吞吐量及响应时间

①吞吐量：用户代码时间/（用户代码时间+垃圾回收时间）。吞吐量越大，说明干正经事的时间占比越高；

② 响应时间：STW（stop the world）越短，响应时间越好。

什么是调优

根据需求进行JVM规划和预调优

优化运行JVM运行环境

解决JVM运行过程中出现的各种问题

所谓调优，首先要确定追求的是啥？是吞吐量优先还是响应时间优先？或者是在满足一定的响应时间的前提下，要求达到一定的吞吐量？有的放矢才能做好调优这活！

如果是选择吞吐量优先，一般选择的是PS+PO这个组合

调优，从规划开始

调优，从业务场景开始，没有业务场景的调优都是耍流氓压测

无监控，不调优

步骤：

熟悉业务场景（没有最好的垃圾回收器，只有最合适的垃圾回收器）

响应时间、停顿时间 [CMS G1 ZGC] （需要给用户作响应）

吞吐量 = 用户时间 /( 用户时间 + GC时间) [PS]

选择回收器组合

计算内存需求（经验值 1.5G 16G）

设定年代大小、升级年龄

设定日志参数

-Xloggc:/opt/xxx/logs/xxx-xxx-gc-%t.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=20M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCCause

或者每天产生一个日志文件

观察日志情况

案例1：垂直电商，最高每日百万订单，处理订单系统需要什么样的服务器配置？

这个问题比较业余，因为很多不同的服务器配置都能支撑(1.5G 16G)

1小时360000集中时间段， 100个订单/秒

经验值，

专业一点儿问法：要求响应时间100ms

案例2：12306遭遇春节大规模抢票应该如何支撑？

12306应该是中国并发量最大的秒杀网站：

号称并发量100W最高

CDN -> LVS -> NGINX -> 业务系统 -> 每台机器1W并发 100台机器

普通电商订单 -> 下单 ->订单系统（IO）减库存 ->等待用户付款

12306的一种可能的模型：下单 -> 减库存和订单(redis kafka) 同时异步进行 ->等付款

减库存最后还会把压力压到一台服务器

可以做分布式本地库存 + 单独服务器做库存均衡

怎么得到一个事务会消耗多少内存？

弄台机器，看能承受多少TPS？是不是达到目标？扩容或调优，让它达到

用压测来确定

优化环境

有一个50万PV的资料类网站（从磁盘提取文档到内存）原服务器32位，1.5G 的堆，用户反馈网站比较缓慢，因此公司决定升级，新的服务器为64位，16G 的堆内存，结果用户反馈卡顿十分严重，反而比以前效率更低了为什么？如何优化？

系统CPU经常100%，如何调优？

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