JavaEE 是 J2EE的一个新的名称，之所以改名，目的还是让大家清楚J2EE只是Java企业应用。下面小编为大家整理了关于影响Java EE性能的因素，希望能为你提供帮助：

　　1.缺乏正确的容量规划

　　容量规划是一个全面的和发展的过程标准，预测当前和未来的IT环境容量需求。制定合理的容量规划不仅会确保和跟踪当前IT生产能力和稳定性，同时也会确保新项目以最小的风险部署到现有的生产环境中。硬件、中间件、JVM、调整等在项目部署之前就应该准备好。

　　2.Java EE中间件环境规范不足

　　“没有规矩，不成方圆”。第二个比较普遍的原因是Java EE中间件或者基础架构不规范。在项目初始，新平台上面没有制定合理的规范，导致系统稳定性差。这会增加客户成本，所以花时间去制定合理的Java EE中间件环境规范是必须的。这项工作应与初始容量规划迭代相结合。

　　3.Java虚拟机垃圾回收过度

　　各位对“java.lang.OutOfMemoryError”这个错误信息是不是很熟悉呢?由于JVM的内存空间过度消耗(Java堆、本机堆等)而抛出的异常。

　　垃圾收集问题并不一定会表现为一个OOM条件，过度的垃圾收集可以理解成是JVM GC线程在短时间里进行轻微或超量收集集合数据而导致的JVM暂停时间很长和性能下降。可能有以下几个原因：

　　与JVM的负载量和应用程序内存占用量相比，Java堆可能选择的太小。

　　JVM GC策略使用不合理。

　　应用程序静态或动态内存占用量太大，不适合在32位JVM上使用。

　　JVM OldGen随着时间推移，泄漏越来越严重，而GC在几个小时或者几天后才发现。

　　JVM PermGen空间(只有HotSpot VM)或本机堆随着时间推移会泄露是一个非常普遍的问题;OOM的错误往往是观察一段时间后，应用程序进行动态调动。

　　YoungGen和OldGen的比例空间与你的应用程序不匹配。

　　Java堆在32位的VM上太大，导致本机堆溢出，具体可以表现为OOM试着去链接一个新的Java EE应用程序、创建一个新的Java线程或者需要计算本地内存分配任务。

　　建议：

　　观察和深入理解JVM垃圾回收。启动GC，根据健康合理的评估来提供所有的数据。

　　记住，GC方面的相关问题不会在开发中或者功能测试时发现，它需要在多用户高负载的测试环境下发现。

　　4.与外部系统集成过多或过少

　　导致Java EE性能差的第四个原因是高分布式系统，典型案例是电信IT环境。在这个环境中，一个中间件领域(例如，服务总线)很少会做所有的工作，而仅仅是把一些业 务“委托”给其他部分，例如产品质量，客户资料和订单管理，到其他Java EE中间件平台或遗留系统中，如支持各种不同的负载类型和通信协议的大型机。

　　这样的外部系统调用意味着客户端的Java EE应用程序触发创建或重用套接字链接从外部系统中读写数据。根据业务流程的实施和实现可以配置成同步调用或异步调用。需要注意的是，响应时间会根据外部 系统的稳定状况进行改变，所以通过适当的使用超时来保护Java EE应用程序和中间件也是非常重要的。

　　下面这3种情况是经常出现问题和性能降低的地方：

　　同步和相继调用太多的外部系统。

　　在Java EE客户端应用程序和外部系统之间链接超时，使数据丢失或者值太高导致客户端线程被卡住，从而导致多米拉效应。

　　超时，但程序仍正常执行，可是中间件不处理这种奇怪的路径。

　　最后，建议多进行负面测试，这意味着需要“人为”创造产生这些问题的条件，用来测试应用程序和中间件之间是如何处理外部系统错误。

　　5.缺乏适当的数据库SQL调优和容量规划

　　大家可能会对这一个感到惊奇：数据库问题。大多数Java EE企业系统是依赖关系型数据库处理复杂的业务流程。一个基础扎实稳固的数据库环境可以确保IT环境有规模的增长，来支持日益不断扩大的业务。

　　在实际中，与数据库相关的性能问题是很常见的。由于多数数据库事务处理都是由JDBC数据源执行的(包括关系持久化API，例如Hibernate)。而性能问题最初都会表现为线程阻塞。

　　以下是我在10年的工作中，经常出现的关于数据库方面的问题(以Oracle数据库为例)：

　　孤立的，长时间运行的SQL。主要表现为线程阻塞、SQL没有进行优化、缺少索引、非最佳的执行计划、返回大量数据集等等。

　　表或行级数据锁定。当提交一个双阶段事务模型时(例如，臭名昭著的Oracle可疑事务)。Java EE容器可能会留下一些未处理的事务等待最后的提交或回滚，留下的数据锁能触发性能问题，直到最后的锁被移除。例如中间件断电或者服务器崩溃都可能引起这些情况发生。

　　缺乏合理规范的数据库管理工具。例如Oracle里面的REDO logs，数据库数据文件等。磁盘空间不足，日志文件不旋转等都会触发较大的性能问题和断电情况。

　　建议：

　　合理的容量规划，包括负载和性能测试都是必不可少的，优化数据环境和及时发现问题。

　　如果是使用Oracle数据库，确保DBA团队定期审查AWR报告，尤其是在上下关联的事件和根源分析过程中。

　　使用JVM线程存储和AWR报告查明SQL运行缓慢的原因或者使用监控工具来做。

　　加强“操作”方面的数据库环境(磁盘空间、数据文件、重做日志、表空间等)以适当的监视和报警。如果不这么做，会让客户端IT环境出现较多的断电情况和花许多时间进行故障调修。

　　6.特定应用程序性能问题

　　下面关注的是比较严重的Java EE应用程序问题。关于特定应用程序性能问题，总结了以下几个点：

　　线程安全的代码问题

　　通信API缺少超时设置

　　I/O、JDBC或者关系型API资源管理问题

　　缺乏适当的数据缓存

　　数据缓存过度

　　过多的日志记录

　　7.Java EE中间件调优问题

　　一般Java EE中间件都已经够用了，只是缺少必要的优化。大多数Java EE容器都能有多种方案供你的应用程序和业务进程选择。

　　如果没有进行适当的调整和实践，那么Java EE容器可能会处于一种消极的状态。下图是视图和检查列表示例：

　　8.主动监控不足

　　缺乏监控，并不会带来实际性能问题，但它会影响你对Java EE平台性能和健康状况的了解。最终，这个环境可以达到一个破发点，这可能会暴露出一些缺陷和问题(JVM的内存泄漏，等等)。

　　以我的经验来看，如果一开始不进行监控，而是运行几个月或者几年后再进行，平台稳定性将大打折扣。

　　也就是说，改善现有的环境永远都不会晚。下面是一些建议：

　　复查现有Java EE环境监测能力和找到需改进的地方。

　　监测方案应该尽可能的覆盖整个环境。

　　监控方案应该符合容量规划进程。

　　9.公共基础设施硬件饱和

　　这个问题经常在有太多的Java EE中间件环境随着JVM进程被部署到现有硬件上面时看到。太多的JVM进程对有限的物理CPU核心来说是一个真正的程序性能杀手。另外，随着客户端业务的增长，硬件方面也需要再次考虑。

　　10.网络延迟

　　最后一个影响性能问题的是网络，网络问题时不时的都会发生，如路由器、交换机和DNS服务器失败。更常见的是在一个高度分散的IT环境中定期或间歇性延迟。下面图片中的例子是一个位于同一区域的Weblogic集群通信与Oracle数据库服务器之间的延迟。

　　间歇或定期的延迟会触发一些重要的性能问题，以不同的方式影响Java EE应用程序。

　　因为大量的fetch迭代(网络传入和传出)，涉及大数据集的数据查询问题的应用会非常受网络延迟的影响

　　应用程序在处理外部系统大数据负载(例如XML数据)时也会很受网络延迟的影响，会在发送和接收响应时产生巨大的响应间隔。

　　Java EE容器复制过程(集群)也会受到影响，并且会让故障转移功能(如多播或单播数据包损失)处于风险中。

　　JDBC行数据“预取”、XML数据压缩和数据缓存可以减少网络延迟。在设计一个新的网络拓扑时，应该仔细检查这种网络延迟问题。