性能測試監控工具的使用

監控的分層

理論上，咱們須要對系統數據流轉的每一個節點作監控，收集數據，以便於分析。可是受限於環境問題或者時間問題，咱們不能面面俱到，因此須要把系統作一下簡單的分類，選擇最須要的地方進行監控。

系統資源的監控

對於承載應用的最基礎設備，咱們須要充分了解它的使用狀況，觀察其當前的狀態，對於硬件設備的評估，也有助於線上設備的採購和選擇。通常狀況下，咱們須要關注的內容有CPU、Memory、I/O、Network，也就是咱們一般說的3+1.

注意點：

一、CPU咱們關注的是%us（用戶使用率），%sy（系統使用率，當須要系統作任務調度的時候會消耗）須要注意。

二、Linux下，空閒Memory的計算方式，基於Linux系統的內存使用原則，不要看到free的數據少了，以爲是瓶頸了。

例如：Total 2G usred 1.5G free 200M buffer 1G cache 500M

系統當前能使用的Memory總量 = free + buffer + cache

三、IO的瓶頸的確認須要特別注意，須要多方考慮，綜合思考，"一切問題皆IO"。

四、Network須要注意上下行及單位。

監控工具

Nmon小巧精練的工具，安裝和使用都很方便，支持多版本的linux，內容豐富。

Glances業內號稱Linux系統實時監控的瑞士軍刀，用python開發，很小巧，監控覆蓋全面，界面清晰，經過顏色來區別不一樣的等級，一目瞭然。

最高境界，利用linux自帶的命令，經過shell腳本自行採集數據並繪製成圖表。經常使用的命令top、iostat、pidstat、sar、netstat、iftop、vmsata、jstat（jvm使用狀況）、jps（java進程）等。

應用層資源的監控

咱們能夠操做系統的資源消耗，理解爲是應用層問題的外在表現。在應用層，因爲框架的不一樣，開發人員水平及意識的限制，會產生各類各樣的問題，致使了硬件資源的不合理消耗，從而產生性能問題。在這一層次，咱們一般關注如下問題：

一、阻塞，正在運行的線程沒有運行結束，暫時讓出CPU。

二、爭用，多個線程對同一段數據進行不一樣的操做。

三、死鎖，好的線程鎖是業務的保障，很差的鎖是災難。

四、理解線程狀態圖，有助於解決問題。

基於java的監控工具

Jvisualvm JDK自帶監控工具，無需安裝，只須要一個簡單的配置，就能全方位監控代碼運行狀況，跟蹤方便，插件豐富，你不能錯過的工具。

JProfiler直覺式的GUI讓你能夠找到性能瓶頸、抓出內存漏失（memory leaks）、並解決執行緒的問題。它讓你得以對heap walker作資源回收器的root analysis，能夠輕易找出內存漏失；heap快照（snapshot）模式讓未被參照（reference）的對象、稍微被參照的對象或在終結（finalization）隊列的對象都會被移除。

數據庫資源的監控

目前，80%性能問題，會出如今數據庫層面。配置不合理；開發人員沒有意識，致使SQL執行效率差；線上的大數據量沒有提早考慮；不合理的索引等等，都在時時刻刻影響着性能；咱們須要重點關注數據庫層面的性能問題，關注點如下問題：

一、SQL的執行效率，或者說執行計劃。

二、索引的正確使用。

三、大數據量狀況下分庫分表。

四、其它TOP N的消耗。

數據庫監控工具

在oracle數據庫中，沒什麼比AWR報告更好了，看懂了這份報告，基本上足夠了。

Msql監控工具MONyog，內容全面，界面清爽，我的強力推薦此工具，今後查看慢SQL再也不是體力活。

總結

監控工具沒有好壞之分，每一個節點選擇一款並把它用熟悉，瞭解每一個指標背後的含義，纔是正解。咱們要作到知其然而知其因此然，這樣才能提升本身的判斷力，找出問題的根本緣由。

性能測試須要豐富的經驗，作得越久，你的價值越高。真正的高手會在系統架構之初，就會預期到並解決掉大部分的性能問題。當下，咱們不要急功近利，只想學習怎麼分析怎麼調優，咱們須要沉下心來，從小處作起，從基礎作起。