分析的第二阶段
Swap 的原理和对 TPS 的影响前面有一个扣，是说 swap 多的问题。要理解 swap 为什么是黄的，得先知道什么是 swap。我先画个简易的示意图。
这里先解释一下，对于一个 Linux 系统来说，如果配置并开启了 swap 分区，那么默认的 swappiness 参数是 60。swappiness 是在内存 reclaim 的时候生效的，而 reclaim 方式同时有两个动作：1. 将 file 相关内存进行回收；2. 将 anon 内存交换到 swap 分区。所以 swapiness 值越大，swap 分区就用得越多
后续性能工作建议但是这里并不是说应用服务器的优化工作就完成了，还有一些部分需要做的。
- 优化 JVM 配置参数，至于应该配置成什么值，还需要再测试，可能会有人说，这个测试人员怎么知道呢？请你相信，如果这个值性能测试人员都测试不出来的话，一般的架构师也不可能知道该设置为多少。
- 通过监控分析确定 swapiness 的值。
- 网络带宽又快到占满了，如果 TPS 再提高，网络肯定又支撑不了。
分析的第三阶段
瓶颈分析定位先来看看数据库的系统资源。
总结这个案例从一个概括的描述开始，到各阶段的分析定位，是一个非常完整的过程。从一个项目的角度上来说，现在是不是性能已经达标，要有两方面的判断。技术方面来说，显然这系统还有很多优化的空间，我们在文中也留了不少的扣。业务方面来说，系统是否可以上线，就取决于业务指标了
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