昨天有个朋友问题对mina是否有什么优化的资料，他这边一个系统压到500并发上不去了，也没多想，直接说我这边没有。后来中间休息的时候，发现回答的有点问题，心里觉得其实应该告诉他压测的tips，找到瓶颈才能知道问题所在，昨晚初略的说了一下，把以前的一些经历回忆一下，贴出来，多少对一些新人有帮助。

　　这里主要还是说一下经验，具体的工具不太多的说了，以前写的一些blog多少有提到。首先判断压测需要开始查问题的情况是加并发用户，TPS不增长了，甚至开始下跌了，RT不动了，甚至开始上涨了。(这两者有时候是有关联变化的，有时候是没有关联的变化的)

　　然后开始分析问题，第一件要做的事情：判断自己用的压测方式和工具(lr，ab，自己写的多线程客户端)是否正确，有好几次都是找了一圈发现测试端出现了问题(这是很悲催的)，这类问题如何定位?找恒定基准(空挂web容器，mock对象固化RT)。

　　第二件事情，用操作系统的资源监测命令(linux 命令翻出来看看)，cpu利用率，load，memory使用情况(cache，swap，应用占用)，上下文切换情况，io wait，网络数据量，数据包丢包情况，文件句柄配置等等。根据这些指标判断，在用户并发增加的时候，哪些指标变化的厉害，甚至已经明显成为瓶颈。如果你是java应用，那么多看看jvm的gc，线程dump出来看看是否有大量lock，或者有单线程吃掉固定的cpu等等。

　　第三件事情，开始定位到底什么引起了这些基础资源成为瓶颈。首先先要排除依赖系统的问题，所谓依赖系统，比如web容器，集中式缓存，db等等，这些系统通常你没有办法debug，重要的是去看看他们的log，对于warning，error特别注意，例如nginx对于数据包上下行会有配置，到一定大小开始借助磁盘来缓解内存压力，不留意压力上不去了，同时io也会很多。接着开始拆解你应用的各个模块，mock的方法来保证无消耗接口依赖，这样再反复测试定位问题。大志定位到某一个模块有影响的时候，一定要注意，这只是嫌疑犯，如果你写过有指针的语言你会理解，往往问题发生在非爆发点。同时要提醒一点的是，很多时候当你真实的判断出一个瓶颈点的时候，优化了它，也许性能更低，为啥，例如A和B两个模块，A是瓶颈tps为30，B的tps是35， 此时你把A优化到了tps为50，但是对于B来说压力明显增大了，此时B可能由于资源压力tps开始下降(是前面提到的并发用户上升除了保持平线，还可能下降)。

　　可能说到这里很多人觉得这都是常识，也没啥实质内容，其实首先是找问题，然后是用你语言熟悉度和业务设计来破隙问题。后说常用的几个所谓的优化万精油：

　　1.减少关键业务路径的RT总和。很多时候纠结与所谓的代码级别省，不如业务直接优化一点来的天崩地裂。(基础系统除外)

　　2.瓶颈资源，例如第二步说的所有指标资源和依赖系统的资源(例如web容器的线程数等)等。对瓶颈资源做两种处理：a.高效使用。(例如db的批量处理，缓存的批量获取，磁盘的批量刷出)b.少用。对数据一致性要求不高的情况下可以做一些本地缓存等等。c.快速释放。写过事件驱动代码的同学应该深有体会，将业务处理切割细化以后，原本hold的资源也会被碎片化的使用。(其实我们学习计算机cpu演进的时候能看到这通俗的道理)，快速释放意味着同样资源可以服务更多请求者。d.交换资源。磁盘换内存，多核cpu处理能力换存储。有兴趣可以看看TOP已经用了两年多的流式计算框架里面的设计细节。

　　3.换依赖，包括web容器，集中式缓存，磁盘等等，换他们并不一定是他们不好，而是也许数据结构不支持导致需要多次操作(集中式缓存)，多系统间有更好的私有交互协议(反向代理和web容器之间)，本身被革命了(固态硬盘)。

　　先写到这里，多少应该有点帮助，或者你遇到类似问题会有点共鸣，如果你是做业务系统，那么这个万精油的顺序是你好的改进顺序。

　　还是那句话，优化这东西四步：1.找。2.定位。3.分析。4.迭代平衡瓶颈。