另外由于JVM的sychronized（即使业务代码没用到，很多框架也有用到）锁优化在偏向锁升级过程中需要进入全局安全点，会有很短的STW 。考虑到通天塔应用的高并发场景，我们也关闭了偏向锁来提高吞吐；
从部署环境的角度考虑，当前我们使用的JVM实现无法感知到自己处于Docker容器环境，获取的CPU核数是物理机的核数，远超分配给我们的容器核数 。这导致了一些依赖于CPU资源限制推导的虚拟机默认参数会非常不合理 。比如，JVM默认的GC线程数会偏大，在GC纯本地计算阶段会有大量无意义的线程切换影响吞吐，因此我们手动设置了GC线程数，向容器核数对齐 。
6.2.2 日志框架优化
结合线程栈和磁盘IO分析，发现之前的日志框架（log4j/logback）都使用了同步模式 。并发量大时锁竞争激烈，上下文切换造成额外开销；另外，同步模式下，磁盘较低的IOPS影响应用的响应时间 。因此我们切换到了log4j2框架上来，并结合LMAX Disruptor，开启了全异步的日志模式，同时log4j2的对象复用机制减少了框架本身产生的内存垃圾，降低日志框架造成尾延迟的概率，将日志对应用的影响降到最低 。

图6.2.2.a：日志框架优化示意图
6.2.3 线程池优化
原先线程池设置有一些不合理的地方 。比如：线程数设置过大，导致CPU切换开销大，占用内存资源；核心线程数与最大线程数之间差值较大、线程池没有预热，造成突发流量增大时，同时申请线程资源时响应时长产生明显的抖动 。
因此我们通过压测去合理设定线程池大小，减小核心线程数与最大线程数之间的差值，有些直接设置为相等，设置线程池预热核心线程，改善上述问题 。
3 优化代码
代码层面的优化，带来的提升表现在更微观的层面，我们可以通过JMH等工具做一些微基准测试来对比优化前后的效果 。对于高流量的应用，微观层面的优化也可以带来一定的吞吐提升 。
6.3.1 深拷贝优化
为了避免对共享资源造成污染，通天塔代码中使用了深拷贝方式来保护共享资源 。原先通过序列化-反序列化的方式实现，这种方式拷贝流程长、中间对象多，GC有额外的压力 。优化后我们使用Cloning深拷贝工具，直接进行对象到对象的拷贝，缩短了拷贝流程，同时也不要求POJO实现Cloneable接口，避免了使用原型模式过多的限制 。

图6.3.1.a：深拷贝优化示意图
6.3.2 对象重用&无竞争
通天塔灰度功能采用了随机灰度的策略，代码中使用Random对象，这里存在一些代码重用和竞争的问题，优化过程如下图所示

图6.3.2.a 对象重用&无竞争优化示意图
6.3.3 其他代码优化
虽然“不提倡过早优化”这句话老生常谈，但并不意味着我们写每一行代码时可以很随意，我们完全可以选择更优的实现方式 。各种编码规约，设计模式其实就是前人总结出来的宝贵经验，帮助我们更好地编码实现 。
其实，代码层面可注意的优化点非常多，这里只列出一些供参考：

• 正则表达式使用独占模式
• JIT优化内联：短方法；尽量private/static/final修饰方法
• 锁优化：锁分离；细粒度锁；乐观锁；无锁（不可变模型/ThreadLocal等）
• 时间换空间：数据压缩降低网络IO；String常量池重用

• 空间换时间：哈希表；缓存等

写在最后
总体而言，设计层面的优化难度较高，对于聚合应用而言效果最显著；组件、代码层面的优化也有不错的效果，但更多的需要通过微基准测试去验证 。最后，也是我们觉得最重要的一点就是：系统优化必须保证系统的稳定性和正确性，必须通过严格的验证和测试，否则，宁可不优化 。我是科技萌新 ~ 欢迎您关注和点赞！

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