1. 定位性能瓶颈：明确优化方向
使用性能监控工具定位瓶颈是调优的基础。系统层面，可通过top（查看进程CPU/内存占用）、htop（增强版top，支持交互）、vmstat 1（监控CPU、内存、I/O等实时数据）、iostat -x 1（分析磁盘I/O瓶颈）、netstat -nutlp（查看网络连接状态）等命令快速识别资源占用高的进程或组件；Java应用层面，借助jstack <pid>（生成线程转储，分析线程阻塞/死锁）、jmap -heap <pid>（查看堆内存使用情况）、jstat -gcutil <pid> 1000（监控GC频率与停顿时间）、VisualVM（图形化监控堆内存、线程、类加载等）或Arthas（动态诊断工具，支持方法级性能分析）定位具体瓶颈（如CPU过高可能是算法低效，内存增长快可能是内存泄漏，GC频繁可能是堆内存不足）。
2. JVM调优：优化内存管理与GC
JVM调优是Java应用性能提升的关键，需根据应用场景（如高并发、低延迟、大数据量）调整参数：
-Xms）和最大堆（-Xmx）（建议两者相等，避免堆扩展带来的停顿），如-Xms4g -Xmx4g；根据应用对象生命周期调整年轻代（-Xmn）与老年代比例（-XX:NewRatio，如-XX:NewRatio=3表示年轻代占1/4堆内存），减少Minor GC频率。-XX:+UseG1GC），适合大内存（>4GB）应用；若需更低的停顿时间（如<10ms），可使用ZGC（-XX:+UseZGC，需JDK 11+）或Shenandoah（-XX:+UseShenandoahGC）。调整G1GC参数：-XX:MaxGCPauseMillis=200（目标最大停顿时间）、-XX:G1HeapRegionSize=4m（Region大小，根据堆大小调整）。-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/path/to/gc.log），使用GCViewer或GCEasy工具分析日志，识别Full GC频率、停顿时间过长等问题。3. 代码优化：减少资源消耗与提升效率
代码层面的优化能直接降低JVM负担：
String str = new String("abc")改为String str = "abc"），使用对象池（如Apache Commons Pool）重用昂贵的对象（如数据库连接、线程）。ArrayList适合随机访问，LinkedList适合频繁插入/删除）、算法（如用HashMap替代TreeMap提升查找效率），避免嵌套循环等低效操作。synchronized方法拆分为synchronized块），使用并发包中的无锁数据结构（如ConcurrentHashMap、AtomicInteger），避免死锁（如按固定顺序获取锁）。-XX:+TieredCompilation，默认开启），提升热点代码的编译效率；调整内联深度（-XX:InlineSmallCode=1000、-XX:MaxInlineLevel=15），优化方法内联。4. 系统配置优化：提升底层资源利用率
CentOS系统配置的优化能为Java应用提供更好的运行环境：
/etc/sysctl.conf，调整以下参数：net.ipv4.tcp_tw_reuse=1（复用TIME_WAIT连接，减少TCP资源占用）、net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=8192（增加SYN队列长度，应对高并发连接）、vm.swappiness=10（减少Swap使用，提升内存访问速度）、fs.file-max=65535（增加系统最大文件描述符数）；执行sysctl -p使配置生效。systemctl list-unit-files --type=service查看运行中的服务，禁用不需要的服务（如bluetooth、cups），减少系统资源消耗。ext4或XFS文件系统（XFS适合大文件和高并发场景），定期执行fsck检查文件系统完整性，优化磁盘I/O性能。5. 数据库与缓存优化：减少I/O等待
数据库通常是Java应用的性能瓶颈，需重点优化：
EXPLAIN分析SQL语句，添加合适的索引（如覆盖索引、联合索引），避免全表扫描；减少子查询、SELECT *（只查询需要的字段），优化JOIN操作（如小表驱动大表）。HikariCP，默认配置已较优），调整连接池参数：maximumPoolSize（根据数据库负载设置，如10-20）、connectionTimeout=3000（连接超时时间）、idleTimeout=600000（空闲连接超时时间），避免连接泄漏（如使用try-with-resources确保连接关闭）。Redis、Memcached）存储热点数据（如商品信息、用户会话），减少数据库查询次数；设置合理的缓存过期时间（如TTL=3600s），避免缓存雪崩（如批量过期）。6. 监控与持续优化：形成闭环
性能调优不是一次性工作，需持续监控与调整：
Prometheus（采集指标）+Grafana（可视化）监控Java应用的JVM指标（堆内存、GC、线程）、系统指标（CPU、内存、磁盘I/O、网络）；使用SkyWalking、Pinpoint等APM工具监控应用性能（接口响应时间、SQL执行时间、调用链路）。JMeter、Gatling等工具模拟高并发场景，测试应用在不同负载下的性能表现，验证调优效果（如调整线程池大小后，接口响应时间是否下降）。
