????本文作者是一名有 10 多年经验的高级系统架构师，他的主要专业领域是 Java EE、中间件和 JVM 技术。他在性能优化和提升方面也有很深刻的见解，下面他将和大家分享一下常见的 10 个影响 Java EE 性能问题。
????????1. 缺乏正确的容量规划
????????容量规划是一个全面的和发展的过程标准，预测当前和未来的 IT 环境容量需求。制定合理的容量规划不仅会确保和跟踪当前 IT 生产能力和稳定性，同时也会确保新项目以最小的风险部署到现有的生产环境中。硬件、中间件、JVM、调整等在项目部署之前就应该准备好。
????????2. Java EE 中间件环境规范不足
????????“没有规矩，不成方圆”。第二个比较普遍的原因是 Java EE 中间件或者基础架构不规范。在项目初始，新平台上面没有制定合理的规范，导致系统稳定性差。这会增加客户成本，所以花时间去制定合理的 Java EE 中间件环境规范是必须的。这项工作应与初始容量规划迭代相结合。
????????3. Java 虚拟机垃圾回收过度
????????各位对“java.lang.OutOfMemoryError”这个错误信息是不是很熟悉呢？由于 JVM 的内存空间过度消耗（Java 堆、本机堆等）而抛出的异常。
????????垃圾收集问题并不一定会表现为一个 OOM 条件，过度的垃圾收集可以理解成是 JVM GC 线程在短时间里进行轻微或超量收集集合数据而导致的 JVM 暂停时间很长和性能下降。可能有以下几个原因：
- 与 JVM 的负载量和应用程序内存占用量相比，Java 堆可能选择的太小。
- JVM GC 策略使用不合理。
- 应用程序静态或动态内存占用量太大，不适合在 32 位 JVM 上使用。
- JVM OldGen 随着时间推移，泄漏越来越严重，而 GC 在几个小时或者几天后才发现。
- JVM PermGen 空间(只有 HotSpot VM）或本机堆随着时间推移会泄露是一个非常普遍的问题；OOM 的错误往往是观察一段时间后，应用程序进行动态调动。
- YoungGen 和 OldGen 的比例空间与你的应用程序不匹配。
- Java 堆在 32 位的 VM 上太大，导致本机堆溢出，具体可以表现为 OOM 试着去链接一个新的 Java EE 应用程序、创建一个新的 Java 线程或者需要计算本地内存分配任务。
????????建议：
- 观察和深入理解 JVM 垃圾回收。启动 GC，根据健康合理的评估来提供所有的数据。
- 记住，GC 方面的相关问题不会在开发中或者功能测试时发现，它需要在多用户高负载的测试环境下发现。
????????4. 与外部系统集成过多或过少
????????导致 Java EE 性能差的第四个原因是高分布式系统，典型案例是电信 IT 环境。在这个环境中，一个中间件领域（例如，服务总线）很少会做所有的工作，而仅仅是把一些业务“委托”给其他部分，例如产品质量，客户资料和订单管理， 到其他 Java EE 中间件平台或遗留系统中，如支持各种不同的负载类型和通信协议的大型机。
????????这样的外部系统调用意味着客户端的 Java EE 应用程序触发创建或重用套接字链接从外部系统中读写数据。根据业务流程的实施和实现可以配置成同步调用或异步调用。需要注意的是，响应时间会根据外部系统 的稳定状况进行改变，所以通过适当的使用超时来保护 Java EE 应用程序和中间件也是非常重要的。
????????下面这 3 种情况是经常出现问题和性能降低的地方：
- 同步和相继调用太多的外部系统。
- 在 Java EE 客户端应用程序和外部系统之间链接超时，使数据丢失或者值太高导致客户端线程被卡住，从而导致多米拉效应。
- 超时，但程序仍正常执行，可是中间件不处理这种奇怪的路径。
????????最后，建议多进行负面测试，这意味着需要“人为”创造产生这些问题的条件，用来测试应用程序和中间件之间是如何处理外部系统错误。
????????5. 缺乏适当的数据库 SQL 调优和容量规划
????????大家可能会对这一个感到惊奇：数据库问题。大多数 Java EE 企业系统是依赖关系型数据库处理复杂的业务流程。一个基础扎实稳固的数据库环境可以确保 IT 环境有规模的增长，来支持日益不断扩大的业务。
????????在实际中，与数据库相关的性能问题是很常见的。由于多数数据库事务处理都是由 JDBC 数据源执行的（包括关系持久化 API，例如 Hibernate）。而性能问题最初都会表现为线程阻塞。
????????以下是我在 10 年的工作中，经常出现的关于数据库方面的问题（以 Oracle 数据库为例）：
- 孤立的，长时间运行的 SQL。主要表现为线程阻塞、SQL 没有进行优化、缺少索引、非最佳的执行计划、返回大量数据集等等。
- 表或行级数据锁定。当提交一个双阶段事务模型时（例如，臭名昭著的 Oracle 可疑事务）。Java EE 容器可能会留下一些未处理的事务等待最后的提交或回滚，留下的数据锁能触发性能问题，直到最后的锁被移除。例如中间件断电或者服务器崩溃都可能引起这些情 况发生。
- 缺乏合理规范的数据库管理工具。例如 Oracle 里面的 REDO logs，数据库数据文件等。磁盘空间不足，日志文件不旋转等都会触发较大的性能问题和断电情况。
????????建议：
- 合理的容量规划，包括负载和性能测试都是必不可少的，优化数据环境和及时发现问题。
- 如果是使用 Oracle 数据库，确保 DBA 团队定期审查 AWR 报告，尤其是在上下关联的事件和根源分析过程中。
- 使用 JVM 线程存储和 AWR 报告查明 SQL 运行缓慢的原因或者使用监控工具来做。
- 加强“操作”方面的数据库环境（磁盘空间、数据文件、重做日志、表空间等）以适当的监视和报警。如果不这么做，会让客户端 IT 环境出现较多的断电情况和花许多时间进行故障调修。
????????6. 特定应用程序性能问题
????????下面关注的是比较严重的 Java EE 应用程序问题。关于特定应用程序性能问题，总结了以下几个点：
- 线程安全的代码问题
- 通信 API 缺少超时设置
- I/O、JDBC 或者关系型 API 资源管理问题
- 缺乏适当的数据缓存
- 数据缓存过度
- 过多的日志记录
????????7. Java EE 中间件调优问题
????????一般 Java EE 中间件都已经够用了，只是缺少必要的优化。大多数 Java EE 容器都能有多种方案供你的应用程序和业务进程选择。
????????如果没有进行适当的调整和实践，那么 Java EE 容器可能会处于一种消极的状态。
????????下图是视图和检查列表示例：
????????8. 主动监控不足
????????缺乏监控，并不会带来实际性能问题，但它会影响你对 Java EE 平台性能和健康状况的了解。最终，这个环境可以达到一个破发点，这可能会暴露出一些缺陷和问题(JVM 的内存泄漏，等等)。
????????以我的经验来看，如果一开始不进行监控，而是运行几个月或者几年后再进行，平台稳定性将大打折扣。
????????也就是说，改善现有的环境永远都不会晚。下面是一些建议：
- 复查现有 Java EE 环境监测能力和找到需改进的地方。
- 监测方案应该尽可能的覆盖整个环境。
- 监控方案应该符合容量规划进程。
????????9. 公共基础设施硬件饱和
????????这个问题经常在有太多的 Java EE 中间件环境随着 JVM 进程被部署到现有硬件上面时看到。太多的 JVM 进程对有限的物理 CPU 核心来说是一个真正的程序性能杀手。另外，随着客户端业务的增长，硬件方面也需要再次考虑。
????????10. 网络延迟
????????最后一个影响性能问题的是网络，网络问题时不时的都会发生，如路由器、交换机和 DNS 服务器失败。更常见的是在一个高度分散的 IT 环境中定期或间歇性延迟。下面图片中的例子是一个位于同一区域的 Weblogic 集群通信与 Oracle 数据库服务器之间的延迟。
????????间歇或定期的延迟会触发一些重要的性能问题，以不同的方式影响 Java EE 应用程序。
- 因为大量的 fetch 迭代（网络传入和传出），涉及大数据集的数据查询问题的应用会非常受网络延迟的影响
- 应用程序在处理外部系统大数据负载（例如 XML 数据）时也会很受网络延迟的影响，会在发送和接收响应时产生巨大的响应间隔。
- Java EE 容器复制过程（集群）也会受到影响，并且会让故障转移功能（如多播或单播数据包损失）处于风险中。
????????JDBC 行数据“预取”、XML 数据压缩和数据缓存可以减少网络延迟。在设计一个新的网络拓扑时，应该仔细检查这种网络延迟问题。
????????希望本文能够帮助您理解一些常见的性能问题和压力点，每个 IT 环境都是独一无二的，所以文中提到的问题不一定会是您遇到的，您可以把您遇到的问题拿出来和大家一起分享一下！