关于性能优化

运动员追求更高，更快，更强，那么程序员追求更快，更短，更少。性能优化有很多种途径和层次。看到别人关于性能优化的总结总是下意识的打开看看，虽然所面对的业务场景都不一样，但基本路数都类似， 定位性能瓶颈，提出并实现解决方案，验证优化成果。
现摘录博客：https://yq.aliyun.com/articles/54004?&utm_campaign=sys&utm_medium=market&utm_source=edm_email&msctype=email&mscmsgid=3210116060800412531&

性能优化的两种模式

个人总结，性能优化整体上可以分为两类：单应用优化和结构型优化。

单应用优化，关注单系统瓶颈，通过解决单系统瓶颈提升性能。
结构型优化，通过改造链路结构和配比，进行整体性能的优化。

单应用优化常见步骤

优化基本思路（闭环）

    确定性能瓶颈/热点
    确定优化方案
    实施、反馈优化情况
确定性能瓶颈/热点的常见方法

性能压测：通过工具/人肉等方式量化运行时性能情况
业务/代码梳理：通过代码走读，发现资源消耗热点（牛B的人可以这么干）；通过统计代码对资源的操作，量化代码对资源的消耗（比如一个业务操作会进行多少次数据库调用，会进行多少次服务运算等方式）
压测时常观察的内容及工具（举例java应用）

    压测工具：jmeter
    内存的使用情况：mat，gc日志，vmstat
    IO情况：iostat
    网络情况：netstat
    热点代码：jprofile，btrace，jstack，jstat
    CPU情况：top
优化的常见手段或模式

    静态化：动态数据和静态数据分离。
    异步化：使用异步化减少主流程中的非关键业务逻辑。
    并行化：使用多线程并发处理，缩短响应时间。
    内存优化：减少对象大小，减少对象创造，数据模型优化
    去重复运算：业务逻辑优化，或者使用缓存
    减少数据库操作：数据冗余，数据缓存等
    缩短数据库事务：短事务，异步化，最终一致性等方式可以考虑
    精简代码逻辑：去除冗余代码，诸如过度设计检查等代码。
    精简日志操作：日志大小要关注，注意IO上的瓶颈；日志太多，说明生成的string也会多，也增加了gc负担
等等

结构型优化常见步骤

此部分介绍的内容，在很多网站架构变迁的文章中介绍过，这里通过图的方式展现出来。

每个阶段都有适用的软件架构，基于成本、建设复杂度、维护成本的考虑，不必强求一开始建设很完整的技术体系。
1、单应用时代常见瓶颈先发生在DB
2、单应用时代常见第一个解法是使用缓存（偏向应用级别缓存）
3、单应用时代常见第一个解法是独立缓存服务（集中式缓存，如memcache）
4、单应用集中式部署部署后的DB瓶颈
5、单应用集中式部署部署后的DB瓶颈解法（数据库拆分、读写分离）
6、服务化拆分应对更大范围请求量
总结：性能/应用优化的几个趋势
单应用---》多应用
集中化部署--》分布式部署--》单元化部署
单机房部署--》多机房部署--》异地多机房部署
单系统优化--》结构系统优化