Java性能优化权威指南

第1章　策略、方法和方法论　　1
1.1 　性能问题的现状　　1
1.2 　性能分析的两种方法：自顶向下和自底向上　　4
1.2.1 　自顶向下　　4
1.2.2 　自底向上　　5
1.3 　选择正确的平台并评估系统性能　　5
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第1章　策略、方法和方法论　　1
1.1 　性能问题的现状　　1
1.2 　性能分析的两种方法：自顶向下和自底向上　　4
1.2.1 　自顶向下　　4
1.2.2 　自底向上　　5
1.3 　选择正确的平台并评估系统性能　　5
1.3.1 　选择正确的CPU架构　　6
1.3.2 　评估系统性能　　7
1.4 　参考资料　　7
第2章　操作系统性能监控　　8
2.1 　定义　　8
2.2 　CPU使用率　　9
2.2.1 　监控CPU使用率：Windows　　9
2.2.2 　监控CPU使用率：Windows typeperf　　12
2.2.3 　监控CPU使用率：Linux　　13
2.2.4 　监控CPU使用率：Solaris　　14
2.2.5 　命令行监控CPU使用率：Linux和Solaris　　16
2.3 　CPU调度程序运行队列　　19
2.3.1 　监控CPU调度程序运行队列：Windows　　19
2.3.2 　监控CPU调度程序运行队列：Solaris　　21
2.3.3 　监控CPU调度程序运行队列：Linux　　21
2.4 　内存使用率　　22
2.4.1 　监控内存利用率：Windows　　22
2.4.2 　监控内存使用率：Solaris　　23
2.4.3 　监控内存使用率：Linux　　24
2.4.4 　监控锁竞争：Solaris　　25
2.4.5 　监控锁竞争：Linux　　26
2.4.6 　监控锁竞争：Windows　　27
2.4.7 　隔离竞争锁　　27
2.4.8 　监控抢占式上下文切换　　27
2.4.9 　监控线程迁移　　28
2.5 　网络I/O使用率　　28
2.5.1 　监控网络I/O使用率：Solaris　　29
2.5.2 　监控网络I/O使用率：Linux　　30
2.5.3 　监控网络I/O使用率：Windows　　30
2.5.4 　应用性能改进的考虑　　31
2.6 　磁盘I/O使用率　　31
2.7 　其他命令行工具　　34
2.8 　监控CPU使用率：SPARC T系列系统　　35
2.9 　参考资料　　36
第3章　JVM概览　　38
3.1 　HotSpot VM的基本架构　　38
3.2 　HotSpot VM运行时　　40
3.2.1 　命令行选项　　40
3.2.2 　VM生命周期　　41
3.2.3 　VM类加载　　44
3.2.4 　字节码验证　　46
3.2.5 　类数据共享　　47
3.2.6 　解释器　　48
3.2.7 　异常处理　　49
3.2.8 　同步　　50
3.2.9 　线程管理　　51
3.2.10 　C++堆管理　　53
3.2.11 　Java本地接口　　54
3.2.12 　VM致命错误处理　　55
3.3 　HotSpot VM垃圾收集器　　56
3.3.1 　分代垃圾收集　　56
3.3.2 　新生代　　58
3.3.3 　快速内存分配　　60
3.3.4 　垃圾收集器　　60
3.3.5 　Serial收集器　　61
3.3.6 　Parallel收集器：吞吐量为先！　　62
3.3.7　　Mostly-Concurrent收集器：低延迟为先！　　62
3.3.8　　Garbage-First收集器：CMS替代者　　64
3.3.9 　垃圾收集器比较　　64
3.3.10 　应用程序对垃圾收集器的影响　　65
3.3.11 　简单回顾收集器历史　　65
3.4 　HotSpot VM JIT编译器　　65
3.4.1 　类型继承关系分析　　67
3.4.2 　编译策略　　67
3.4.3 　逆优化　　68
3.4.4 　Client JIT编译器概览　　69
3.4.5 　Server JIT编译器概览　　69
3.4.6 　静态单赋值——程序依赖图　　69
3.4.7 　未来增强展望　　71
3.5 　HotSpot VM自适应调优　　71
3.5.1 　Java 1.4.2的默认值　　71
3.5.2 　Java 5自动优化的默认值　　71
3.5.3 　Java 6 Update 18更新后的默认优化值　　73
3.5.4 　自适应Java堆调整　　74
3.5.5 　超越自动优化　　75
3.6 　参考资料　　75
第4章　JVM性能监控　　77
4.1 　定义　　77
4.2 　垃圾收集　　78
4.2.1 　重要的垃圾收集数据　　78
4.2.2 　垃圾收集报告　　78
4.2.3 　垃圾收集数据的离线分析　　86
4.2.4 　图形化工具　　89
4.3 　JIT编译器　　103
4.4 　类加载　　104
4.5 　Java应用监控　　106
4.6 　参考资料　　109
第5章　Java应用性能分析　　110
5.1 　术语　　111
5.1.1 　通用性能分析术语　　111
5.1.2 　Oracle Solaris Studio Performance Analyzer术语　　112
5.1.3 　NetBeans Profiler术语　　112
5.2 　Oracle Solaris Studio Performance Analyzer　　112
5.2.1 　支持平台　　113
5.2.2 　下载/安装Oracle Solaris Studio Performance Analyzer　　114
5.2.3 　使用Oracle Solaris Studio Performance Analyzer 抓取性能数据　　114
5.2.4 　查看性能数据　　118
5.2.5 　数据表示　　125
5.2.6 　过滤性能数据　　128
5.2.7 　命令行工具er_print　　129
5.3 　NetBeans Profiler　　135
5.3.1 　支持平台　　136
5.3.2 　下载安装NetBeans Profiler　　136
5.3.3 　开始方法分析会话　　137
5.3.4 　Controls子面板　　143
5.3.5 　Status子面板　　143
5.3.6 　Profiling Results子面板　　143
5.3.7 　Saved Snapshots子面板　　144
5.3.8 　View子面板　　144
5.3.9 　Basic Telemetry子面板　　144
5.3.10 　查看动态结果　　145
5.3.11 　对结果进行快照　　145
5.3.12 　启动内存分析会话　　146
5.3.13 　查看实时结果　　148
5.3.14 　对结果进行快照　　150
5.3.15 　定位内存泄漏　　150
5.3.16 　分析堆转储　　151
5.4 　参考资料　　152
第6章　Java应用性能分析技巧　　153
6.1 　性能优化机会　　153
6.2 　系统或内核态CPU使用　　154
6.3 　锁竞争　　161
6.4 　Volatile的使用　　171
6.5 　调整数据结构的大小　　172
6.5.1 　StringBuilder或StringBuffer大小的调整　　172
6.5.2 　Java Collection类大小调整　　175
6.6 　增加并行性　　179
6.7 　过高的CPU使用率　　181
6.8 　其他有用的分析提示　　182
6.9 　参考资料　　184
第7章　JVM性能调优入门　　185
7.1 　方法　　185
7.1.1 　假设条件　　187
7.1.2 　测试基础设施需求　　188
7.2 　应用程序的系统需求　　188
7.2.1 　可用性　　188
7.2.2 　可管理性　　188
7.2.3 　吞吐量　　189
7.2.4 　延迟及响应性　　189
7.2.5 　内存占用　　189
7.2.6 　启动时间　　189
7.3 　对系统需求分级　　190
7.4 　选择JVM部署模式　　190
7.4.1 　单JVM部署模式　　190
7.4.2 　多JVM部署模式　　190
7.4.3 　通用建议　　191
7.5 　选择JVM运行模式　　191
7.5.1 　Client模式或Server模式　　191
7.5.2 　32位/64位 JVM　　192
7.5.3 　垃圾收集器　　192
7.6 　垃圾收集调优基础　　193
7.6.1 　性能属性　　193
7.6.2 　原则　　193
7.6.3 　命令行选项及GC日志　　194
7.7 　确定内存占用　　197
7.7.1 　约束　　197
7.7.2 　HotSpot VM堆的布局　　197
7.7.3 　堆大小调优着眼点　　200
7.7.4 　计算活跃数据大小　　201
7.7.5 　初始堆空间大小配置　　202
7.7.6 　其他考量因素　　203
7.8 　调优延迟/响应性　　204
7.8.1 　输入　　205
7.8.2 　优化新生代的大小　　205
7.8.3 　优化老年代的大小　　207
7.8.4 　为CMS调优延迟　　210
7.8.5 　Survivor空间介绍　　212
7.8.6 　解析晋升阈值　　214
7.8.7 　监控晋升阈值　　215
7.8.8 　调整Survivor空间的容量　　216
7.8.9 　显式的垃圾收集　　222
7.8.10 　并发永久代垃圾收集　　223
7.8.11 　调优CMS停顿时间　　224
7.8.12 　下一步　　225
7.9 　应用程序吞吐量调优　　225
7.9.1 　CMS吞吐量调优　　225
7.9.2 　Throughput收集器调优　　226
7.9.3 　Survivor空间调优　　228
7.9.4 　调优并行垃圾收集线程　　231
7.9.5 　在NUMA系统上部署　　231
7.9.6 　下一步　　232
7.10 　极端示例　　232
7.11 　其他性能命令行选项　　232
7.11.1 　实验性（最近最大）优化　　232
7.11.2 　逃逸分析　　233
7.11.3 　偏向锁　　233
7.11.4 　大页面支持　　234
7.12 　参考资料　　236
第8章　Java应用的基准测试　　237
8.1 　基准测试所面临的挑战　　237
8.1.1 　基准测试的预热阶段　　238
8.1.2 　垃圾收集　　240
8.1.3 　使用Java Time接口　　240
8.1.4 　剔除无效代码　　241
8.1.5 　内联　　247
8.1.6 　逆优化　　251
8.1.7 　创建微基准测试的注意事项　　256
8.2 　实验设计　　257
8.3 　使用统计方法　　258
8.3.1 　计算均值　　258
8.3.2 　计算标准差　　258
8.3.3 　计算置信区间　　259
8.3.4 　使用假设测试　　260
8.3.5 　使用统计方法的注意事项　　262
8.4 　参考文献　　263
8.5 　参考资料　　263
第9章　多层应用的基准测试　　264
9.1 　基准测试难题　　264
9.2 　企业级应用基准测试的考量　　266
9.2.1 　定义被测系统　　266
9.2.2 　制定微基准测试　　266
9.2.3 　定义用户交互模型　　267
9.2.4 　定义性能指标　　270
9.2.5 　扩展基准测试　　273
9.2.6 　用利特尔法则验证　　274
9.2.7 　思考时间　　275
9.2.8 　扩展性分析　　278
9.2.9 　运行基准测试　　278
9.3 　应用服务器监控　　281
9.3.1 　GlassFish监控　　281
9.3.2 　监控子系统　　286
9.3.3 　Solaris　　287
9.3.4 　Linux　　288
9.3.5 　Windows　　288
9.3.6 　外部系统的性能　　289
9.3.7 　磁盘I/O　　292
9.3.8 　监控和调优资源池　　293
9.4 　企业级应用性能分析　　294
9.5 　参考资料　　295
第10章　Web应用的性能调优　　297
10.1 　Web应用的基准测试　　298
10.2 　Web容器的组件　　298
10.2.1 　HTTP连接器　　299
10.2.2 　Servlet引擎　　300
10.3 　Web容器的监控和性能调优　　300
10.3.1 　容器的开发和生产模式　　300
10.3.2 　安全管理器　　301
10.3.3 　JVM调优　　301
10.3.4 　HTTP服务和Web容器　　303
10.3.5 　HTTP监听器　　303
10.4 　最佳实践　　315
10.4.1 　Servlet和JSP最佳实践　　315
10.4.2 　内容缓存　　324
10.4.3 　会话持久化　　328
10.4.4 　HTTP服务器文件缓存　　329
10.5 　参考资料　　333
第11章　Web Service的性能　　334
11.1 　XML的性能　　334
11.1.1 　XML处理的生命周期　　335
11.1.2 　解析/解编组　　335
11.1.3 　访问　　338
11.1.4 　修改　　338
11.1.5 　序列化/编组　　339
11.2 　验证　　339
11.3 　解析外部实体　　341
11.4 　XML文档的局部处理　　343
11.5 　选择合适的API　　346
11.6 　JAX-WS参考实现栈　　349
11.7 　Web Service基准测试　　350
11.8 　影响Web Service性能的因素　　353
11.8.1 　消息大小的影响　　353
11.8.2 　不同Schema类型的性能特征　　355
11.8.3 　终端服务器的实现　　358
11.8.4 　处理程序的性能　　359
11.9 　最佳性能实践　　361
11.9.1 　二进制负载的处理　　361
11.9.2 　处理XML文档　　365
11.9.3 　使用MTOM发送XML文档　　365
11.9.4 　使用Provider接口　　368
11.9.5 　快速信息集　　370
11.9.6 　HTTP压缩　　372
11.9.7 　Web Service客户端的性能　　373
11.10 　参考资料　　374
第12章　Java持久化及Enterprise Java Bean的性能　　375
12.1 　EJB编程模型　　376
12.2 　Java持久化API及其参考实现　　376
12.3 　监控及调优EJB容器　　379
12.3.1 　线程池　　380
12.3.2 　Bean池和缓存　　382
12.3.3 　EclipseLink会话缓存　　385
12.4 　事务隔离级　　386
12.5 　Enterprise Java Bean的最佳实践　　387
12.5.1 　简要说明使用的EJB基准测试　　387
12.5.2 　EJB 2.1　　388
12.5.3 　EJB 3.0　　400
12.6 　Java持久化最佳实践　　403
12.6.1 　JPA查询语言中的查询　　403
12.6.2 　查询结果缓存　　405
12.6.3 　FetchType　　406
12.6.4 　连接池　　408
12.6.5 　批量更新　　409
12.6.6 　选择正确的数据库锁策略　　411
12.6.7 　不带事务的读取　　411
12.6.8 　继承　　411
12.7 　参考资料　　412
附录A 　重要的HotSpot VM选项　　413
附录B 　性能分析技巧示例源代码　　429
B.1 　锁竞争实现1　　429
B.2 　锁竞争实现2　　439
B.3 　锁竞争实现3　　449
B.4 　锁竞争实现4　　459
B.5 　锁竞争实现5　　469
B.6 　调整容量变化1　　481
B.7 　调整容量变化2　　492
B.8 　增加并发性的单线程实现　　504
B.9 　增加并发性的多线程实现　　514
· · · · · · (收起)

现代大规模关键性系统中的Java性能调优，是一项富有挑战的任务。你需要关注各种问题，包括算法结构、内存分配模式以及磁盘和文件I/O的使用方式。性能调优最困难的是找出问题，即便是经验丰富的人也会被他们的直觉所误导。性能杀手总是隐藏在最意想不到的地方。 正如维基百科所言：“科学（来自拉丁文scientia，意思是‘知识’）是以对世界可证实的解释和预见来构建和组织知识的系统。”..

• Gosling序
• Wilson序
• 第一章：策略、方法和方法论