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首先，虽然从系统、组件、应用两个三个角度去描述瓶颈点的分布，但在实际运行时，这三者往往是相辅相成、相互影响的。系统是为应用提供了运行时环境，性能问题的本质就是系统资源达到了使用的上限，反映在应用层，就是应用/组件的各项指标开始下降；而应用/组件的不合理使用和设计，也会加速系统资源的耗尽。因此，分析瓶颈点时，需要我们结合从不同角度分析出的结果，抽出共性，得到最终的结论。 其次，建议先从应用层入手，分析图中标注的高频指标，抓出最重要的、最可疑的、最有可能导致性能的点，得到初步的结论后，再去系统层进行验证。这样做的好处是：很多性能瓶颈点体现在系统层，会是多变量呈现的，譬如，应用层的垃圾回收（GC）指标出现了异常，通过JDK 自带的工具很容易观测到，但是体现在系统层上，会发现系统当前的CPU 利用率、内存指标都不太正常，这就给我们的分析思路带来了困扰。 最后，如果瓶颈点在应用层和系统层均呈现出多变量分布，建议此时使用ZProfiler、JProfiler 等工具对应用进行Profiling，获取应用的综合性能信息（注：Profiling 指的是在应用运行时，通过事件（Event-based）、统计抽样（Sampling Statistical）或植入附加指令（Byte-Code instrumentation）等方法，收集应用运行时的信息，来研究应用行为的动态分析方法）。譬如，可以对CPU 进行抽样统计，结合各种符号表信息，得到一段时间内应用内的代码热点。
资料来源：《Java开发者面试百宝书》，链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=7899
2021-10-19 15:55:37赞同 展开评论 打赏
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