一. 调优需要关注的几个方面
- 内存调优
- CPU 使用调优
- 锁竞争调优
- I/O 调优
二. Twitter 最大的敌人：延迟
导致延迟的几个原因？
- 最大影响因素是 GC
- 其他的有：锁和线程调度、I/O、算法数据结构选取不当效率低
三. 内存性能调优
（1）内存占用调优
OutOfMemoryError 异常原因：可能真的数据量太大、可能要数据显示的太多、可能内存泄露
数据量太大观察及解决：
- 查看 GC 日志， 看 Full GC 前后内存变化， 变化不大说明确实数据量太大
- 尝试增加 JVM 的内存使用
- 考虑这些数据是否真的需要都在内存中吗？ 可以考虑使用： LRU 算法换入换出等， 弱引用（Soft References）
数据臃肿（Fat data）
- 当你想做一些奇怪的事情时候回发生数据占用太大问题，比如：把整个社交图谱加载到单个 JVM 实例上、加载全部用户的元数据到单个 JVM 实例上
- 在 Twitter 这样大的规模下减少内部数据呈现工作
数据臃肿原因：
（1）对象头(JVM 对象头一般占用两个机器码，在 32-bit JVM 上占用 64bit， 在 64-bit JVM 上占用 128bit 即 16 bytes， 例如：new java.lang.Object() 占用 16 bytes； new byte[0] 占用 24 bytes) 更多对象头内容参考：http://blog.csdn.net/wenniuwuren/article/details/50939410
（2）填充补全
看个例子
public static class D {
byte d1;
}
public static class E extends D {
byte e1;
}
new D() 占用 24 bytes 空间， new E() 占用 32 bytes 空间。 具体空间计算参考：http://blog.csdn.net/wenniuwuren/article/details/50958892
现在一般是 64-bit 的 JVM，64-bit 的指针会导致 CPU 缓存相比 32-bit 指针减少很多， 所以建议 JVM 参数加入 -XX:+UseCompressedOops 采用指针压缩将 64-bit 指针压缩为 32-bit， 但是却又能使用 64-bit 的内存空间， 达到一举两得的作用。另外，建议最大堆小于 30G。
尽量别使用原始类型对象的包装类
在 Scala 2.7.7 中：Seq[Int] 存 Integer，Array[Int] 存 int， 第一个空间占用 (24 + 32*length) bytes，第二个空间占用 (24 + 4*length) bytes。
在 Scala 2.8 中修复了这个问题， 从这我们可以看出：
- 你不清楚你所使用类库的性能特征（比如能用 int 就用 int）
- 除非在性能分析工具下运行， 否则你可能永远不知道这个问题
Map 空间占用（Map footprints）
- Guava MapMaker.makeMap() 占用 2272 bytes
- MapMaker.concurrencyLevel(1).makeMap() 占用 352 bytes
小心使用 Thread Local
典型的问题在线程池 m*n 的资源相关，如 200 线程池使用了 50 个连接，最终有 10000 个连接缓存
考虑使用同步对象或者每次新建一个对象
四. 与延迟做斗争
性能三角
图1：内存占用下降，延迟下降，吞吐量上升
图2：压缩（Compactness，即减小内存占用）率上升，吐量上升，响应速度上升
新生代是如何工作的？
- 所有新对象分配在 Eden 代，因为新生代 GC 有压缩，所以内存分配用指针碰撞
- 当 Eden 满的时候，进行一次 stop-the-world 的 Minor GC，存活下来的放到 Survivor
- 经过几次 Minor GC，还存活下来的对象会被提升（tenured）到老年代
理想化得新生代操作
- Eden 代足够容纳超过一组并发的请求和响应对象（这样没有 stop-the-world，吞吐量会比较高）
- 每个 Survivor 空间足够容纳活跃对象和有年龄的对象（减少过早提升到老年代）
- 提升阈值正好能让存活时间长的对象早点提升到老年代（给 Survivor 腾出空间）
从新生代开始调优
- 打印详细 GC 日志， 如开启 JVM 参数：-XX:+PrintGCDetails，-XX:+PrintGCDateStamps，-XX:+PrintHeapAtGC，-XX:+PrintTenuringDistribution 等等…
- 关注 Survivor 大小，设置合适的 Survivor 大小
- 关注提升阈值，使长期存活对象快速提升到老年代
(1)-XX:+PrintHeapAtGC
Heap after GC invocations=1 (full 0): par new generation total 943744K, used 54474K [0x0000000757000000, 0x0000000797000000, 0x0000000797000000) eden space 838912K, 0% used [0x0000000757000000, 0x0000000757000000, 0x000000078a340000) from space 104832K, 51% used [0x00000007909a0000, 0x0000000793ed2ae0, 0x0000000797000000) to space 104832K, 0% used [0x000000078a340000, 0x000000078a340000, 0x00000007909a0000) concurrent mark-sweep generation total 1560576K, used 0K [0x0000000797000000, 0x00000007f6400000, 0x00000007f6400000) concurrent-mark-sweep perm gen total 159744K, used 38069K [0x00000007f6400000, 0x0000000800000000, 0x0000000800000000) }
(2)-XX:+PrintTenuringDistribution
Desired survivor size 53673984 bytes, new threshold 4 (max 6) - age 1: 9165552 bytes, 9165552 total - age 2: 2493880 bytes, 11659432 total - age 3: 6817176 bytes, 18476608 total - age 4: 36258736 bytes, 54735344 total : 899459K->74786K(943744K), 0.0654030 secs] 1225769K->401096K(2504320K), 0.0657530 secs] [Times: user=0.55 sys=0.00, real=0.07 secs]
CMS 调优
- CMS 收集器需要更多的内存， 尽量多分配就对了
- 减少碎片、避免 Full GC
- -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=n n一般设置为 75-80（太早启动降低吞吐量，太晚启动导致 concurrent mode failed）
响应速度还是太慢？
- Minor GC 时有太多存活对象，尝试减少新生代空间，减少 Survivor 空间，减少晋升阈值
- 太多线程。尝试找到最小的并发层次或者增加更多 JVM 实例
- 尝试使用 Volatile 而不是 synchronized 减少锁竞争，尝试使用 Atomic* 的原子类
用分配 slab 应对 CMS 的碎片问题
Apache 的 Cassandra 内部使用 slab 分配。每个 slab 大小为 2MB，使用 CAS 复制 byte[] 到里面，使用 Cassandra 前开销为 30-60 秒每小时， 使用后在3天零十小时开销 5 秒。
使用分配 slab 的方式有一些局限性：在缓存满的时候才把缓存内容写进磁盘，而且对象需要转化为二进制等问题。