瓶颈定位
　　要定位瓶颈，首先需要知道应用服务器的哪项指标没有达到预期，是CPU利用率还是IO利用率或是都不高，这可以通过以上介绍的三个stat工具观察出来，如果没有看到哪项值比较高，至少也可以得到“都不高”的结论，而都不高的时候，或许意味着你的应用程序不像你想象的那么高效，一定，一定，在某个点上正在激烈的竞争者或者阻塞。程序会平白无故效率低下！
　　当然除了通过利用率，可以看到CPU或者IO的忙闲程度，有时我们还需要知道具体的数字，比如，哪种IO才算繁忙?
　　举个例子，这次性能测试时我使用了一个工具：ifstat，它并非系统自带的工具，需要手动安装，安装过程非常简单，自行google即可。
　　安装完毕后，将ifsta命令加入到path变量中，即可在全局使用ifstat命令，使用后的效果大致是这样：

　　eth0 代表了操作系统的第一张网卡。从这里可以看到此时这张网卡的读入速率是15M，出口是8M左右，而这张网卡的速率为：

　　也是1000Mbit/s ，因为8B10B编码的关系，换算后理论的带宽为100M/S，100:15 利用率为15%，这个时候我们才可以说IO的利用率不高。IO不算繁忙。
　　同样的，有时会出现一种情况：CPU，网络/磁盘IO都不高，同样TPS也不高，这个时候可以从程序入手，分析下是否是程序执行缓慢的原因，原因大致有这么几种：
　　1. 有代码在串行的某件事，比如打日志（这次我遇到了因为我使用自己写的工具监控方法执行时间的关系，在性能测试时有大量打印日志和计算工作 ，导致应用程序TPS非常低，拿掉工具后TPS才恢复到一个正常的水平，当然，这不是说我的工具不好用（笑） ，有兴趣的可以看下工具的介绍，总的来说还是很好用的，工具地址： https://github.com/liuinsect/Profiler）。
　　2. 多线程竞争，比如，多线程环境下，锁的竞争，对象监视器的竞争，数据库，分布式缓存连接的竞争（如果使用连接池的话）等。
　　3. 过于冗长，复杂方法的执行，虽然JIT可以执行一定程度上的优化，但是，糟糕代码无下限，要想写得烂，总是可以的。
　　4. 所依赖的系统慢，比如，数据库，分布式缓存慢（当然，他们的慢有更多种可能，有时候甚至需要找到他们慢的原因，并mock掉）。
　　这个时候要借助visual vm等工具了。
　　因为很多时候我们是想在本地，去连接远程服务器上的JVM，这涉及到了远程连接JVM的问题，可以这么做：
　　1.首先必须在远程机器上面启动jstatd这个后台进程。它位于JDK安装路径的bin目录里面。配置java安全访问，在jstatd所在的目录的下新建文件jstatd.all.policy，在我的机器上是/usr/java/jdk1.7.0_05/bin
　　grant codebase “file:${java.home}/../lib/tools.jar” {
　　permission java.security.AllPermission;
　　};
　　注意结尾还有一个分号。
　　2.然后用如下命令启动jstatd：
　　jstatd -J-Djava.security.policy=jstatd.all.policy
　　正常启动没有任何输出。默认打开端口是1099，也可以通过-p 参数设置端口。
　　3. 在本地打开 visual vm ，输入远程服务器的IP后，即可连接了。
　　当然，因为只是启动了jstatd，通过visual是不能使用线程监控，CPU监控的，如果需要用到这些功能的话，还需要使用JMX去远程连接tomcat 。方法在这里：http://www.oschina.net/question/162973_105064
　　通过visual vm 已经可以观察到GC的情况，运行的线程数，是Block，Running 等等情况了，如果应用程序竞争激烈，应该会看到线程运行条上有一段一段的红色区域，代表线程正在被频繁阻塞，再想深入，可用通过visual vm 将线程情况dump下来（当然，也可以在应用服务器上使用jstack -m <pid>），查看线程都被哪些对象阻塞，线程的调用栈是什么样子的， 从而定位到，应用程序中哪段代码有频繁竞争，为什么竞争，是否可以优化等。
　　当然，除了使用visual vm 还可以使用linux上的另外一个工具 perf ，他是linux 自带的性能分析工具。可以通过它看到系统执行的性能情况，功能实在强大，比如：
　　1. 列出L1，L2，L3 Cache的命中率（需要硬件支持，这次我们性能测试的机器不支持它）
　　2. 列出系统/进程的性能统计信息 命令： perf top -p pid
　　3. 分析程序的整体性能 perf stat
　　等等， 具体可以参考这里： http://iamzhongyong.iteye.com/blog/1908118
　　关于perf，这次还有一个小小的故事，在测试接口的某个方法时，使用perf观察到JVM的反射相关的方法耗时开销非常高，这才想起来反射相关的代码没有对反射的结果做缓存，因此果断回去加上缓存后，看到前面的方法在perf的列表中消失，这才放下心。
　　总结：
　　通过以上介绍的性能测试的思路和工具，我们基本上可以完成一次性能测试以及部分问题的性能定位，但是往往性能问题总是隐藏得很深的，并且受各种条件的影响，比如，各个环节的配置参数，网络情况，机器情况，性能测试的工具等等，所以，性能测试的结果往往不能脱离某个环境单独比较，不同的配置，环境，应用的性能都会呈现出不同的结果，出现问题时，也需要我们从前到后，从上到下仔细分析每一个流程的执行情况，逐步通过工具协助定位，才能终找到瓶颈。总之，性能测试是一门考验耐心，细心，知识广度， 深度的活，每次遇到问题多问几个为什么，多做几次分析和验证，并尝试解决，优化它，一定会让你对系统有更多不一样的认识。