关乎性能的思考
现在工程师们越发的喜欢谈性能(CPU, memery, IO, container, middleware等)，性能调优似乎也成为软件行业基础架构师越来越倚重的技艺之一。通常情况下，性能shooting也无外乎分为几个过程。其一，performance bottleneck positioning，这一步往往是关键，当然手法也是千奇百怪，这里不做赘述。第二，performance tuning，真正的调优过程是一个很Galileo，很Continuous的事情，当然也有一些模型，规则可以遵守。正如大伙疾呼：编码是一种艺术。在这，允许我呐喊一下：调优更是一门艺术。不过这门艺术要求还是有点高的，你不仅要有扎实的硬件基本知识，还要对诸多软件工作模式有一探到底的精气神。这里我们不谈性能调优如何艺术，更多的是想和大家分享一些性能调优后的思考（试图去完善一本性能调优沉思录）。思考过后，我们可以尝试着问问自己能不能做到性能架构，性能编码？注意，这里的性能架构，性能编码是自己发明的一个词汇，说的直白点，就是将性能更早的引入软件生命周期中来，别忘了，银行家算法是避免死锁的有效策略~
那么，现在步入正题。首先我想分享的是使用Jmeter做DBCP的调优。调优的初衷很简单，提高TPS，同时减少数据库灾难带来的连接池exhaust（提高可用性）。第一个调优目标，是个很业务的事情，需要根据你的业务场景进行调整，策略上最值得注意的是maxIdle和minIdle两个参数，类似Java的-Xmx和-Xms的设置。剩下的一些参数调整，个人觉得没什么借鉴意义，所以就不赘述了，毕竟这是一件很业务的事情。再看另一个目标，这里我主要想说的是removeAbandoned和removeAbandonedTimeout。从软件的健壮性来讲，边界值问题尤为重要。在资源获取型编码过程中，最好的体现就是超时时间的设置，这是个很经验，很统计概率的事情。由此可见概率论是多么的重要啊（没学好的，回去好好温习一下，O(∩_∩)O）。对样本空间进行充分取样，一定可以得出该样本空间样本点的均值，当然还有均方差。后者更多的在关注样本点与平均值的偏离程度。仔细体会一下Jmeter的90% Line性能指标（这只是一个很简单的数学场景，后面有机会和大家分享一篇性能调优中的数学之美的博文）。好了，话题收敛一下，我来解释一下removeAbandonedTimeout的重要性：当connection idle时间超越这个数值时, AbandonedObjectPool会在borrowObject和returnObject时会先进行连接的有效性判断。很好理解,在借出对象时，需要判断该对象是否处于活跃状态（不满足removeAbandoned条件则归还，满足需要看超时时间，然后…）；归还时的判断原则大致类同，这个很容易想到。代码如下：
<Connector port="8009" address="${jboss.bind.address}" protocol="AJP/1.3" emptySessionPath="true" enableLookups="false" redirectPort="8443" URIEncoding="UTF-8" backlog="256" maxThreads="250" connectionTimeout="600000"/>通过这篇博客，我想说的是，作为职业架构师，我们不仅要读的通源码，玩得起perf tool（分析问题，解决问题），更需要的是将你的优化意识尽可能早的引入到软件的研发周期中，即架构设计，甚至是基础代码的编写过程中。尽可能的运用数学模型去验证你的性能参数选择。请牢牢记住：意识永远比技术更重要。
1. http://commons.apache.org/dbcp/configuration.html
2. http://software.intel.com/zh-cn/articles/book-Multicore-Multithread-Technology_tuning_cycle/