看了一些提高系统性能的方法，抽象出方法论。
1. 拆分
拆分相当于企业的扩大再生产，这并没有提高企业的效率。即单个节点的处理能力并没有变化。只是把负载分给了其它节点。具体是：集群，分片。
DNS集群，应用服务器集群，数据库读写分离，再到更细粒度的多进程等。
2. 精简
精简是指降低单个处理占用的资源，或者减少处理流程。比如占用的内存，CPU，锁，网络，磁盘等等，从而提高单个处理的处理速度。
进程->线程->协程，降低占用的内存和CPU。
HTTP->RPC，精简单次请求消息体，提高有效载荷的占比，提高消息收发速度
发送网络请求时，内核会将数据拷贝到用户内存，用户内存再将数据发给网卡，操作系统支持直接将数据从内核拷贝到网卡。好像是叫DMA。这就是简化处理流程
3. 复用
提高资源的利用率，从而提高吞吐量和速度。
将多进程/多线程改为IO多路复用，就可以大大降低对CPU，内存的占用。
进程池，数据连接池的使用，由于创建进程和数据库连接耗时，重复利用可以提高速度。
在通信中，也有频分复用，时分复用，码分复用。
4. 异步
消息队列，buffer。其实消息队列就是一个buffer，这是延时处理。将消息写入消息队列，后台有worker处理消息队列中的消息。通过将允许异步完成的操作，由同步转为异步可以提高速度。
Kafka中有组提交，这也是异步。即写入时写到队列中，worker在等其达到指定长度或时间后会处理（提交）。
5. 换更快的硬件
磁盘->内存，如使用缓存可以提高读取速度，使用buffer可以提高写入速度
3G->4G->5G
千兆网卡->万兆网卡
普通磁盘->SSD
普通计算机->量子计算机
6. 读写硬件时，遵循其特性
比如磁盘在顺序写时，比随机写的速度要快很多，那写入时就尽量使用顺序写。WAL就是顺序写
7. 使用合适的数据结构与算法
关系数据库使用B+树
查找时二分查找
8. 换编程语言
我们编程时，会使用特定的编程语言，但不同的编程语言的处理速度有快慢之分。一般来说，编译型语言的速度比解释型要快。比如Go比Python快。目前，著名的开源后端服务中，大部分使用的是C/C++/Java，Python的项目也有，但基本上不是对性能要求很高的项目。我估计后面Go的开源项目也会越来越多。