性能测试结果需要包含测试接口的平均、最大和最小吞吐量，响应时间，服务器的 CPU、内存、I/O、网络 IO 使用率，JVM 的 GC 频率等。
通过观察这些调优标准，可以发现性能瓶颈，我们再通过自下而上的方式分析查找问题。
首先从操作系统层面，查看系统的 CPU、内存、I/O、网络的使用率是否存在异常，再通过命令查找异常日志，最后通过分析日志，找到导致瓶颈的原因；
还可以从 Java 应用的 JVM层面，查看 JVM 的垃圾回收频率以及内存分配情况是否存在异常，分析日志，找到导致瓶颈的原因。
如果系统和 JVM 层面都没有出现异常情况，我们可以查看应用服务业务层是否存在性能瓶颈，例如 Java 编程的问题、读写数据瓶颈等等。
从应用层到操作系统层的几种调优策略
- 优化代码
应用层的问题代码往往会因为耗尽系统资源而暴露出来。例如，我们某段代码导致内存溢出，往往是将 JVM 中的内存用完了，这个时候系统的内存资源消耗殆尽了，同时也会引发JVM 频繁地发生垃圾回收，导致 CPU 100% 以上居高不下，这个时候又消耗了系统的CPU 资源。
还有一些是非问题代码导致的性能问题，这种往往是比较难发现的，需要依靠我们的经验来优化。例如，我们经常使用的 LinkedList 集合，如果使用 for 循环遍历该容器，将大大降低读的效率，但这种效率的降低很难导致系统性能参数异常。
这时有经验的同学，就会改用 Iterator （迭代器）迭代循环该集合，LinkedList
是链表实现的，如果使用 for 循环获取元素，在每次循环获取元素时，都会去遍历一次List，这样会降低读的效率。
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优化设计
面向对象有很多设计模式，可以帮助我们优化业务层以及中间件层的代码设计。优化后，不仅可以精简代码，还能提高整体性能。例如，单例模式在频繁调用创建对象的场景中，可以共享一个创建对象，这样可以减少频繁地创建和销毁对象所带来的性能消耗。 -
优化算法
好的算法可以帮助我们大大地提升系统性能。 -
时间换空间
有时候系统对查询时的速度并没有很高的要求，反而对存储空间要求苛刻，这个时候我们可以考虑用时间来换取空间。 -
空间换时间
这种方法是使用存储空间来提升访问速度。现在很多系统都是使用的 MySQL 数据库，较为常见的分表分库是典型的使用空间换时间的案例。
因为 MySQL 单表在存储千万数据以上时，读写性能会明显下降，这个时候我们需要将表数据通过某个字段 Hash 值或者其他方式分拆，系统查询数据时，会根据条件的 Hash 值判断找到对应的表，因为表数据量减小了，查询性能也就提升了。
- 参数调优
根据自己的业务场景，合理地设置 JVM 的内存空间以及垃圾回收算法可以提升系统性能。
例如，如果我们业务中会创建大量的大对象，我们可以通过设置，将这些大对象直接放进老年代。这样可以减少年轻代频繁发生小的垃圾回收（Minor GC），减少 CPU 占用时间，提升系统性能。
Web 容器线程池的设置以及 Linux 操作系统的内核参数设置不合理也有可能导致系统性能瓶颈，根据自己的业务场景优化这两部分，可以提升系统性能。
兜底策略，确保系统稳定性
产品的用户量是瞬息万变的，无论我们的系统优化得有多好，还是会存在承受极限，所以为了保证系统的稳定性，我们还需要采用一些兜底策略。
第一，限流，对系统的入口设置最大访问限制。这里可以参考性能测试中探底接口的 TPS。同时采取熔断措施，友好地返回没有成功的请求。
第二，实现智能化横向扩容。智能化横向扩容可以保证当访问量超过某一个阈值时，系统可以根据需求自动横向新增服务。
第三，提前扩容。这种方法通常应用于高并发系统，例如，瞬时抢购业务系统。这是因为横向扩容无法满足大量发生在瞬间的请求，即使成功了，抢购也结束了。
目前很多公司使用 Docker 容器来部署应用服务。这是因为 Docker 容器是使用
Kubernetes 作为容器管理系统，而 Kubernetes 可以实现智能化横向扩容和提前扩容Docker 服务。
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