Benchmark与Profiler---性能调优得力助手

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性能优化。它是一种诊断性能瓶颈，能问题点进行优化的过程。前两天听完shaoling的讲座学到非常多。做APP和System的两拨人如今看到的计算机是不同的。APP的开发人员看到的是抽象接口，已经不再关心底层的实现。当一个未经优化的程序由System背景的人优化一次一般会有2-10倍的性能提升，当然优化过后再有提升再牛的大牛也顶多20%的提升。

即使如今APP开发已经不再去深究底层，可是对工作负载的密集类型了解还是十分必要的，毕竟算法要跑在机器上。这个优化的过程是如何实现的呢。这就不得不说我们须要两个工具，Benchmark和Profiler。Benchmark进行性能的压榨和暴露问题，Profiler将整个执行状况呈现出来无论是log还是可视化的界面。

Benchmark如今主流的一些Benchmark，Hadoop的Hibench ,GridMix。Berkeley Bigdatabench以及 TPC-DS等都有各自适应的场景。Benchmark就是要在指定的数据集上跑各种不同密集型的计算Workload来暴露性能问题。

Profiler能够在不同层次，体系结构，JVM。大数据系统，各个层次去看系统的CPU,Mem,IO的利用率。吞吐量，任务执行时间。去发现费时费空间的作业 ->任务->代码。最后针对指定的出问题的代码进行调优和优化，或者对执行配置參数进行调整。

Benchmark和Profiler是人们居家必备良的系统。

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