影响系统性能的因素有哪些？

CPU：

有的应用需要大量计算，他们会长时间、不间断占用CPU资源，导致其他资源无法争夺CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题。例如：代码递归导致的无限循环，正则表达式引起的回溯问题，JVM频繁的FULL GC，以及多线程编程导致的大量上下文切换等，这些都是导致CPU资源繁忙的因素。

内存：

Java程序一般通过JVM对内存进行分配管理，主要用JVM中的堆内存来存储Java创建的对象。系统堆内存的读写速度非常快，所以基本不存在读写性能瓶颈。但是由于内存成本要比磁盘高，相比磁盘，内存的存储空间又非常有限。所以当内存空间被占满，对象无法进行回收的时候，就会导致内存的溢出，内存泄漏等问题。

磁盘、IO：

磁盘相比内存来说，存储空间要大的多，但是磁盘IO读写的速度要比内存慢，虽然目前引入的SSD固态硬盘已经有所优化，但是仍然无法与内存的读写速度相提并论。

网络：

网络对于系统性能来说，也起着至关重要的作用，如果购买过服务器就知道了，一定经历过，选择网络带宽大小这一环节。带宽过低的话，对于传输数据比较大，或者是并发量比较大的系统，网络就容易成为性能的瓶颈。

异常：

Java应用中，抛出异常需要构建异常栈，对于异常进行捕获和处理，这个过程非常消耗系统性能。如果在高并发的情况下引发的异常，持续进行异常处理，那么系统的性能就会明显地受到影响。

数据库：

大部分系统都会用到数据库，而数据库的操作往往是涉及到磁盘IO的读写。大量的数据库读写操作，会导致磁盘IO性能瓶颈，进而导致数据库操作的延迟性。对于有大量数据库读写操作的系统来说，数据库的性能优化是整个系统的核心。

锁竞争：

在并发编程中，我们经常会需要多个线程，共享读写操作同一个资源，这个时候为了保持数据的原子性（即保证这个共享资源在一个线程写的时候，不被另一个线程修改）。通常情况下会用到锁。锁的使用可能会带来上下文的切换，从而给系统带来性能的开销。JDK1.6之后，Java为了降低锁竞争带来的上下文的切换。对JVM内部锁已经做了多次的优化处理。例如：新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁消除等等。如何合理地使用锁资源，优化资源，就需要了解更多的操作系统知识、Java多线程编程基础，积累了项目经验，并且结合实际场景去处理相关问题。

响应时间：

响应时间是衡量系统性能的重要指标之一，响应时间越短、性能越好，一般一个接口的响应时间是在毫秒级别。在系统中，可以把响应时间自上而下细分几种情况。

1. 数据库响应时间：数据库操作所消耗的时间，往往是整个请求链中最耗时间的。
2. 服务器响应时间：服务端包括Nginx分发的请求所消耗的时间以及服务端程序执行所消耗的时间。
3. 网络响应时间：这是网络传输时间，网络硬件需要对传输的请求进行解析等操作所消耗的时间。
4. 客户端响应时间：对于普通的Web、App客户端来说，消耗时间是可以忽略不计的，但是如果你的客户端嵌入了大量的逻辑处理，消耗的时间就有可能变长，从而成为系统的瓶颈。

吞吐量：

在测试中，往往会比较重视系统接口的TPS（每秒事务处理量），因为TPS体现了接口的性能，TPS越大、性能越好。在系统中，我们也可以把吞吐量自上而下进行分为两种：磁盘吞吐量和网络吞吐量。

1. 磁盘吞吐量：一种是IOPS（Input\Output per Second），即每秒的输入输出量（或者读写次数），这种是指单位时间内系统能处理的IO请求数量，IO请求通常为读或者写数据操作请求，关注的随机读写性能。适应于随机读写频繁的应用，如小文件存储（图片）、OLTP数据库、邮件服务器。
2. 磁盘吞吐量：另一种数据流吞吐量，这种是指单位时间内可以成功传输的数据量。对于大量顺序读写频繁的应用，传输大量连续数据，例如，电视台的视频编辑等、数据吞吐量则是重要的衡量标准。
3. 网络吞吐量：这个是指网络传输时没有帧丢失的情况下，设备能够接受的最大数据速率。网络吞吐量不仅仅跟带宽有关系，还跟CPU的处理能力，网卡、防火墙、外部接口以及IO等紧密关联。而吞吐量的大小主要由网卡的处理能力、内部程序算法以及带宽大小决定的。