在这份笔记里，我将从实战出发,精选高频性能问题，透过Java底层源码，提炼出优化思路和它背后的实现原理，最后形成一套“学完就能用的调优方法论”。这也是很多一线大厂对于高级工程师的要求，希望通过这个专栏帮助你快速进阶。那这个专栏具体是怎么设计的呢?结合Java应用开发的知识点，我将内容分为七大模块,从上到下依次详解Java应用服务的每一层优化实战。

模块一，概述。为你建立两个标准。一个是性能调优标准，告诉你可以通过哪些参数去衡量系统性能;另一个是调优过程标准,带你了解通过哪些严格的调优策略，我们可以排查性能问题，从而解决问题。

模块二，Java编程性能调优。JDK 是Java语言的基础库,熟悉JDK中各个包中的工具类,可以帮助你编写出高性能代码。这里我会从基础的数据类型讲起，涉及容器在实际应用场景中的调优，还有现在互联网系统架构中比较重要的网络通信调优。

模块三，多线程性能调优。目前大部分服务器都是多核处理器，多线程编程的应用广泛。为了保证线程的安全性,通常会用到同步锁，这会为系统埋下很多隐患;除此之外，还有多线程高并发带来的性能问题，这些都会在这个模块重点讲解。

模块四，JVM性能监测及调优。Java 应用程序是运行在JVM之上的，对JVM进行调优可以提升系统性能。这里重点讲解Java对象的创建和回收、内存分配等。

模块五，设计模式调优。在架构设计中，我们经常会用到一些设计模式来优化架构设计。这里我将结合一些复杂的应用场景， 分享设计优化案例。

模块六，数据库性能调优。数据库最容易成为整个系统的性能瓶颈,这里我会重点解析一些数据库的常用调优方法。

模块七，实战演练场。以上六个模块的内容,都是基于某个点的调优，现在是时候把你前面所学都调动起来了，这里我将带你进入综合性能问题高频出现的应用场景,学习整体调优方法。

这份笔记的内容很多全部展示出来，那么我就从模块七，实战演练场中拿出其中一次实战：电商系统的分布式调优分享给大家阅读！

如今,大部分公司的服务基本都实现了微服务化，首先是业务需求,为了解耦业务;其次是为了减少业务与业务之间的相互影响。

电商系统亦是如此，大部分公司的电商系统都是分为了不同服务模块，例如商品模块、订单模块、库存模块等等。事实上，分解服务是一把双刃剑，可以带来一些开发、 性能以及运维上的优势，但同时也会增加业务开发的逻辑复杂度。其中最为突出的就是分布式事务了。通常,存在分布式事务的服务架构部署有以下两种:同服务不同数据库,不同服务不同数据库。我们以商城为例，用图示说明下这两种部署:

 

 

通常，我们都是基于第二种架构部署实现的，那我们应该如何实现在这种服务架构下，有关订单提交业务的分布式事务呢?

分布式事务解决方案

我们讲过，在单个数据库的情况下，数据事务操作具有ACID四个特性,但如果在-个事务中操作多个数据库,则无法使用数据库事务来保证一致性。

也就是说，当两个数据库操作数据时，可能存在一个数据库操作成功， 而另一个数据库操作失败的情况，我们无法通过单个数据库事务来回滚两个数据操作。

而分布式事务就是为了解决在同一个事务下，不同节点的数据库操作数据不一致的问题。 在一个事务操作请求多个服务或多个数据库节点时，要么所有请求成功，要么所有请求都失败回滚回去。通常,分布式事务的实现有多种方式，例如XA协议实现的二二阶提交(2PC) 、三阶提交(3PC),以及TCC补偿性事务。

在了解2PC和3PC之前，我们有必要先来了解下XA协议。XA协议是由X/Open组织提出的一个分布式事务处理规范，目前MySQL中只有InnoDB存储引擎支持XA协议。

1. XA规范

在XA规范之前,存在着-个DTP模型,该模型规范了分布式事务的模型设计。DTP规范中主要包含了AP、RM、TM三个部分,其中AP是应用程序,是事务发起和结束的地方; RM是资源管理器，主要负责管理每个数据库的连接数据源; TM是事务管理器，负责事务的全局管理，包括事务的生命周期管理和资源的分配协调等。

 

XA则规范了TM与RM之间的通信接口,在TM与多个RM之间形成一个双向通信桥梁，从而在多个数据库资源下保证ACID四个特性。

这里强调一下，JTA 是基于XA规范实现的一套Java事务编程接口,是一种两阶段提交事务。我们可以通过源码简单了解下JTA实现的多数据源事务提交。

2.二阶提交和三阶提交

XA规范实现的分布式事务属于二阶提交事务,顾名思义就是通过两个阶段来实现事务的提交。

在第一阶段，应用程序向事务管理器(TM)发起事务请求，而事务管理器则会分别向参与的各个资源管理器(RM)发送事务预处理请求(Prepare) ，此时这些资源管理器会打开本地数据库事务，然后开始执行数据库事务,但执行完成后并不会立刻提交事务，而是向事务管理器返回已就绪(Ready) 或未就绪(Not Ready)状态。如果各个参与节点都返回状态了，就会进入第二阶段。

 

到了第二阶段,如果资源管理器返回的都是就绪状态,事务管理器则会向各个资源管理器发送提交(Commit)通知,资源管理器则会完成本地数据库的事务提交,最终返回提交结果给事务管理器。

 

在第二阶段中，如果任意资源管理器返回了未就绪状态，此时事务管理器会向所有资源管理器发送事务回滚(Rollback) 通知，此时各个资源管理器就会回滚本地数据库事务,释放资源，并返回结果通知。

 

但事实上，二阶事务提交也存在一些缺陷。

第一,在整个流程中，我们会发现各个资源管理器节点存在阻塞，只有当所有的节点都准备完成之后，事务管理器才会发出进行全局事务提交的通知，这个过程如果很长，则会有很多节点长时间占用资源，从而影响整个节点的性能。

一旦资源管理器挂了，就会出现- -直阻塞等待的情况。类似问题，我们可以通过设置事务超时时间来解决。

第二,仍然存在数据不-致的可能性，例如，在最后通知提交全局事务时，由于网络故障，部分节点有可能收不到通知，由于这部分节点没有提交事务,就会导致数据不-致的情况出现。

而三阶事务(3PC) 的出现就是为了减少此类问题的发生。

3PC把2PC的准备阶段分为了准备阶段和预处理阶段，在第一阶段只是询问各个资源节点是否可以执行事务，而在第二_阶段，所有的节点反馈可以执行事务,开始执行事务操作,最后在第三阶段执行提交或回滚操作。并且在事务管理器和资源管理器中都引入了超时机制，如果在第三阶段，资源节点一直无法收到来自资源管理器的提交或回滚请求，它就会在超时之后，继续提交事务。

所以3PC可以通过超时机制，避免管理器挂掉所造成的长时间阻塞问题，但其实这样还是无法解决在最后提交全局事务时，由于网络故障无法通知到-些节点的问题，特别是回滚通知，这样会导致事务等待超时从而默认提交。

3.事务补偿机制(TCC)

以上这种基于XA规范实现的事务提交，由于阻塞等性能问题，有着比较明显的低性能、低吞吐的特性。所以在抢购活动中使用该事务,很难满足系统的并发性能。

除了性能问题，JTA只能解决同一服务下操作多数据源的分布式事务问题，换到微服务架构下，可能存在同一个事务操作,分别在不同服务上连接数据源，提交数据库操作。

而TCC正是为了解决以上问题而出现的-种分布式事务解决方案。TCC采用最终一致性的方式实现了一种柔性分布式事务,与XA规范实现的二阶事务不同的是，TCC 的实现是基于服务层实现的一种二阶事务提交。

TCC分为三个阶段,即Try. Confirm. Cancel 三个阶段。

 

Try阶段:主要尝试执行业务,执行各个服务中的Try方法,主要包括预留操作;

Confirm阶段:确认Try中的各个方法执行成功,然后通过TM调用各个服务的Confirm方法,这个阶段是提交阶段;

Cancel阶段:当在Try阶段发现其中一个Try方法失败,例如预留资源失败、代码异常等，则会触发TM调用各个服务的Cancel方法,对全局事务进行回滚，取消执行业务。以上执行只是保证Try阶段执行时成功或失败的提交和回滚操作，你肯定会想到，如果在Confirm和Cancel阶段出现异常情况，那TCC该如何处理呢?此时TCC会不停地重试调用失败的Confirm或Cancel方法，直到成功为止。

但TCC补偿性事务也有比较明显的缺点，那就是对业务的侵入性非常大。首先,我们需要在业务设计的时候考虑预留资源;然后,我们需要编写大量业务性代码，例如Try. Confirm. Cancel 方法;最后,我们还需要为每个方法考虑幂等性。这种事务的实现和维护成本非常高，但综合来看，这种实现是目前大家最常用的分布式事务解决方案。

4.业务无侵入方案- -- -Seata(Fescar)

Seata是阿里去年开源的一套分布式事务解决方案，开源一年多已经有一万多星星了可见受欢迎程度非常之高。

Seata的基础建模和DTP模型类似，只不过前者是将事务管理器分得更细了，抽出一个事务协调器(Transaction Coordinator简称TC)，主要维护全局事务的运行状态，负责协调并驱动全局事务的提交或回滚。而TM则负责开启-个全局事务，并最终发起全局提交或全局回滚的决议。如下图所示:

 

按照Github中的说明介绍，整个事务流程为:

TM向TC申请开启-个全局事务，全局事务创建成功并生成一个全局唯一的 XID;

XID在微服务调用链路的上下文中传播;

RM向TC注册分支事务,将其纳入XID对应全局事务的管辖;

TM向TC发起针对XID的全局提交或回滚决议:

TC调度XID下管辖的全部分支事务完成提交或回滚请求。

Seata与其它分布式最大的区别在于,它在第一提交阶段就已经将各 个事务操作commit了。Seata 认为在一个正常的业务下， 各个服务提交事务的大概率是成功的，这种事务提交操作可以节约两个阶段持有锁的时间，从而提高整体的执行效率。

那如果在第一阶段就已经提交了事务，那我们还谈何回滚呢?

Seata将RM提升到了服务层,通过JDBC数据源代理解析SQL,把业务数据在更新前后的数据镜像组织成回滚日志，利用本地事务的ACID特性，将业务数据的更新和回滚日志的写入在同一个本地事务中提交。

如果RM决议要全局回滚，会通知RM进行回滚操作,通过XID找到对应的回滚日志记录，通过回滚记录生成反向更新SQL,进行更新回滚操作。

以上我们可以保证一个事物的原子性和一致性，但隔离性如何保证呢?Seata设计通过事务协调器维护的全局写排它锁，来保证事务间的写隔离，而读写隔离级别则默认为未提交读的隔离级别。

总结

在同服务多数据源操作不同数据库的情况下，我们可以使用基于XA规范实现的分布式事务，在Spring中有成熟的JTA框架实现了XA规范的二二阶事务提交。事实上,二阶事务除了性能方面存在严重的阻塞问题之外，还有可能导致数据不一致，我们应该慎重考虑使用这种二阶事务提交。

在跨服务的分布式事务下，我们可以考虑基于TCC实现的分布式事务,常用的中间件有TCC-Transaction。TCC也是基于阶事务提交原理实现的,但TCC的二阶事务提交是提到了服务层实现。TCC方式虽然提高了分布式事务的整体性能，但也给业务层带来了非常大的工作量，对应用服务的侵入性非常强，但这是大多数公司目前所采用的分布式事务解决方案。

Seata是- -种高效的分布式事务解决方案，设计初衷就是解决分布式带来的性能问题以及侵入性问题。但目前Seata的稳定性有待验证，例如，在TC通知RM开始提交事务后，TC与RM的连接断开了,或者RM与数据库的连接断开了,都不能保证事务的一致性。

以上就是模块七，实战演练场中拿出其中一次实战：电商系统的分布式调优经验，这份笔记的内容还有很多，由于文章篇幅的问题小编以下只能为大家截图目录了，需要获取完整版在文末！

模块一，概述

模块二，Java编程性能调优

 

模块三，多线程性能调优

 

模块四，JVM性能监测及调优

 

模块五，设计模式调优

 

模块六，数据库性能调优

 

模块七，实战演练场

 

 

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