主要专业领域是Java EE中间件和JVM技术。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。本文作者是一名有10多年经验的高级系统架构师。>

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规范，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只会确保和跟踪当前IT生产能力和稳定性，同时也会确保新项目以最小的风险安排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中间件环境规范缺乏

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。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。这会增加客户本钱，所以花时间去制定合理的Java EE中间件环境规范是必需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示为一个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负载量和应用顺序内存占用量相比，Java堆可能选择的太小。

    JVM GC战略使用不合理。

    应用顺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错误往往是观察一段时间后，应用顺序进行动态调动。

    YoungGen和OldGen比例空间与你应用顺序不匹配。

    Java堆在32位的VM上太大，导致本机堆溢出，具体可以表示为OOM试着去链接一个新的Java EE应用顺序、创建一个新的Java线程或者需要计算外地内存分配任务。

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，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。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”给其他局部，例如产品质量，客户资料和订单管理，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应用顺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应用顺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。

    Java EE客户端应用顺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，但顺序仍正常执行，可是中间件不处置这种奇怪的路径。

最后，建议多进行负面测试，这意味着需要“人为”发明发生这些问题的条件，用来测试应用顺序和中间件之间是如何处置外部系统错误。

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置复杂的业务流程。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，来支持日益不时扩大的业务。

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耐久化API例如Hibern而性能问题最初都会表示为线程阻塞。

以下是10年的工作中，经常呈现的关于数据库方面的问题（以Oracl数据库为例）

    孤立的长时间运行的SQL主要表示为线程阻塞、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，美名昭著的Oracl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解体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Oracl里面的REDO log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Oracl数据库，确保DBA 团队定期审查AWR演讲，尤其是上下关联的事件和根源分析过程中。

    使用JVM线程存储和AWR演讲查明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.特定应用顺序性能问题

下面关注的比较严重的Java EE应用顺序问题。关于特定应用顺序性能问题，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/OJDBC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应用顺序和业务进程选择。

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.主动监控缺乏

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解。最终，这个环境可以达到一个破发点，这可能会流露出一些缺陷和问题(JVM内存泄漏，等等)

以我经验来看，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顺序性能杀手。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Weblog集群通信与Oracl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应用顺序。

    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

    应用顺序在处置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。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。

希望本文能够协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问题不一定会是您遇到您可以把您遇到问题拿进去和大家一起分享一下！