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吞吐量及响应时间
什么是调优
调优，从规划开始
优化环境
吞吐量及响应时间
①吞吐量：用户代码时间/（用户代码时间+垃圾回收时间）。吞吐量越大，说明干正经事的时间占比越高；
② 响应时间：STW（stop the world）越短，响应时间越好。
什么是调优
根据需求进行JVM规划和预调优
优化运行JVM运行环境
解决JVM运行过程中出现的各种问题
所谓调优，首先要确定追求的是啥？是吞吐量优先还是响应时间优先？或者是在满足一定的响应时间的前提下，要求达到一定的吞吐量？有的放矢才能做好调优这活！
如果是选择吞吐量优先，一般选择的是PS+PO这个组合
调优，从规划开始
调优，从业务场景开始，没有业务场景的调优都是耍流氓 压测
无监控，不调优
步骤：
熟悉业务场景（没有最好的垃圾回收器，只有最合适的垃圾回收器）
响应时间、停顿时间 [CMS G1 ZGC] （需要给用户作响应）
吞吐量 = 用户时间 /( 用户时间 + GC时间) [PS]
选择回收器组合
计算内存需求（经验值 1.5G 16G）
设定年代大小、升级年龄
设定日志参数
-Xloggc:/opt/xxx/logs/xxx-xxx-gc-%t.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=20M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCCause
或者每天产生一个日志文件
观察日志情况
案例1：垂直电商，最高每日百万订单，处理订单系统需要什么样的服务器配置？
这个问题比较业余，因为很多不同的服务器配置都能支撑(1.5G 16G)
1小时360000集中时间段， 100个订单/秒
经验值，
专业一点儿问法：要求响应时间100ms
案例2：12306遭遇春节大规模抢票应该如何支撑？
12306应该是中国并发量最大的秒杀网站：
号称并发量100W最高
CDN -> LVS -> NGINX -> 业务系统 -> 每台机器1W并发 100台机器
普通电商订单 -> 下单 ->订单系统（IO）减库存 ->等待用户付款
12306的一种可能的模型： 下单 -> 减库存 和 订单(redis kafka) 同时异步进行 ->等付款
减库存最后还会把压力压到一台服务器
可以做分布式本地库存 + 单独服务器做库存均衡
怎么得到一个事务会消耗多少内存？
弄台机器，看能承受多少TPS？是不是达到目标？扩容或调优，让它达到
用压测来确定
优化环境
有一个50万PV的资料类网站（从磁盘提取文档到内存）原服务器32位，1.5G 的堆，用户反馈网站比较缓慢，因此公司决定升级，新的服务器为64位，16G 的堆内存，结果用户反馈卡顿十分严重，反而比以前效率更低了 为什么？ 如何优化？
系统CPU经常100%，如何调优？