Java性能优化权威指南PDF电子书下载

第1章 策略、方法和方法论 1

1.1性能问题的现状 1

1.2性能分析的两种方法：自顶向下和自底向上 4

1.2.1自顶向下 4

1.2.2自底向上 5

1.3选择正确的平台并评估系统性能 5

1.3.1选择正确的CPU架构 6

1.3.2评估系统性能 7

1.4参考资料 7

第2章 操作系统性能监控 8

2.1定义 8

2.2 CPU使用率 9

2.2.1监控CPU使用率：Windows 9

2.2.2监控CPU使用率：Windows typeperf 12

2.2.3监控CPU使用率：Linux 13

2.2.4监控CPU使用率：Solaris 14

2.2.5命令行监控CPU使用率：Linux和Solaris 16

2.3 CPU调度程序运行队列 19

2.3.1监控CPU调度程序运行队列：Windows 19

2.3.2监控CPU调度程序运行队列：Solaris 21

2.3.3监控CPU调度程序运行队列：Linux 21

2.4内存使用率 22

2.4.1监控内存利用率：Windows 22

2.4.2监控内存使用率：Solaris 23

2.4.3监控内存使用率：Linux 24

2.4.4监控锁竞争：Solaris 25

2.4.5监控锁竞争：Linux 26

2.4.6监控锁竞争：Windows 27

2.4.7隔离竞争锁 27

2.4.8监控抢占式上下文切换 27

2.4.9监控线程迁移 28

2.5网络I/O使用率 28

2.5.1监控网络I/O使用率：Solaris 29

2.5.2监控网络I/O使用率：Linux 30

2.5.3监控网络I/O使用率：Windows 30

2.5.4应用性能改进的考虑 31

2.6磁盘I/O使用率 31

2.7其他命令行工具 34

2.8监控CPU使用率：SPARC T系列系统 35

2.9参考资料 36

第3章JVM概览 38

3.1 HotSpot VM的基本架构 38

3.2 HotSpot VM运行时 40

3.2.1命令行选项 40

3.2.2 VM生命周期 41

3.2.3 VM类加载 44

3.2.4字节码验证 46

3.2.5类数据共享 47

3.2.6解释器 48

3.2.7异常处理 49

3.2.8同步 50

3.2.9线程管理 51

3.2.10 C+++堆管理 53

3.2.11 Java本地接口 54

3.2.12 VM致命错误处理 55

3.3 HotSpot VM垃圾收集器 56

3.3.1分代垃圾收集 56

3.3.2新生代 58

3.3.3快速内存分配 60

3.3.4垃圾收集器 60

3.3.5 Serial收集器 61

3.3.6 Parallel收集器：吞吐量为先！ 62

3.3.7 Mostly-Concurrent收集器：低延迟为先！ 62

3.3.8 Garbage-First收集器：CMS替代者 64

3.3.9垃圾收集器比较 64

3.3.10应用程序对垃圾收集器的影响 65

3.3.11简单回顾收集器历史 65

3.4 HotSpot VM JIT编译器 65

3.4.1类型继承关系分析 67

3.4.2编译策略 67

3.4.3逆优化 68

3.4.4 Client JIT编译器概览 69

3.4.5 Server JIT编译器概览 69

3.4.6静态单赋值——程序依赖图 69

3.4.7未来增强展望 71

3.5 HotSpot VM自适应调优 71

3.5.1 Java 1.4.2的默认值 71

3.5.2 Java 5自动优化的默认值 71

3.5.3 Java 6 Update 18更新后的默认优化值 73

3.5.4自适应Java堆调整 74

3.5.5超越自动优化 75

3.6参考资料 75

第4章JVM性能监控 77

4.1定义 77

4.2垃圾收集 78

4.2.1重要的垃圾收集数据 78

4.2.2垃圾收集报告 78

4.2.3垃圾收集数据的离线分析 86

4.2.4图形化工具 89

4.3 JIT编译器 103

4.4类加载 104

4.5 Java应用监控 106

4.6参考资料 109

第5章Java应用性能分析 110

5.1术语 111

5.1.1通用性能分析术语 111

5.1.2 Oracle Solaris Studio Performance Analyzer术语 112

5.1.3 NetBeans Profiler术语 112

5.2 Oracle Solaris Studio Performance Analyzer 112

5.2.1支持平台 113

5.2.2下载／安装Oracle Solaris Studio Performance Analyzer 114

5.2.3使用Oracle Solaris Studio Performance Analyzer抓取性能数据 114

5.2.4查看性能数据 118

5.2.5数据表示 125

5.2.6过滤性能数据 128

5.2.7命令行工具er_pri nt 129

5.3 NetBeans Profiler 135

5.3.1支持平台 136

5.3.2下载安装NetBeans Profiler 136

5.3.3开始方法分析会话 137

5.3.4 Controls子面板 143

5.3.5 Status子面板 143

5.3.6 Profiling Results子面板 143

5.3.7 Saved Snapshots子面板 144

5.3.8 View子面板 144

5.3.9 Basic Telemetry子面板 144

5.3.10查看动态结果 145

5.3.11对结果进行快照 145

5.3.12启动内存分析会话 146

5.3.13查看实时结果 148

5.3.14对结果进行快照 150

5.3.15 定位内存泄漏 150

5.3.16分析堆转储 151

5.4参考资料 152

第6章Java应用性能分析技巧 153

6.1性能优化机会 153

6.2系统或内核态CPU使用 154

6.3锁竞争 161

6.4 Volatile的使用 171

6.5调整数据结构的大小 172

6.5.1 Stri ngBuilder或 StringBuffer大小的调整 172

6.5.2 Java Collection类大小调整 175

6.6增加并行性 179

6.7过高的CPU使用率 181

6.8其他有用的分析提示 182

6.9参考资料 184

第7章JVM性能调优入门 185

7.1方法 185

7.1.1假设条件 187

7.1.2测试基础设施需求 188

7.2应用程序的系统需求 188

7.2.1可用性 188

7.2.2可管理性 188

7.2.3吞吐量 189

7.2.4延迟及响应性 189

7.2.5内存占用 189

7.2.6启动时间 189

7.3对系统需求分级 190

7.4选择JVM部署模式 190

7.4.1单JVM部署模式 190

7.4.2多JVM部署模式 190

7.4.3通用建议 191

7.5选择JVM运行模式 191

7.5.1 Client模式或Server模式 191

7.5.2 32位/64位JVM 192

7.5.3垃圾收集器 192

7.6垃圾收集调优基础 193

7.6.1性能属性 193

7.6.2原则 193

7.6.3命令行选项及GC日志 194

7.7确定内存占用 197

7.7.1约束 197

7.7.2 HotSpot VM堆的布局 197

7.7.3堆大小调优着眼点 200

7.7.4计算活跃数据大小 201

7.7.5初始堆空间大小配置 202

7.7.6其他考量因素 203

7.8调优延迟／响应性 204

7.8.1输入 205

7.8.2优化新生代的大小 205

7.8.3优化老年代的大小 207

7.8.4为CMS调优延迟 210

7.8.5 Survivor空间介绍 212

7.8.6解析晋升阈值 214

7.8.7监控晋升阈值 215

7.8.8调整Survivor空间的容量 216

7.8.9显式的垃圾收集 222

7.8.10并发永久代垃圾收集 223

7.8.11调优CMS停顿时间 224

7.8.12下一步 225

7.9应用程序吞吐量调优 225

7.9.1 CMS吞吐量调优 225

7.9.2 Throughput收集器调优 226

7.9.3 Survivor空间调优 228

7.9.4调优并行垃圾收集线程 231

7.9.5在NUMA系统上部署 231

7.9.6下一步 232

7.10极端示例 232

7.11其他性能命令行选项 232

7.11.1实验性（最近最大）优化 232

7.11.2逃逸分析 233

7.11.3偏向锁 233

7.11.4大页面支持 234

7.12参考资料 236

第8章Java应用的基准测试 237

8.1基准测试所面临的挑战 237

8.1.1基准测试的预热阶段 238

8.1.2垃圾收集 240

8.1.3使用Java Time接口 240

8.1.4剔除无效代码 241

8.1.5内联 247

8.1.6逆优化 251

8.1.7创建微基准测试的注意事项 256

8.2实验设计 257

8.3使用统计方法 258

8.3.1计算均值 258

8.3.2计算标准差 258

8.3.3计算置信区间 259

8.3.4使用假设测试 260

8.3.5使用统计方法的注意事项 262

8.4参考文献 263

8.5参考资料 263

第9章 多层应用的基准测试 264

9.1基准测试难题 264

9.2企业级应用基准测试的考量 266

9.2.1定义被测系统 266

9.2.2制定微基准测试 266

9.2.3定义用户交互模型 267

9.2.4定义性能指标 270

9.2.5扩展基准测试 273

9.2.6用利特尔法则验证 274

9.2.7思考时间 275

9.2.8扩展性分析 278

9.2.9运行基准测试 278

9.3应用服务器监控 281

9.3.1 GlassFish监控 281

9.3.2监控子系统 286

9.3.3 Solaris 287

9.3.4 Linux 288

9.3.5 Windows 288

9.3.6外部系统的性能 289

9.3.7磁盘I/O 292

9.3.8监控和调优资源池 293

9.4企业级应用性能分析 294

9.5参考资料 295

第10章Web应用的性能调优 297

10.1 Web应用的基准测试 298

10.2 Web容器的组件 298

10.2.1 HTTP连接器 299

10.2.2 Servlet引擎 300

10.3 Web容器的监控和性能调优 300

10.3.1容器的开发和生产模式 300

10.3.2安全管理器 301

10.3.3 JVM调优 301

10.3.4 HTTP服务和Web容器 303

10.3.5 HTTP监听器 303

10.4最佳实践 315

10.4.1 Servlet和JSP最佳实践 315

10.4.2内容缓存 324

10.4.3会话持久化 328

10.4.4 HTTP服务器文件缓存 329

10.5参考资料 333

第11章Web Service的性能 334

11.1 XML的性能 334

11.1.1 XML处理的生命周期 335

11.1.2解析／解编组 335

11.1.3访问 338

11.1.4修改 338

11.1.5序列化／编组 339

11.2验证 339

11.3解析外部实体 341

11.4 XML文档的局部处理 343

11.5选择合适的API 346

11.6 JAX-WS参考实现栈 349

11.7 Web Service基准测试 350

11.8影响Web Service性能的因素 353

11.8.1消息大小的影响 353

11.8.2不同Schema类型的性能特征 355

11.8.3终端服务器的实现 358

11.8.4处理程序的性能 359

11.9最佳性能实践 361

11.9.1二进制负载的处理 361

11.9.2处理XML文档 365

11.9.3使用MTOM发送XML文档 365

11.9.4使用Provider接口 368

11.9.5快速信息集 370

11.9.6 HTTP压缩 372

11.9.7 Web Service客户端的性能 373

11.10参考资料 374

第12章Java持久化及Enterprise Java Bean的性能 375

12.1 EJB编程模型 376

12.2 Java持久化API及其参考实现 376

12.3监控及调优EJB容器 379

12.3.1线程池 380

12.3.2 Bean池和缓存 382

12.3.3 EclipseLink会话缓存 385

12.4事务隔离级 386

12.5 Enterprise Java Bean的最佳实践 387

12.5.1简要说明使用的EJB基准测试 387

12.5.2 EJB 2.1 388

12.5.3 EJB 3.0 400

12.6 Java持久化最佳实践 403

12.6.1 JPA查询语言中的查询 403

12.6.2查询结果缓存 405

12.6.3 FetchType 406

12.6.4连接池 408

12.6.5批量更新 409

12.6.6选择正确的数据库锁策略 411

12.6.7不带事务的读取 411

12.6.8继承 411

12.7参考资料 412

附录A重要的HotSpot VM选项 413

附录B性能分析技巧示例源代码 429

B.1锁竞争实现1 429

B.2锁竞争实现2 439

B.3锁竞争实现3 449

B.4锁竞争实现4 459

B.5锁竞争实现5 469

B.6调整容量变化1 481

B.7调整容量变化2 492

B.8增加并发性的单线程实现 504

B.9增加并发性的多线程实现 514