一、背景说明
最近新项目上线，需要对项目中的一个HTTP接口进行压力测试，以保证接口性能稳定性。该接口涉及到的主要业务是接收HTTP请求，获取请求中的xml报文参数，并将xml报文解析后存入MySQL数据库。接口业务流程如下：
该业务接口部署的服务器配置和部署MySQL组件的服务器配置一致，都是4核8G，50G普通硬盘，并且处于同一个内网网段，我们预估的性能指标要达到200并发，500TPS。在压力测试过程中，我们重点关注TPS、GC次数、CPU占用率和接口响应时间等指标。
二、测试过程
完成项目部署后，我们开始编辑jemeter测试脚本，设置压力测试的标准为200个并发线程，在10秒内全部启动，持续压测时间15分钟，接着开始启动jemeter脚本进行测试。
1、第一次压力测试
（1）JVM配置
垃圾收集策略包括：老年代启用CMS垃圾收集算法，新生代启用ParNew垃圾收集算法，新生代最大存活周期为15次minorGC，FullGC时使用CMS算法，并开启CMS中的并行标记。
JVM内存分配：最大/最小堆内存为512MB，Eden和Survivor比例为8:2，永久代初始化64MB，最大128MB。
JVM配置参数如下：
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+UseParNewGC
-XX:MaxTenuringThreshold=15
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled
-Xms512m
-Xmx512m
-XX:SurvivorRatio=8
-XX:PermSize=64m -XX:MaxPermSize=128m
（2）性能指标监控
top命令观察java线程的CPU占用率(us表示用户进程，sy表示系统进程)：
jemeter工具输出的TPS和接口响应时间
jstat -gcutil {pid} {period_time} 输出GC情况
我们根据上述指标监控的情况可以看出，目前CPU占用率很高，每个CPU上的业务线程都占用了90%以上的CPU时间，年轻代GC次数频繁，平均每秒钟有8次左右，但TPS目前只有400左右。
一开始看到这个情况，我们以为是JVM堆内存分配的不足，导致GC频繁，从而引起CPU的高占用率。所以我们调大了堆内存参数，并进行第二次压力测试。
2、第二次压力测试
（1）JVM配置
JVM内存分配：最大/最小堆内存为2048MB，Eden和Survivor比例为8:2，永久代初始化512MB，最大512MB。
JVM配置参数如下：
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+UseParNewGC
-XX:MaxTenuringThreshold=15
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled
-Xmx2048m
-Xms2048m
-Xmn1024m
-XX:NewSize=640m
-XX:MaxNewSize=640m
-XX:SurvivorRatio=8
-XX:PermSize=512m
-XX:MaxPermSize=512m
（2）性能指标监控
top命令观察java线程的CPU占用率(us表示用户进程，sy表示系统进程)：
jemeter工具输出的TPS和接口响应时间：
jstat -gcutil {pid} {period_time} 输出GC情况:
根据上述指标监控的情况可以看出，这次JVM参数调整后，随着堆内存扩大，年轻代GC次数降低了，平均每秒有2次左右，TPS提高到600左右。但是CPU占用率依然很高，且都为业务进程占用。
从这个性能结果来看，堆内存的增大，可以降低GC频率，提高TPS。但CPU占用率几乎没有变化，可能的原因预计有两个：
第一、业务逻辑中存在耗CPU的计算操作；
第二、业务代码存在锁，导致大量线程在等待锁。
根据这个猜测，我们决定打印出JVM线程快照，看下能否找到线程等待锁的相关信息。
jstack -l {pid} > /log_dir/stack_log.txt 命令输出线程快照信息到指定的目录文件。
在线程快照文件里查找状态为BLOCKED的线程记录，发现出现较多BLOCKED状态的线程是：
从线程快照来看，大量xml解析线程处于BLOCKED状态，xml解析的业务处于阻塞状态，降低了接口处理效率。
接着我们把接口代码中其他逻辑代码屏蔽，只留下xml解析代码，发现CPU占用率依然在90%以上，而一旦把xml解析代码屏蔽，留下其他业务代码，CPU占用率马上降低到了70%，TPS上升，GC次数下降并保持稳定。
从上面这些处理的结果来看，CPU占用率过高的原因跟JVM参数大小没有直接关系，而跟xml参数解析有关，因为xml参数报文包含十几个节点，层级也较多，解析后生成的都是比较复杂的大对象。
当设置JVM堆内存偏小时，GC频繁会导致业务线程停顿，TPS下降，最后CPU占用率也低了；
当设置JVM堆内存偏大时，GC次数下降，TPS上升，CPU占用率立刻升高到95%以上。
由于我们对xml参数解析使用的是dom4j的方法，所以没办法在xml解析上面进行优化，只能在JVM参数和并发数上进行处理。
最终为了平衡CPU占用率、TPS、GC三个方面的指标，考虑业务实际场景，我们设置JVM堆内存为1.5G，限制TPS为200。
经验总结
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如果总的CPU占用率偏高，且基本都被业务线程占用时，CPU占用率过高的原因跟JVM参数大小没有直接关系，而跟具体的业务逻辑有关。
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当设置JVM堆内存偏小时，GC频繁会导致业务线程停顿增多，TPS下降，最后CPU占用率也低了；
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当设置JVM堆内存偏大时，GC次数下降，TPS上升，CPU占用率立刻上升。
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Dom4J 这个xml解析工具性能很强大，但在处理节点和层级都较多的xml文本时，整体解析效率依然会成为业务处理瓶颈。
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