程序性能调优教程

如题，如果过早地草率地认为“过早优化是万恶之源”，这是为自己懒惰设计寻找理由，防止屁股决定脑袋。 众说纷纭：1.  当人们使用数据结构，算法和最佳解决方案进行面试时，会使用这个观点：“过早优化是万恶之源”

在实验者机器上Spring Boot从12秒提高到1.8秒，方法： 使用JDK 9+ VM选项: -noverify -Dspring.jmx.enabled=false Spring参数: --spring.profiles.active=local

C10K问题是代表一万个并发处理连接的术语。为此，我们经常需要更改已创建的网络套接字的设置以及Linux内核的默认设置，监视  TCP发送/接收缓冲区和队列的使用，  尤其是将我们的应用程序调整为合适的选项来解决这个问题。在今天的文章中，我将讨论如果我们要构建可处理数千个连接的可伸缩

在Java中，通常将异常视为昂贵的，并且不应将其用于流控制。本教程将证明这种看法是正确的，并指出导致性能问题的原因。由于抛出和处理异常的代价很高，因此我们不应将其用于正常的程序流。相反，顾名思义，例外仅应用于例外情况。完整的源代码可以在

Netflix的云数据工程团队运行各种JVM应用程序，包括诸如Cassandra和Elasticsearch之类的流行数据存储。尽管我们大多数集群在分配给它们的内存下都能稳定运行，但有时“死亡查询”或数据存储本身中的错误会导致内存使用失控，这可能触发垃圾回收（GC）循环甚至运行JVM记不清。

性能调优通常遵循以下步骤： 出现性能问题 有经验的人知道可能是什么原因，并提出具体的建议 确定基准性能，应用更改，然后再次测量性能 如果与基准相比性能有所改善，请保留更改，否则恢复更改 如果现在认为性能已经足够，那么您就完成了。如果不是，请返回

本文使用一组不同的模式描述了一系列Java虚拟机（JVM）垃圾收集器（GC）微基准及其结果。对于当前问题，我包括了AdoptOpenJDK 64位服务器VM版本13（内部版本13 + 33）中的所有垃圾收集器： 串行GC Parallel / ParallelOld

在排队理论使我们能够预测队列长度和等待时间，这是最重要的容量规划。对于架构师来说，这是一个非常方便的工具，因为队列不仅仅是消息传递系

 Java 11添加了HttpClient，为我们提供了一种更好的HTTP请求发送方式。它支持异步和同步模式。支持HTTP2开箱即用。有点时髦，Cay Horstmann教授探讨了如何在表面下的工作原理。在

并行化流被分成多个块，每个块独立处理，结果在最后汇总。CPU密集型代码如下：

根据我的经验，性能不佳表现为以下两种方式之一： 在小规模上表现良好的运营，但随着用户数量的增长而变得不可行。这些通常是O（N）或O（N²）操作。当您的用户群很小时，这些表现很好，通常是为了将产品推向市场。随着您的使用基础的增长，您会看到更多您不期望的

在设计微服务架构时，我们可能会遇到不同的性能问题。像Akka这样的反应性框架提供了一种使微服务更具弹性的方法。但是，在处理耗时的算法或缓慢的依赖系统时，缓存可能是我们的最后手段，尽管它会带来权衡。数据通常已过时，但可提供性能提升。 解决此问题的方法

近年来，instagram.com发生了许多变化-我们推出了故事，过滤器，创建工具，通知和直接消息传递，以及许多其他功能和增强功能。但是，随着产品的增长，副作用是我们的网络性能开

制作有用的基准测试很难，但是有一些工具和模式可以帮助您。几乎每个开发人员都知道Donald Knuth在1974年提出的“ 

AllocatePrefetch是JVM的分配预取选项。所有Java垃圾收集器都使用称为缓冲分配的技术，通过将所需的分配大小添加到当前分配指针（缓冲位），并检查该分配大小是否超出了分配指针指向的区域限制，以此来执行分配。在并行线程分配的环境中运行时，这会带来一种复杂性。简单地让所有线

使用以下任一方法来评估组件级渲染性能：Chrome DevTools“性能”面板React DevTools分析器 尽量减少不必要的组件重新渲染