性能测试中性能调优的基本原则有哪些

对性能进行调优，需要遵循一定的原则，不然可能带来更大的隐患，以下总结了4个需要遵循的基本原则。

一、规避风险。

功能优先级永远是高于性能的，任何性能优化不能以牺牲功能正确性为前提，否则性能越高，损失越大。

二、木桶原理。

解决一块短板，才能暴露出新的短板。一个应用的可优化点可能有很多个，但每个优化点对性能的影响程度是不一样的，需要确定导致性能瓶颈的最核心原因是哪一个，针对性解决这个核心问题才能带来真正的性能提升。

例如某应用既有日志量过大导致的磁盘10瓶颈，又有爬栈问题，此时CPU消耗在60%。那么此时减少日志量，改为异步日志，或者升级磁盘才能带来明显的提升。

如果仅仅解决爬问题是不会带来特别明显的性能提升的。只有磁盘10不成为瓶颈，或者通过异步日志规避线程阻塞问题后，TPS才能得到提升。

TPS提升又会导致CPU消耗更高，所以当CPU成为瓶颈时，解决爬问题才会带来明显的TPS提升。

三、优化收益评估。

从技术人员的技术追求上来说，任何优化点都是有价值的，但对企业而言，一定要考虑优化点的优先级和性价比的。性能优化首先考虑配置优化，这样成本最小而收益往往很高。

其次考虑代码逻辑优化，需要结合改动量和项目周期来综合评估，如果可能带来功能风险，又没有足够的时间进行回归测试，则不要冒险改动，宁可通过扩容等方式临时解决。

如果前几种优化都已做到极致，依然无法满足性能指标，那往往只能进行架构优化，成本当然也是最高的。

四、会用性能分析工具不等于会调优。

性能调优的最终目的是解决性能问题，工具很重要，但是思路更重要。

开车能到的地方，骑马也能到，走路也能到。好用的工具可以提升解决问题的效率，但首先得知道路该往哪个方向走。如果缺乏思路，即使有优秀的分析工具，也很可能南辕北辙。

接下来以大家熟悉的抓取Dump为例。很多初学者会认为性能问题发生后，只要抓取了Dump文件，就可以来分析性能问题了。但实际并非如此，Dump的抓取也是有技巧的，需要考虑两个问题。

首先，Dump分为线程Dump和内存Dump，那么什么情况适合抓取线程Dump，什么情况又必须抓取内存Dump?

简单来说，如果分析高CPU问题，或者怀疑有线程池耗尽、线程阻塞等问题，通常抓取线程Dump即可。如果分析内存问题，比如频繁Full GC，或者怀疑有内存泄漏的问题，那就需要抓取内存Dump。注意，内存Dump也是可以用于分析线程问题的，但是内存Dump的成本较高，对应用造成的停顿时间较长，所以能用线程Dump分析的情况肯定优选线程Dump。

其次，抓取Dump的时机有没有讲究?

当然有，具体得看分析的是什么类型的性能问题。如果是死循环、死锁、00M这类问题，那么事后抓取Dump也是可行的。但如果是一些瞬时异常过后又恢复正常的情况，例如频繁Full GC这类问题(此时非内存泄漏，内存可以正常回收，但Full GC次数非常频繁)，需要通过内存Dump来分析是哪些对象占用内存较高，此时抓取Dump的时机就很重要了。如果抓取Dump的时候刚好发生过Full GC，那么在Dump中就很可能发现不了是哪些对象在频繁创建。

所以，抓取完内存Dump要注意下文件大小。

比如堆内存是1G，而Dump文件只有200M，那么很可能在这个抓取时间点刚发生过Full GC，该Dump文件就不具备分析价值，需要重新抓取合适的内存Dump文件。

最后我们用一张图来完整呈现常见的性能调优工具，如下图：

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