第1章 大规模Java平台简介 1
1.1 大规模Java平台的分类 1
1.2 大规模Java平台的趋势与需求 2
1.2.1 计算资源合并 2
1.2.2 JVM实例合并 2
1.2.3 弹性与灵活性 3
1.2.4 性能 3
1.3 大规模Java平台的技术因素 3
1.3.1 Java平台在理论和实际中的限制 3
1.3.2 NUMA 7
1.3.3 在生产环境中，最为常见的JVM规模 13
1.3.4 JVM和VM的水平扩展与垂直扩展 13
1.4 本章小结 17
第2章 现代化可扩展的数据平台 18
2.1 SQLFire的拓扑结构 20
2.1.1 客户端／服务器拓扑结构 21
2.1.2 端到端拓扑结构 23
2.1.3 冗余区 23
2.1.4 全球的多点拓扑结构 23
2.2 SQLFire特性 25
2.2.1 服务器分组 27
2.2.2 分区 29
2.2.3 冗余 31
2.2.4 位置协同 32
2.2.5 磁盘持久化 33
2.2.6 事务 35
2.2.7 缓存插件 39
2.2.8 监听器 41
2.2.9 writer 43
2.2.10 异步监听器 44
2.2.11 DBSynchronizer 46
2.2.12 SQLF命令与DDLUtils 48
2.3 Active-Active架构与现代化数据平台 49
2.4 本章小结 52
第3章 大规模Java平台调优 53
3.1 GC调优方法 58
3.1.1 步骤A：新生代调优 58
3.1.2 步骤B：老年代调优 62
3.1.3 步骤C：Survivor空间调优 63
3.2 本章小结 65
第4章 设计和划分大规模Java平台 66
4.1 为虚拟化大规模Java平台设计和划分新环境 66
4.1.1 步骤1：建立生产环境下的负载Profile 67
4.1.2 步骤2：建立基准 67
4.1.3 步骤3：划分生产环境 77
4.2 划分vFabric SQLFire Java平台：第二类工作负载 78
4.2.1 步骤A：确定实体分组 78
4.2.2 步骤B：确定数据Fabric的内存大小 81
4.2.3 步骤C：确定模板VM和JVM的大小以及所需的vFabricSQLFire成员数量 84
4.2.4 理解HotSpot JVM内部的内存分区 85
4.2.5 理解划分大型VM和JVM时NUMA的影响 86
4.2.6 vFabric SQLFire大小划分样例 90
4.3 本章小结 96
第5章 性能研究 97
5.1 SQLFire和RDBMS性能研究 97
5.1.1 性能结果 98
5.1.2 结果总结 101
5.2 Olio工作负载运行在tc Server和vSphere上的性能研究 101
5.3 SpringTrader性能研究 105
5.3.1 vSphere应用层和数据层配置 107
5.3.2 SpringTrader性能研究结果 110
5.4 ESXi 3、ESXi 4.1和ESXi 5的性能差异 111
5.4.1 CPU调度改进 111
5.4.2 内存增强 112
5.5 vSphere 5性能提升 113
5.6 本章小结 114
第6章 最佳实践 115
6.1 vSphere上企业级Java应用的最佳实践（第一类） 117
6.1.1 VM规模大小以及配置的最佳实践 117
6.1.2 VM vCPU的最佳实践 118
6.1.3 VM内存划分的最佳实践 119
6.1.4 VM时间同步最佳实践 122
6.1.5 垂直扩展性的最佳实践 122
6.2 水平可扩展性、集群以及池的最佳实践 123
6.2.1 分层之间配置的最佳实践 124
6.2.2 vSphere的最佳实践 126
6.3 SQLFire最佳实践以及vSphere上SQLFire的最佳实践（第二类JVM工作负载的最佳实践） 128
6.3.1 SQLFire最佳实践 129
6.3.2 在vSphere上vFabric SQLFire的最佳实践 131
6.4 第三类工作负载的最佳实践 136
6.5 GC策略选择 138
6.5.1 IBM GC可选方案 139
6.5.2 Oracle jRockit GC策略 140
6.6 本章小结 140
第7章 监控与故障排除 141
7.1 开启请求支持的Ticket 142
7.2 通过vCenter收集指标 143
7.3 借助esxtop排查vSphere问题的技术 146
7.4 Java问题排除指导 148
7.4.1 排查Java内存问题 150
7.4.2 排查Java线程竞争的问题 151
7.5 本章小结 152
附录 FAQ 153
术语表 170