在展开今天的内容之前，我们先来看一下， 是不是任何一个小屌丝都可以学习性能。
如果说 需求，开发，DB，运维，测试 是单一一门学科，
那么 性能 就是综合学科，
它包含了 需求分析，DB，开发，测试 ，运维的所有学科，
所以说，学习性能测试，你前期需要懂得是需求分析，DB设计，程序开发，自动化测试、运维。
是不是觉得 这小屌丝 不一般啊不一般~~
老话说得好，要想不努力，就得有前提~~
月薪三千的，可能开保时捷
月薪一万的，可能开速腾
月薪三万的，可能开迈腾
月薪十万的，可能开辉腾
不管怎么折腾… 有资本，才是最重要的~~
小屌丝看不下去了，
对小鱼说： 鱼叔，能不能别扯了，开整行不行~~
小鱼：阔以~
今天的内容，很牛X，是性能分析的一大重点，也是一大难点！！
Web Server 服务 优化
对于Web服务性能优化的方向，一般是：
①页面静态化：比如访问的页面，先进行静态化后提供访问，减少DB负担；
②减少页面的Size；
>>减少图片尺寸、CSS合并、JS精简等；
>>客户端缓冲图片、样式等；
③去掉无用请求 与 数据；
④对数据做异步处理(非常关键)；
⑤只能DNS 及CDN加速，让响应数据离用户更近，规避缓解网络瓶颈！
程序优化
程序优化是治本的方法，也是我们大部分来解决性能问题的一个措施。
当前性能测试大部分都是在 SIT(集成测试)测试完成后，在进行的，如果出现严重性能问题， 修改代码，代价太大~~
这不是熬几个通宵的事情，有可能看不到第二天的太阳。
所以为了规避这种问题，所以我们要提前做打算，这就体现了一个测试架构师的重(niu)要(bi)性。
顺序是啥嘞： 先架构后程序(即 先整体后个体)
系统架构的选择
栗如：
SSH(Struts、Spring、Hibernate)架构，应该是在当下最流行的 MVC模型， SSH为我们提供了明晰的层次结构，各层协同完成业务实现，即简化了设计过程，也加快了程序交付进程。
凡事有好的一面，必定有短板：如大型的业务系统，如果我们把大量的数据从数据库取出来，然后利用程序进行分析计算，我的天哪~~ 有没有想到 会增加 网络传输，而且在程序中进行处理有可能并不是最佳解决方案。 想想，如果把这些大数据量放在数据库计算， 是不是就非常的轻松+愉快呢。
所以，老话说得好，任何事情，都要量力而行。选择相对来说最优的方案，就是最佳方案！
程序优化
低效代码优化，不包含系统架构，就是纯粹的业务逻辑及算法低效。
如：逻辑混乱、调用继承不合理、内测泄露等
有问题，咱就得有对策，解决方法：
①表单压缩
>>减少网络传输量
② 局部刷新
>>页面中采取局部内容获取方式，减少向服务器请求次数
③仅取所需
>>只向服务器请求必要内容，只向客户端发送必要表单
④逻辑清晰
>>不做错误及多余调用，资源请求后能释放
⑤谨慎继承
>>对系统架构了解，特别是一些基础类，公共组件，合理利用
⑥程序算法优化
>>试着分析程序，是否需要用算法来提高程序效率(如果不会算法，那就别勉强了)。
⑦批处理
>>对大量的数据处理，最好能做成批处理：好处那是大大的~~
⑧延迟加载
>>大对象的展示，可以做延迟加载的方式，层层递进的显示明细。 这方法没毛病
⑨防止内存泄露
>>内测泄露，是由于对象无法回收造成的，特别需要注意的是长生命周期的对象~ 对象 不会女朋友，该整还得整
⑩减少大对象使用
>>防止在程序中声明及实例化大对象，不能为了方便而设计出大对象。 大对象太大，小体格的吃不消
⑪防止争用死锁
>>一般出现在线程同步的场景。
⑫索引
>>编写合理的SQL，尽量利用索引。
⑬存储过程
>>为了减少数据传输到应用层面，一般会在数据库层面利用存储过程来完成数据逻辑的运算，只需要回传少量的结果给应用层。
⑭内存分配
>>合理分配数据库内存，如PGA与SGA设置；不对大数据提供order by 操作，避免PGA 被占满。 是 PGA 不是PGone
⑮并行
>>使用多线程或线程来处理任务。
⑯异步
>>如用MQ(消息中间件)来解耦系统之间的依赖关系，减少阻塞。
⑰使用设计好的模式来优化程序
⑱选择合适的IO模式
>>如NIO， AIO等
配置优化
这作为一个老码农，应该非常准确的闪现出 JVM、连接池、缓存机制、CDN等优化手段。
①JVM配置优化：
>>合理分配堆与非堆的内存，配置适合的内存回收算法，提高系统服务能力。
②连接池：
>>数据库连接池可以节省建立链接与关闭链接的资源消耗。
③线程池：
>>通过缓存线程的状态来减少新建线程与关闭线程的开销，一般都是中间件进行配置，如在Tomcat的 server.xml文件中。
④缓存机制：
>>通过数据的缓存来减少磁盘读写的压力，缩小存储与CPU的效率差。
数据库连接池优化
数据库连接池存在的意义就是让链接复用。通过建立一个数据库连接池(缓冲区)以及一套链接使用、分配、管理策略，使得该连接池中的链接可以得到高效，安全的复用，避免避免了数据库连接频繁建立，关闭的开销。
以上没有唠到重点， 我们无非关注这三点：
①连接池的参数配置
②连接池配置多少合适
>>按需分配，够用就行。
小窍门：一般情况 数据库连接池的数量＜中间件线程池的链接数量
③监控连接池
不做太多举例，不然小鱼晚上都没时间锻炼了~
DB 优化
DB的优化思路就是一少 三减：
少做，
减少请求次数，
减少数据传输量
减少运算量(查询，排序，统计)
可以参考：Mysql的性能优化，这一篇就够
业务流程优化
架构的好坏，直接影响到整个系统的运行，所以，一个好的架构师，是一个系统的基石。
这种架构优化，留给架构师吧，不然他们干啥嘞~~
结构优化
结构优化就好比我们人类进化是一样一样的。
由最开始的单机结构 已经无法满足日渐增长的业务量，所以 架构的演变就这样开始了：
单机结构 →集群结构→分布式结构
下面我们就来瞅瞅，这些结构的构成图：
单机结构
集群结构
分布式结构
小屌丝： 看了这些，终于明白了，原来性能分析调优，需要这么多啊， 我一直以为遇到性能问题，直接让码农搬搬砖 就行了
小鱼：小屌丝，你这危险的思想，白富美知道吗？？
小屌丝： 鱼叔， 别说了， 我在捋捋，这些内容，有点剌嗓子！
小鱼：这又不是玉米饼子，至于吗！ 再说了，想想你的白富美，想想你的人生巅峰，看看你那屌丝样！！！
小屌丝： 鱼叔，啥也别说了， 我弄还不行吗！
调优，是一个复杂学科， 没有学霸的智商，得有学渣不要脸的劲，才能成为一个性能砖家。
切记，团队的支持，是最重要的，切勿单打独斗，因为你是斗不过的…
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归根结底，我们分析，调优为了啥， 就是在客户发送请求的时候，我们以最快的速度响应给客户。
所以，性能，是一门学科，也是一门学问，更是一门艺术。
我们要做的，就是分析她，理解她，爱护她，最后给整的服服帖帖。
