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专栏/Java 性能优化实战-完/01 理论分析：性能优化，有哪些衡量指标？需要注意什么？.md.html

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 <p><strong>加载缓慢的网站，会受到搜索排名算法的惩罚，从而导致网站排名下降。</strong> 因此加载的快慢是性能优化是否合理的一个非常直观的判断因素，但性能指标不仅仅包括单次请求的速度，它还包含更多因素。</p>
 <p>接下来看一下，都有哪些衡量指标能够帮我们进行决策。</p>
 <h1>衡量指标有哪些？</h1>
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 <h2>1. 吞吐量和响应速度</h2>
 <p>分布式的高并发应用并不能把单次请求作为判断依据，它往往是一个统计结果。其中最常用的衡量指标就是吞吐量和响应速度，而这两者也是考虑性能时非常重要的概念。要理解这两个指标的意义，我们可以类比为交通环境中的十字路口。</p>
 <p>在交通非常繁忙的情况下，十字路口是典型的瓶颈点，当红绿灯放行时间非常长时，后面往往会排起长队。</p>
 <p>从我们开车开始排队，到车经过红绿灯，这个过程所花费的时间，就是<strong>响应时间。</strong></p>
 <p>当然，我们可以适当地调低红绿灯的间隔时间，这样对于某些车辆来说，通过时间可能会短一些。但是，如果信号灯频繁切换，反而会导致单位时间内通过的车辆减少，换一个角度，我们也可以认为这个十字路口的车辆吞吐量减少了。</p>
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 <p>像我们平常开发中经常提到的，QPS 代表每秒查询的数量，TPS 代表每秒事务的数量，HPS 代表每秒的 HTTP 请求数量等，这都是常用的与吞吐量相关的量化指标。</p>
 <p><strong>在性能优化的时候，我们要搞清楚优化的目标，到底是吞吐量还是响应速度。</strong> 有些时候，虽然响应速度比较慢，但整个吞吐量却非常高，比如一些数据库的批量操作、一些缓冲区的合并等。虽然信息的延迟增加了，但如果我们的目标就是吞吐量，那么这显然也可以算是比较大的性能提升。</p>
 <p>一般情况下，我们认为：</p>
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 <p>除非服务在一段时间内出现了严重的问题，否则平均响应时间都会比较平缓。因为高并发应用请求量都特别大，所以长尾请求的影响会被很快平均，导致很多用户的请求变慢，但这不能体现在平均耗时指标中。</p>
 <p>为了解决这个问题，另外一个比较常用的指标，就是<strong>百分位数(Percentile)</strong>。</p>
 <p><strong>（2）百分位数</strong></p>
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 <p>这个也比较好理解。我们圈定一个时间范围，把每次请求的耗时加入一个列表中，然后按照从小到大的顺序将这些时间进行排序。这样，我们取出特定百分位的耗时，这个数字就是 TP 值。可以看到，TP 值(Top Percentile)和中位数、平均数等是类似的，都是一个统计学里的术语。</p>
 <p>它的意义是，超过 N% 的请求都在 X 时间内返回。比如 TP90 = 50ms，意思是超过 90th 的请求，都在 50ms 内返回。</p>
 <p><strong>这个指标也是非常重要的，它能够反映出应用接口的整体响应情况</strong>。比如，某段时间若发生了长时间的 GC，那它的某个时间段之上的指标就会产生严重的抖动，但一些低百分位的数值却很少有变化。</p>
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 <p>基准测试(Benchmark)并不是简单的性能测试，是用来测试某个程序的最佳性能。</p>
 <p>应用接口往往在刚启动后都有短暂的超时。在测试之前，我们需要对应用进行预热，消除 JIT 编译器等因素的影响。而在 Java 里就有一个组件，即 JMH，就可以消除这些差异。</p>
 <h1>注意点</h1>
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 <h2>1. 依据数字而不是猜想</h2>
 <p>有些同学对编程有很好的感觉，能够靠猜测列出系统的瓶颈点，这种情况固然存在，但却非常不可取。复杂的系统往往有多个影响因素，我们应将性能分析放在第一位，把性能优化放在次要位置，直觉只是我们的辅助，但不能作为下结论的工具。</p>
 <p>进行性能优化时，我们一般会把分析后的结果排一个优先级（根据难度和影响程度），从大处着手，首先击破影响最大的点，然后将其他影响因素逐一击破。</p>