2018年（15）
分类： Java
2018-08-10 15:16:29
自顶向下和自底向上是两种常用的性能分析方法。顾名思义，自顶向下着眼于软件栈顶层的应用，从上往下寻找优化机会和问题。相反，自底向上则从软件栈最底层的CPU统计数据(例如CPU高速缓存未命中率、CPU指令效率)开始，逐渐上升到应用自身的结构或应用常见的使用方式。应用开发人员常常使用自顶向下的方法，而性能问题专家则通常自底向上，用以辨别因不同硬件架构、操作系统或不同的Java虚拟机实现所导致的性能差异。如你所想，不同的方法可以用来查找不同类型的性能问题。
后面两节将详细介绍这两种方法。
1.2.1 自顶向下
如前所述，自顶向下是最常用的性能调优方法。如果调优涉及软件栈顶层应用代码的更改，也常用这招。
自顶向下时，你通常会从干系人发现性能问题的负载开始监控应用。应用的配置变化或日常负荷变化都可能导致性能降低，所以需要持续监控应用。此外，一旦应用的性能和扩展性需求发生变化，应用就可能无法满足新要求，所以也要监控应用程序的性能。
不管何种原因引起的性能调优，自顶向下的第一步总是对运行在特定负载之下的应用进行监控。监控的范围包括操作系统、Java虚拟机、Java EE容器以及应用的性能测量统计指标。基于监控信息所给出的提示再开展下一步工作，例如JVM垃圾收集器调优、JVM命令行选项调优、操作系统调优，或者应用程序性能分析。性能分析可能导致应用程序的更改，或者发现第三方库或Java SE类库在实现上的不足。
第2章和第4章可以帮助你了解自顶向下所需要监控的对象。这两章介绍了需要重点监控的统计数据，并且对统计值达到多少时需要进一步调查给出了建议。对于这些需要进一步调查的统计数据，你可以翻阅其他章节获得适当的行动建议。例如，操作系统监控数据显示系统CPU使用率高，你就可以分析应用程序的哪个方法耗费了最多的系统CPU周期。如何使用NetBeans Profiler和Oracle Solaris Studio Performance Analyzer(前身是Sun Studio Performance Analyzer)，可以参见第5章和第6章。如果指示JVM垃圾收集器需要调优，你可以翻阅第7章。如果你想熟悉Java HotSpot VM垃圾收集器的基本运转机制，可以考虑在阅读JVM调优之前阅读第3章中的垃圾收集。如果你在监控应用的统计数据，例如Java EE容器所提供的统计数据，可以阅读Java EE性能调优的相关章节——第10章“Web应用的性能调优”、第11章“Web Service的性能”、第12章“Java持久化及Enterprise Java Bean的性能”，从中学习如何解决企业级应用的性能问题。
1.2.2 自底向上
在不同平台(指底层的CPU架构或CPU数量不同)上进行应用性能调优时，性能专家常使用自底向上的方法。将应用迁移到其他操作系统上时，也常用这种方法改善性能。在无法更改应用源代码，例如应用已经部署在生产环境中，或者系统供应商为了在竞争中占得先机而必须将性能发挥到极致时，也常常会使用这种方法。
自底向上需要收集和监控最底层CPU的性能统计数据。监控的CPU统计数据包括执行特定任务所需要的CPU指令数(通常称为路径长度，Path Length)，以及应用在一定负载下运行时的CPU高速缓存未命中率。虽然还有其他重要的CPU统计数据，但这两项是自底向上中最常用的。在一定负载下，应用执行和扩展所需的CPU指令越少，运行得就越快。降低CPU高速缓存未命中率也能改善应用的性能，因为CPU高速缓存未命中会导致CPU为了等待从内存获取数据而浪费若干个周期，而降低CPU高速缓存未命中率，意味着CPU可以减少等待内存数据的时间，应用也就能运行得更快。
自底向上关注的通常是在不更改应用的前提下，改善CPU使用率。假如应用可以更改，自底向上也能为如何修改应用提供建议。这些更改包括应用源代码的变动，如将经常使用的数据移到一起，使得只要访问一条CPU高速缓存行(CPU Cache Line)就能获取所有这些数据，而不用从内存获取数据。这个改动可以降低CPU高速缓存未命中率，从而减少CPU等待内存数据的时间。
现代Java虚拟机集成了成熟的JIT编译器，可以在Java应用的执行过程中进行优化，比如依据应用的内存访问模式或应用特定的代码路径，生成更有效的机器码。也可以调整操作系统的设置来改善性能，例如更改CPU调度算法，或者修改操作系统的等待时间(操作系统在将应用执行线程迁移到其他CPU硬件线程之前所花费的时间)。
如果你觉得可以用自底向上的方法，那应该先从收集操作系统和JVM的统计数据开始。监控这些统计数据可以为下一步应该关注哪些重点提供线索。第2章、第4章介绍了重点需要监控的统计数据。依据这些数据，你再判断对应用和JVM进行性能分析是否有意义。应用和JVM的性能分析可以借助于工具。Oracle Solaris SPARC、Oracle Solaris x86/x64及Linux x86/x64上可以用Oracle Solaris Studio Performance Analyzer进行性能分析。其他流行的工具如Intel VTune或AMD的CodeAnalyst Performance Analyzer在Windows和Linux上也可以提供类似的信息。这3种工具都可以收集特定的CPU计数器信息，例如Java虚拟机执行特定Java方法或功能所用的CPU指令数和CPU高速缓存未命中率。如何在自底向上中使用这些性能分析工具非常重要。
