本篇文章是我阅读葛一鸣的《java程序性能调优》第一章总结
一、评价性能的主要指标
对于客户端程序而言，拙劣的性能会严重影响用户体验。以web服务器为例，服务器的响应时间和吞吐量是两个重要的参数性能。当服务器承受巨大的访问压力的时候，可能会出现响应时间变长，吞吐量下降，甚至是抛出内存溢出异常而崩溃。
一般来说，程序性能通过以下几个方面来表现：
- 执行速度：程序的反应是否迅速，响应时间是否足够短
- 内存分配：内存分配是否合理，是否过多的消耗内存和存在内存泄漏
- 启动时间：从程序启动到能正常处理业务需要花费多少时间
- 负载承受能力：当系统压力上升时，系统的执行速度、响应时间的上升曲线是否平缓
为了能够科学的进行性能分析，对性能指标进行定量评测是非常重要的。主要的定量评测的性能指标有：
- 执行时间：一段代码从开始执行到运行结束的时间
- cpu时间： 线程占用CPU的时间
- 内存分配：程序运行时占用的内存空间
- 磁盘吞吐量：描述I/O的使用情况
- 响应时间：系统对用户行为或者事件做出响应的时间。
二、性能瓶颈
木桶原理大家都很清楚了，即决定一个木桶能装多少水，不在于桶壁上的最高的木块，而在于 桶壁上最短的那一块。同理运用在系统性能优化上，如果一个系统用于足够的CPU资源和内存资源，但是磁盘I/O性能底下，那么系统的性能取决于当前最慢的磁盘I/O速度，而不是内存和CPU。如果要提升系统性能，我们只能提升磁盘I/O的性能，优化CPU和内存是毫无必要的，因此磁盘I/O是系统的性能瓶颈。
最有可能成为系统瓶颈的计算资源如下：
- 磁盘I/O 磁盘I/O的读写的速度要比内存慢很多
- 网络操作 与磁盘I/O类似，由于网络环境的不稳定，可能网络操作会更慢
- CPU 对计算资源要求较高的应用，由于长时间，不间断的占用占用CPU资源，那么对CPU的争夺将导致性能问题。
- 异常 java的异常捕获和处理是十分消耗资源的。如果程序高频率的进行异常处理，整体性能会有明显下降
- 数据库 等待数据库完成操作或者返回请求的结果集，缓慢的同步会成为系统瓶颈
- 锁竞争 对于高并发的程序来说，如果存在激烈的锁竞争，会增加线程上下文切换的开销，白白占用包括的CPU资源
- 内存 内存大小不足
三 Amdahl定律(阿姆达尔定律)
阿姆达尔定律 定义了串行系统并行化后加速比的计算公式和理论上限
加速比=优化前的系统耗时/优化后的系统耗时
加速比越高，表明优化结果越明显
阿姆达尔定律还定义了加速比与系统并行度和CPU数量的关系
speed为加速比 ， F为系统中串行化程序的比重，N为CPU的数量
如果CPU的数量为无限大，则加速比=1/F,即加速比与系统的串行化律成反比，如果系统中必须有50%的代码串行，则加速比是2
下面举个例子
假设有个系统分为以下步骤执行，每个步骤耗时100个时间单位
该系统为串行运行，将耗时500个时间单位
若将步骤二和五并行化，则步骤二和五耗时将是50个时间单位。系统的整体耗时为400个时间单位
加速比为=500/400=1.25
5个步骤，3个串行，则系统串行比率为F=3/5=0.6，将加速比和F带入上面的公式，可以得出N=2，即处理器的个数为2
若在极端的情况下，系统的串行率依然为50%，但是并行处理器为无数个，则步骤2和5的处理时间趋于0，系统的消耗时间为300个时间单位
加速比=500/300=1.67
即仅提高处理器的数量不一定起有效的作用，需要提高系统中并行化模块的比重，并在此基础上合理增加并行处理器数量，才能已最小的投入，获得最大的加速比