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正文內(nèi)容

性能測(cè)試診斷分析與優(yōu)化(編輯修改稿)

2025-03-28 09:20 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 帶性能監(jiān)控工具的使用 WAS自帶性能監(jiān)控工具的使用 用 TPV監(jiān)控 JVM發(fā)現(xiàn)內(nèi)存泄漏現(xiàn)象 perfServletApp的使用方法 ? 部署 WebSphere目錄下 perfServletApp的使用方法 LoadRunner監(jiān)控 WAS JVM性能監(jiān)控通用方法 ? JConsole實(shí)時(shí)監(jiān)控 JVM ? GC日志分析 ? Heap Dump ? Thread Dump JVM性能監(jiān)控通用方法 JConsole實(shí)時(shí)監(jiān)控 JVM JVM性能監(jiān)控通用方法 GC日志分析 打開 WAS GC日志 ? 打開 WAS GC日志 – Java和進(jìn)程管理 進(jìn)程定義 Java虛擬機(jī) 詳細(xì)垃圾回收 (保存配置后重新啟動(dòng)服務(wù)生效 ) – Java和進(jìn)程管理 進(jìn)程定義 Java虛擬機(jī) 運(yùn)行時(shí) 詳細(xì)垃圾回收(確認(rèn)后立即生效 ) – 在通用 JVM參數(shù)輸入框中添加: Xverbosegclog: ? JVM GC日志的保存目錄 – WASHOME/profiles/yourprofile/logs/yourserver/ 和 – C:\WebSphere\AppServer\profiles\AppSrv01\ GC日志分析工具 ? IBM Support Assistant Garbage Collection and Memory Visualizer ? IBM Pattern Modeling and Analysis Tool( PMAT) ? GCViewer ? … JVM性能監(jiān)控通用方法 Heap Dump ? heapdump文件是一個(gè)二進(jìn)制文件,它保存了某一時(shí)刻jvm堆中對(duì)象情況,這種文件需要相應(yīng)的工具進(jìn)行分析,例如 heap analyzer。這個(gè)文件最重要的作用就是分析系統(tǒng)是否存在內(nèi)存溢出的情況,通過(guò) heapanalyzer可以很簡(jiǎn)單地分析出溢出的位置 。 ? 產(chǎn)生 WAS Heap Dump的方法 JVM性能監(jiān)控通用方法 Thread Dump 線程監(jiān)控和分析工具 ? Thread dump提供了當(dāng)前活動(dòng)的線程的快照 . 它提供了JVM中所有 Java線程的棧跟蹤信 息 ? 產(chǎn) 生 WAS Thread Dump的方法 ? Jconsole \ VisualVM \ JProfiler ? Thread Dump Analyzer ? IBM Thread and Monitor Dump Analyzer for Java JVM遠(yuǎn)程監(jiān)控 ? Jstatd ? Jconsole\visualvm ? Jprofile 中間件性能監(jiān)控與分析工具 ? HP Diagnostics \ JProfiler \ JProbe \ YourKit \ AppDynamics ? DomainHealth \ Javamelody \ JAMON AppDynamics WAS的 Session監(jiān)控與分析 ? ActiveCount:正在處理請(qǐng)求的 Session數(shù)量 ? LiveCount:目前緩存在內(nèi)存中的本地 Session的數(shù)量 WAS線程數(shù)監(jiān)控分析 ? ActiveCount: 處于激活狀態(tài)的線程數(shù)。 ? PoolSize: 線程池中的平均線程數(shù)。 ? PercentMaxed: 所有線程在使用的時(shí)間的平均百分比。 ? DeclaredthreadHungCount: 掛起的線程數(shù)。 WAS的 JDBC連接池監(jiān)控 ? WaitingThreadCount: 當(dāng)前等待連接的線程。 ? FaultCount: 在連接池中出現(xiàn)錯(cuò)誤(例如超時(shí))的數(shù)量。 ? PercentUsed: 當(dāng)前連接池中被使用的平均百分比。 JDBC性能分析 ? P6spy + sqlprofiler ? JDbMonitor ? JAMON JProfiler監(jiān)控 JDBC 二、性能診斷分析與優(yōu)化 ? 操作系統(tǒng)層性能分 析與優(yōu)化 ? HIS服務(wù)器配置優(yōu)化 ? 中 間件性能分析與優(yōu)化 ? JVM性能分析 ? 使 用 JConsole\Java VisualVM監(jiān)控和分析 WebSphere的 JVM性能 ? JVM參數(shù)調(diào)整與優(yōu)化 ? 利 用 JProfiler分析定位 Java內(nèi)存泄漏問(wèn) 題 ? Java代碼線程死鎖問(wèn)題分析與定位 ? JSP\Servlet性能優(yōu)化方 法 操作系統(tǒng)層性能分 析與優(yōu)化 ? Linux系統(tǒng)性能診斷 ? 操作系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu) Linux系統(tǒng)性 能診 斷 影響性能因素 評(píng)判標(biāo)準(zhǔn) 好 壞 糟糕 CPU user% + sys% 70% user% + sys%= 85% user% + sys% =90% 內(nèi)存 Swap In( si) = 0 Swap Out( so) = 0 Per CPU with 10 page/s More Swap In Swap Out 磁盤 iowait % 20% iowait % =35% iowait % = 50% CPU ? 對(duì) 于每一個(gè) CPU來(lái)說(shuō) 運(yùn)行隊(duì)列 不要超過(guò) 3,例如,如果是雙核 CPU就不要超過(guò) 6; ? 如 果 CPU在滿負(fù)荷運(yùn)行,應(yīng)該符合下列分布, a) User Time: 65%~ 70% b) System Time: 30%~ 35% c) Idle: 0%~ 5% ? 對(duì) 于 上下文切換 要結(jié)合 CPU使用率來(lái)看,如果 CPU使用滿足上述分布,大量的上下文切換也是可以接受的。 內(nèi)存 ? (/+ buffers/cache)的 free和 used ? Swap( si 、 so) 內(nèi)存分析案例 上面是一個(gè)頻繁讀寫交換區(qū)的例子,可以觀察到以下幾點(diǎn): 物 理可用內(nèi)存 free 基本沒什么顯著變化, swapd 逐步增 加 當(dāng)臟頁(yè)達(dá)到 10%的時(shí) 候就 開始大量使用 swap, free目前的值約等于256MB*10%= buff 穩(wěn)步減少說(shuō)明系統(tǒng)知道內(nèi)存不夠了, kwapd 正在從 buff 那里借用部分內(nèi) 存 kswapd 持續(xù)把臟頁(yè)面寫到 swap 交換區(qū)( so),從 swapd 逐漸增加看出確實(shí)如 此 IO ? 同一時(shí)間進(jìn)行大量的 I/O操作 ? 在 這種情況時(shí)我們會(huì)發(fā)現(xiàn) CPU的 wa時(shí)間百分比會(huì)上升,證明系統(tǒng)的 idle時(shí)間大部分都是在等待 I/O操作 。 從這個(gè)輸出我們可以看到 CPU有 50%的時(shí)間都在等待 I/O操作,我們還可以看到系統(tǒng)的 bi值很大,證明系統(tǒng)有大量的 I/O請(qǐng)求將磁盤內(nèi)容讀入內(nèi)存。 IO 將 top的輸出通過(guò) faults進(jìn)行排序。我們可以看到 vmware產(chǎn)生最多的 page faults。也就是說(shuō)它進(jìn)行了大量的 IO操作。 IO ? 任何 I/O操作都需要一定的時(shí)間,而且這些時(shí)間對(duì)于硬盤來(lái)說(shuō)是確定的,它包含磁盤旋轉(zhuǎn)的延時(shí) RD( rotation delay)和磁頭搜索時(shí)間 DS( disk seek)。 ? RD由磁盤轉(zhuǎn)速( RPM)決定。 RD是磁盤旋轉(zhuǎn)一周所需時(shí)間的一半。如 RPM為 10000( 1分鐘轉(zhuǎn) 1萬(wàn)次) . RPS=RPM/60=166( 1秒轉(zhuǎn) 166次)。 1/166==6ms (磁 盤旋轉(zhuǎn)一周要 6毫 秒)。RD=6ms/2=3ms ? 磁盤平均搜索時(shí)間是 3ms,數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠骄訒r(shí)是 2ms,這樣一次 I/O操作的平均時(shí)間是 : 3ms+3ms+2ms=8ms ? IOPS=1000/8=125 這塊磁盤的每秒 IO數(shù)( IOPS)為 125。所以對(duì)于10000RP
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