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系统的性能瓶颈，排查该从哪些方面入手，如何定位？
如何排查系统的性能瓶颈点？
梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情，需要针对不同设计的系统来进行单独分析。
首先一套完整可用的系统应该是有ui界面的（这里强调的是一套完整的，可用的系统，而并不是指单独的一个中台系统），系统分为了前端模块和后端模块。
这里由于我个人的擅长领域更多是处于后端模块，所以对于系统的瓶颈点梳理我会从后端进行分析。
这里我结合常用的nginx+tomcat+redis+mysql这类常见架构进行分析：
请求入口 所有的请求打入到后台的服务当中，首先需要考虑的一个点就是：
带宽因素：
假设有200m的流量同时请求进入服务器，但是带宽只有1m，这么来算光是接收这批数据量信息也要消耗大约200s的时间。带宽可以理解为在指定时间内从一端请求到另一端的流量总量。而且局域网和广域网的带宽计算其实也是不一样的，
服务器的ulimit
通常我们使用的线上服务器都是centos系列，这里我列举centos7相关的系统配置：ulimit配置 查看服务器允许的最大打开文件数目（linux系统中设计概念为一切皆文件） 通常如果我们的java程序需要增大一些socket的链接数目，可以通过调整ulimit 里面的open参数进行配置。
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[root@izwz9ic9ggky8kub9x1ptuz ~]# ulimit -a | grep openopen files (-n) 1000 |
查看用户的最大进程数目
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[root@izwz9ic9ggky8kub9x1ptuz ~]# ulimit -a | grep usermax user processes (-u) 7284 |
相关的配置存放在了/etc/security/limits.conf文件中。
系统的一些内核参数配置
如果是在一些压力测试场景中，我们通常会预见到这种报错：
apr_socket_recv: Connection reset by peer (54)
通常这种情况是因为系统内部的一些防范参数设置导致的，需要调整/etc/sysctl.conf 文件中的相关参数：
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net.ipv4.tcp_syncookies = 0#当并发请求数目超过了1000之后，服务器自身可能会认为是收到了syn泛洪攻击，但对于高并发系统，要禁用此设置net.ipv4.tcp_max_syn_backlog#参数决定了SYN_RECV状态队列的数量，一般默认值为512或者1024，即超过这个数量，系统将不再接受新的TCP连接请求，一定程度上可以防止系统资源耗尽。可根据情况增加该值以接受更多的连接请求。net.ipv4.tcp_tw_recycle#参数决定是否加速TIME_WAIT的sockets的回收，默认为0。net.ipv4.tcp_tw_reuse#参数决定是否可将TIME_WAIT状态的sockets用于新的TCP连接，默认为0。 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets#参数决定TIME_WAIT状态的sockets总数量，可根据连接数和系统资源需要进行设置。 |
对于防范参数还可以如下修改查看：
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cd /proc/sys/net/ipv4echo "0" > tcp_syncookies |
通常企业中使用的都是nginx进行接收请求，然后进行负载均衡转发。在nginx层里面会有几个核心参数配置：最大连接数，最大并发访问数
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#指定同一个ip的每次请求数量都限制为10次limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=perip:10m;limit_conn perip 10; |
Tomcat部分分析
Tomcat支持三种接收请求的处理方式：BIO、NIO、APR 。
1、Bio方式，阻塞式I/O操作即使用的是传统Java I/O操作，Tomcat7以下版本默认情况下是以bio模式运行的，由于每个请求都要创建一个线程来处理，线程开销较大，不能处理高并发的场景，在三种模式中性能也最低
2、Nio方式，是Java SE 1.4及后续版本提供的一种新的I/O操作方式(即java.nio包及其子包)，是一个基于缓冲区、并能提供非阻塞I/O操作的Java API，它拥有比传统I/O操作(bio)更好的并发运行性能。tomcat 8版本及以上默认nio模式
3、apr模式，简单理解，就是从操作系统级别解决异步IO问题，大幅度的提高服务器的处理和响应性能， 也是Tomcat运行高并发应用的首选模式。启用这种模式稍微麻烦一些，需要安装一些依赖库， 而apr的本质就是使用jni技术调用操作系统底层的IO接口，所以需要提前安装所需要的依赖，首先是需要安装openssl和apr
tomcat连接参数调整
在tomcat中有这么一段经典的配置参数：
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<Connector port="80" maxHttpHeaderSize="8192" maxThreads="4000" minSpareThreads="1000" maxSpareThreads="2000" enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="2000" connectionTimeout="20000" disableUploadTimeout="true" /> |
maxThreads表示tomcat最多可以创建多少个线程来处理请求。
minSpareThread表示tomcat一开始启动的时候会创建多少个线程，即使是闲着也会创建。
maxSpareThread表示tomcat创建的最大闲置线程数目。一旦tomcat创建的线程数目达到这个瓶颈，那么就需要进行线程的回收了。
connectionTimeout表示连接的超时时长。
假设我们同时有1000个请求并发访问，但是一台tomcat的maxThreads只设置为了500，那么此时就会出现请求拥塞的情况，也就是瓶颈点之一。
Redis部分性能瓶颈分析
一些大key的查询，导致网络出现拥塞情况
例如说往一个list集合中存储了50m的数据，一旦发生list全量查询，同时又有其他指令在进行访问的时候，就容易会导致网络堵塞。因为redis的设计为单线程处理请求，所以其他指令发送到redis服务端的时候，都需要等待redis将之前的任务处理完毕之后才能继续执行。
线上环境出现了一些”违规操作“
比较常见的违规操作：批量执行keys指令
在redis处于高qps的状态下，随意一个keys指令都可能是致命的。keys指令的时间复杂度是O（n）级别，容易导致一时间系统的卡顿。
内存空间不足
当redis处于内存空间不足的时候，基本就是整个系统处于瘫痪作用。因此我们在对每个存储在redis中的数值都需要设置一个合理的过期时间，以及需要思考存储数据的体积大小。
MySQL部分性能瓶颈分析
通常我们在分析sql查询方面都容易出现一个误区，就是上来直接进行explian分析，但是却忽略了系统的运作上下文环境。
假设有一张t_user表，已经存储了几千万的数据，并且也对用户的id进行了索引建立，但是sql执行速度依旧是超过1s时长，这个时候就需要换一种思路进行分析了。
例如从表的拆分方面进行思考，是否该对表进行横向拆分，拆解为t_user_01,t_user_02......
以下是我总结的一些对于数据库层面可能出现性能瓶颈的几点总结：
1.锁
排查是否会存在锁表的情况导致数据库响应缓慢。
2.sql查询还有优化空间，有待完善
通常我们对于sql的执行分析都会使用explain命令进行查看：
这里我贴出了一张关于explain的常用参数含义表供大家参考：
| id | SELECT识别符。这是SELECT的查询序列号 |
|---|---|
| select_type |
SIMPLE:简单SELECT(不使用UNION或子查询) PRIMARY:最外面的SELECT UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句 DEPENDENT UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询 UNION RESULT:UNION 的结果 SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT DEPENDENT SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT,取决于外面的查询 DERIVED:导出表的SELECT(FROM子句的子查询) |
| table | 查询sql过程中关联的表名称 |
| type |
连接类型。下面给出各种联接类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序: system:表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。 const:表最多有一个匹配行,它将在查询开始时被读取。因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数。const表很快,因为它们只读取一次! eq_ref:对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行，性能仅次于const。 ref:对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。 ref_or_null:该联接类型如同ref,但是添加了MySQL可以专门搜索包含NULL值的行。 index_merge:该联接类型表示使用了索引合并优化方法。 unique_subquery:该类型替换了下面形式的IN子查询的ref: value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr) unique_subquery是一个索引查找函数,可以完全替换子查询,效率更高。 index_subquery:该联接类型类似于unique_subquery。可以替换IN子查询,但只适合下列形式的子查询中的非唯一索引: value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr) range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。 index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。 ALL:对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。 |
| possible_keys | 这个参数更像是mysql的一次预测，预测指定sql可能执行过程中哪些索引会生效 |
| key | sql在执行过程中实际生效的索引列 |
| key_len | 显示MySQL决定使用的键长度。 |
| ref | 显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。 |
| rows | 显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。多行之间的数据相乘可以估算要处理的行数。 |
| filtered | 显示了通过条件过滤出的行数的百分比估计值。 |
| Extra |
Distinct:MySQL发现第1个匹配行后,停止为当前的行组合搜索更多的行。 Not exists:MySQL能够对查询进行LEFT JOIN优化,发现1个匹配LEFT JOIN标准的行后,不再为前面的的行组合在该表内检查更多的行。 range checked for each record (index map: #):MySQL没有发现好的可以使用的索引,但发现如果来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用。 Using filesort:MySQL需要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行。 Using index:从只使用索引树中的信息而不需要进一步搜索读取实际的行来检索表中的列信息。 Using temporary:为了解决查询,MySQL需要创建一个临时表来容纳结果。 Using where:WHERE 子句用于限制哪一个行匹配下一个表或发送到客户。 Using sort_union(...), Using union(...), Using intersect(...):这些函数说明如何为index_merge联接类型合并索引扫描。 Using index for group-by:类似于访问表的Using index方式,Using index for group-by表示MySQL发现了一个索引,可以用来查 询GROUP BY或DISTINCT查询的所有列,而不要额外搜索硬盘访问实际的表。 |
3.查询出的数据量过大
例如说一条sql直接查询了全表的数据信息量，直接占满了网络带宽，因此访问时候出现了网络拥塞。
4.硬件设备不足
例如在面对一些高qps的查询时候，数据库本身的机器硬件配置较低，自然处理速度会比较慢。
5.自适应hash出现锁冲突
AHI是innodb存储引擎特有的属性，innodb存储引擎会针对索引数据的查询结果做自适应的优化，当某些特定的索引查询频率特别高的时候会自动为其建立hash索引，从而提升查询的效率。相比于B+Tree索引来说，hash索引能够大大减少对于io的访问次数，“一击命中” 查询数据，具备更加高效的性能，而且hash索引是由mysql内部自动适配的，无需dba在外部做过多的干预。
早期版本的hash索引是采用了单锁模式来防范并发访问问题，这对于程序自身的一个运作高效性有一定的”折扣“，后期通过对hash索引进行了分区，不同页的数据用不同的hashtable，每个分区有对应的锁来做并发访问的预防。
如果某天你发现了有很多线程都被堵塞在了RW-latches的时候，有可能就是因为hash索引的并发访问负载过高导致的堵塞，这个时候可以通过增大hash索引的分区参数，或者关闭自适应hash索引特性来进行处理。
原文：https://www.cnblogs.com/javazhiyin/p/14209991.html
