パフォーマンスの最適化における分割と結合: これら 2 つの操作をこのように実行できるとは想像したこともなかったはずです。

この記事は、パフォーマンス最適化の重要性を深く探求し、包括的なパフォーマンス最適化ソリューションを提供することを目的としています。ハードウェア、ソフトウェア、ネットワークの3つの側面から分析し、システム全体のパフォーマンス向上に役立てます。これらの推奨事項に従うことで、システムの応答性が大幅に向上し、遅延が短縮され、ユーザーエクスペリエンスが向上します。

1. 分けて育てる（「フェン」という言葉）

ビジネス階層化、システム分類、サービス分散、データベースサブデータベース/テーブル、動的および静的分離、同期から非同期への分割、シングルスレッドからマルチスレッドへ、オリジナルデータキャッシュの分割、単一テーブルから複数テーブルへ、単一データベースから複数データベースへ、ストリーム分割など。。。。

システムパフォーマンスの最適化では、「分割統治」が一般的に使用され、問題をより小さく管理しやすいサブ問題に分解し、各サブ問題を個別に解決することで、最終的に全体の最適化効果が得られます。以下に、一般的な「分割統治」手法とアプローチをいくつか示します。

タスクの並列化: 大きなタスクを複数のサブタスクに分解し、並列コンピューティングを使用してこれらのサブタスクを同時に処理し、システム全体の処理能力を向上させます。たとえば、大規模なデータ処理タスクを複数の並列タスクに分割し、マルチスレッドまたは分散コンピューティングを使用してこれらのタスクを同時に処理します。
モジュール設計: 複雑なシステムをモジュールに分割し、各モジュールが特定の機能またはタスクを担当します。各モジュールは個別に開発、テスト、最適化して、システム全体の保守性とパフォーマンスを向上させることができます。
アルゴリズムの分解: 複雑なアルゴリズムを分解し、より単純で再利用可能なサブアルゴリズムに分割します。各サブアルゴリズムの性能を最適化することで、アルゴリズム全体の実行効率を向上させることができます。
データの分割: 大規模なデータセットを分割し、データをサブセットに分割し、各サブセットに対して並列操作を実行します。この方法は、データ処理とクエリの効率を向上させるために、ビッグデータ処理や分散システムでよく使用されます。
リソース割り当て: 最適な処理ユニットまたはノードにタスクを割り当てるなど、システムリソースを割り当てて管理し、負荷分散とリソース使用率を向上させます。
問題の分解: 複雑な問題を複数の単純なサブ問題に分解し、再帰的または反復的な方法を使用して各サブ問題を個別に解決します。最後に、部分問題の解決策を組み合わせて、全体的な問題の解決策を取得します。
ネットワークの最適化: プロトコルの最適化、負荷分散、キャッシュ戦略などを含みます。
システムアーキテクチャの最適化: 分散アーキテクチャ、マイクロサービスアーキテクチャ、コンテナ化された展開などを含みます。
タスクの分割: タスクを複数のサブタスクに分割し、個別に実行し、並列または分散方式を使用して効率とスケーラビリティを向上させます。
非同期処理: 長時間かかるタスクや外部リソースに依存するタスクの場合、メインスレッドのブロックやユーザーエクスペリエンスへの影響を避けるために、非同期方法で実行できます。一般的な非同期処理メカニズムには、メッセージキュー、コールバック関数、イベントリスナーなどがあります。

2. 一つにまとめる（「へ」の字式）

マイクロサービスの粒度は細かくしすぎてはいけません、組み合わせればデータベーステーブルが大きくなり結合クエリが減ります、冗長性がある場合は冗長データをマージします。直感的に表現すると、フロントエンド CDN、動的と静的分離から、バックグラウンドサービスのマイクロサービスへの分割、分散、ロードバランシング、キャッシュ、プーリング、マルチスレッド、IO、サブデータベーステーブル、検索エンジンなどです。それらはすべて「フェン」という言葉を強調しています。

システムパフォーマンスの最適化において、「1 つに統合する」とは、局所的な問題の解決だけでなく、全体的なパフォーマンスの最大化を重視する戦略です。以下に、一般的な「オールインワン」の手法とアプローチをいくつか示します。

システムレベルの最適化: システム全体のパフォーマンスのボトルネックとホットスポットを包括的に考慮し、グローバルなパフォーマンス分析と最適化戦略を通じてシステム全体を最適化します。これには、全体的なパフォーマンスを最大化するために、さまざまなコンポーネントとモジュール間の相互作用を包括的に考慮することが含まれます。
リソース管理と最適化: メモリ、CPU、ネットワークなどのシステムリソースの包括的な管理と最適化を通じて、全体的なパフォーマンスの向上を実現します。これには、リソース割り当て戦略の最適化、負荷分散の実現、リソース使用率の最大化が含まれます。
包括的な同時実行性と並列最適化: システム全体の同時実行性と並列動作を考慮し、同時実行性制御、リソース共有、同期メカニズムを総合的に最適化することで、システム全体の同時実行性と効率を向上させます。
データフローとデータ処理の最適化: システム内のデータフローと処理を最適化し、データ送信、変換、処理のあらゆる側面を包括的に考慮して、データ処理全体の効率とパフォーマンスを最大化します。
システムアーキテクチャ設計の最適化: システム設計段階でパフォーマンス要件を検討し、適切なアーキテクチャとテクノロジを選択して、システム全体のパフォーマンスを確実に最適化します。これには、モジュールの合理的な分割、コンポーネント間の結合の削減、効率的な通信プロトコルとデータ形式の選択などが含まれます。
システム全体のチューニングと構成: 特定のワークロードとパフォーマンス要件に最適になるようにシステム全体の構成とパラメーターをチューニングします。これには、システムバッファサイズの調整、ネットワーク接続数の最適化、スレッドプールパラメータの構成などが含まれます。
包括的なパフォーマンス監視およびチューニングツール: 包括的なパフォーマンス監視ツールとアナライザーを使用して、システムパフォーマンスを包括的に監視および分析し、全体的なパフォーマンスのボトルネックと最適化の機会を特定します。これには、さまざまなコンポーネントやモジュールのパフォーマンス指標を包括的に考慮して、包括的な最適化戦略を開発することが含まれます。

上記の「一体化」技術を採用することで、システム全体の性能を向上させ、各コンポーネントやモジュールの相互関係や相互影響を総合的に考慮して全体の性能を最大化することができます。この方法では、システムがあらゆるレベルと次元で最高のパフォーマンスと効率を達成できるように、全体的なパフォーマンスの向上に重点が置かれています。

I.はじめに

テクノロジーの発展に伴い、ハイパフォーマンスコンピューティングは多くの業界で重要な要件となっています。ゲーム、金融、医療、その他の分野において、ハイパフォーマンスコンピューティングは極めて重要な役割を果たします。ただし、高いパフォーマンスを達成するのは簡単ではありません。速度と効率に対するユーザーのニーズを満たすためには、パフォーマンスを継続的に最適化する必要があります。この記事では、システム全体のパフォーマンスの向上に役立つ一連の包括的なパフォーマンス最適化ソリューションを紹介します。

1. パフォーマンス最適化の定義

パフォーマンスの最適化とは、コンピューターのハードウェア、オペレーティングシステム、アプリケーションを深く理解し、これら 3 つの関係を調整して、システム全体 (ハードウェア、オペレーティングシステム、アプリケーションを含む) のパフォーマンスを最大化し、既存のビジネスニーズを継続的に満たすことを指します。実行速度、応答時間、スループット、リソース使用率、またはその他のパフォーマンス指標を向上させるためにシステムを調整、改善、最適化するプロセス。パフォーマンスの最適化は、システムがユーザーのニーズをより効率的に満たし、遅延の短縮、スループットの向上、リソース消費の削減により、より良いユーザーエクスペリエンスを提供できるようにすることを目的としています。

パフォーマンスの最適化は、ソフトウェア開発、データベース管理、ネットワーク通信、アルゴリズム設計、システムアーキテクチャなど、さまざまな分野に適用できます。

パフォーマンスの最適化は、システム要件、リソースの制約、ユーザーエクスペリエンスを包括的に考慮する必要があり、リアルタイムの監視、分析、最適化を通じてシステムパフォーマンスを継続的に向上させる継続的なプロセスです。これには、システムが実際の動作で最高のパフォーマンスを発揮することを保証するための、慎重なパフォーマンス分析、実験、チューニング、検証が含まれます。

2. パフォーマンス最適化の目標

パフォーマンスの最適化の目標は、システム、アプリケーション、またはアルゴリズムのパフォーマンスを向上させてユーザーのニーズを満たし、より良いユーザーエクスペリエンスを提供することです。パフォーマンス最適化の主な目標は次のとおりです。

応答時間の最適化: システムの応答時間を短縮し、ユーザーが結果を取得したりアクションをより速く実行できるようにします。応答時間が速いと、ユーザーの満足度が向上し、ユーザーエンゲージメントが向上し、システムの可用性が向上します。
スループットの最適化: システムの処理能力と同時実行性を向上させて、システムがより多くのリクエストまたはトランザクションを処理できるようにします。スループットを向上させると、システムのスケーラビリティが向上し、高い同時負荷に適応し、より多くのユーザーが同時にアクセスできるようになります。
リソース利用の最適化: 合理的なリソースの管理と利用を通じて、リソースの無駄とアイドル状態が最小限に抑えられ、システムの効率とパフォーマンスが向上します。リソース使用率を最適化すると、ハードウェアリソースのコストが削減され、システムの拡張性と経済性が向上します。
安定性と信頼性の最適化: システムの安定性と信頼性を最適化することで、長期稼働や高負荷条件下でもシステムの安定性を確保し、システムのクラッシュやエラーのリスクを軽減します。
エネルギーの最適化: システムまたはデバイスのエネルギー消費を削減して、エネルギー効率を高め、運用コストを削減し、環境への影響を小さくします。
ユーザーエクスペリエンスの最適化: インターフェイスの流暢さ、インタラクティブな応答速度、スムーズな操作などのユーザーエクスペリエンスを向上させます。ユーザーエクスペリエンスを最適化すると、ユーザーの満足度が向上し、ユーザーの離脱が減少し、ユーザーロイヤルティが向上します。
保守性の最適化: システム設計、コード品質、アーキテクチャを最適化することで、システムの保守と拡張が容易になり、保守コストが削減され、開発チームの生産性が向上します。

パフォーマンスの最適化の目標は、与えられたリソースと制約の下でシステムが可能な限り最高のパフォーマンスレベルを達成できるようにすることです。ユーザーのニーズ、システム要件、リソースの制約を考慮して、パフォーマンスと可用性の最適なバランスを実現します。

3. パフォーマンスの最適化の重要性

パフォーマンスの最適化は、最新のアプリケーション開発およびシステム設計において非常に重要です。パフォーマンスの最適化のいくつかの重要な側面とその重要性を次に示します。

ユーザーエクスペリエンスの向上: パフォーマンスが優れていると、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上し、ユーザーは応答や結果をより速く得ることができます。高速な応答時間と高いスループットにより、ユーザーの満足度が向上し、ユーザーの待ち時間と不快なエクスペリエンスが軽減され、ユーザーのエンゲージメントと維持率が向上します。
システムのスケーラビリティの強化: パフォーマンスの最適化により、システムの処理能力と同時実行性が向上し、より多くのリクエストやトランザクションを処理できるようになります。スループットを向上させ、リソース使用率を改善することにより、システムは高い同時負荷と大規模ユーザーのニーズに適切に適応し、安定性と高いパフォーマンスを維持できます。
リソースとコストの節約: パフォーマンスの最適化により、リソースの消費と無駄が削減され、リソースの利用効率が向上します。メモリ、CPU、ネットワークなどのリソースの使用を最適化することで、システムは同じハードウェア構成でより多くの作業を処理できるようになり、ハードウェアリソースのコストと運用コストが削減されます。
信頼性と安定性の向上: パフォーマンスの最適化により、システムの安定性と信頼性が向上します。待ち時間を短縮し、同時操作を最適化することで、システムエラーやクラッシュのリスクを軽減し、システムの安定性と可用性を向上させることができます。
競争上の優位性の強化: 競争の激しい市場では、パフォーマンスの最適化がビジネスや製品の競争上の優位性となる可能性があります。高速な応答時間、高いスループット、優れたユーザーエクスペリエンスにより、より多くのユーザーを引き付け、市場シェアとブランドの評判を高めることができます。
省エネと環境保護: パフォーマンスの最適化によってシステムまたは機器のエネルギー消費を削減すると、エネルギー効率が向上し、エネルギー消費と環境への影響が削減されます。これは持続可能な開発と企業の社会的責任にとって非常に重要です。
開発効率の向上: パフォーマンスの最適化により、開発チームはコードの品質、設計の最適化、システムの保守性に重点を置くことができます。これにより、開発効率が向上し、メンテナンスコストが削減され、開発者がより優れたコードおよびシステム設計能力を得ることができます。

パフォーマンスの最適化は、ユーザーの期待に応えるための基本的な要件であるだけでなく、競争力を維持し、効率を向上させ、リソースを節約するための重要な要素でもあります。パフォーマンスの最適化に適切な時間とリソースを費やすことで、優れたシステムパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスが実現され、それによって個々のユーザー、企業、組織に大きなメリットがもたらされます。

4. パフォーマンス最適化の原則

パフォーマンスの最適化には、いくつかの基本原則に従う必要があります。

推測ではなくデータに基づいて、テスト、ロギング、モニタリング、その他のツールを使用してシステムのボトルネックや問題を分析し、的を絞った方法で最適化します。
時期尚早な最適化を避ける: 製品開発の初期段階では、パフォーマンスではなく機能と品質に重点を置きます。製品が安定した後にのみ、必要な最適化を行ってください。
過剰な最適化を避ける: パフォーマンスの最適化は継続的なプロセスであり、ビジネスニーズと費用対効果に基づいて合理的な目標と指標を策定する必要があります。最高のパフォーマンスを得るために、コードの可読性、保守性、安定性を犠牲にしないでください。
ビジネスの深い理解: コードはビジネスに役立ちますが、ビジネス要件とシナリオを理解していなければ、システム設計と実装の欠陥を見つけるのは困難です。ユーザーの行動やフィードバックを理解するには、製品、運用、その他のチームとのコミュニケーションを維持する必要があります。

5. パフォーマンス最適化の手法

1. ハードウェアレベルでのパフォーマンスの最適化

CPU と GPU のアップグレード: 高性能の CPU と GPU は、システムパフォーマンスを向上させる重要な要素です。ニーズに合わせて適切なプロセッサーモデルを選択し、十分な数のコアとスレッドがあることを確認してください。
メモリ (RAM) を増やす: RAM はコンピュータのデータを保存する場所です。メモリの量を増やすと、システムの速度と安定性が向上します。
ソリッドステートドライブ (SSD) を使用する: 従来の機械式ハードドライブと比較して、ソリッドステートドライブは読み取りおよび書き込み速度が高速です。オペレーティングシステムと一般的に使用されるプログラムを SSD にインストールすると、システムの起動速度とアプリケーションの応答速度が大幅に向上します。

2. ソフトウェアレベルでのパフォーマンスの最適化

キャッシュ: 空間を時間と交換するという考え方を使用して、頻繁にアクセスまたは計算されるデータをメモリまたはローカルファイルに保存して、繰り返しの IO または計算のオーバーヘッドを削減します。
同時実行性: マルチコア CPU または複数のサーバーを使用してワークロードを共有し、システムのスループットと同時実行性を向上させます。
怠惰: 必要になるまで計算を延期し、冗長または無駄な計算を回避します。
バッチ: IO (ネットワーク IO、ディスク IO) がある場合、マージ操作とバッチ操作により IO 時間とオーバーヘッドが削減されます。
効率的な実装: 関数を実装するために、より適切または高速なアルゴリズム、データ構造、プログラミング言語などを選択します。
走査の最適化: すべてのデータを走査するのではなく、より狭いデータ範囲で計算します。たとえば、インデックス、フィルター、ページングなどのテクノロジーは、データの取得を高速化するために使用されます。

3. ネットワークレベルでのパフォーマンスの最適化

ネットワーク設定の最適化: TCP/IP パラメータを調整し、QoS (サービス品質) やその他の方法を有効にすることで、ネットワーク伝送の効率と安定性を向上させることができます。
CDN (コンテンツ配信ネットワーク) を使用する: CDN は、Web サイトのコンテンツを世界中のサーバーにキャッシュできるため、ユーザーは必要なコンテンツにより迅速にアクセスできます。

2. メモリ管理の最適化

1. Java メモリの基本を理解する

1.1、Javaメモリモデル

JMM (Java メモリモデル) は、Java 仮想マシン仕様で定義されているメモリモデルで、Java プログラムがマルチスレッド環境で共有メモリにアクセスする方法を記述しています。JMM は主に、さまざまなハードウェアやオペレーティングシステムによるメモリアクセスの違いを保護するために定義されたメモリモデルです。JMM は、メインメモリと作業メモリを含む抽象的なコンピュータメモリモデルを定義します。

1.2. 実行時データ領域

JVM ランタイムデータ領域は、Java プログラムを実行するときに Java 仮想マシンによって使用されるメモリ領域です。これらの領域には次のセクションが含まれます。

プログラムカウンター (プログラムカウンターレジスタ): プログラムカウンターは、現在のスレッドによって実行されるバイトコードの行番号インジケーターとして見られる小さなメモリ領域です。各スレッドには独自の独立したプログラムカウンターがあり、スレッドが実行する必要がある命令のアドレスを記録するために使用されます。
Java 仮想マシンスタック: Java 仮想マシンスタックはスタックフレーム (スタックフレーム) で構成され、各スタックフレームは Java メソッドの呼び出しに対応します。メソッドが呼び出されると、対応するスタックフレームが Java 仮想マシンスタック内に生成され、スタックにプッシュされます。メソッドの実行が完了すると、スタックフレームがスタックからポップされます。Java 仮想マシンスタックは、ローカル変数、メソッドパラメータ、戻り値、オペランドなどの情報を保存するために使用されます。
ネイティブメソッドスタック: ネイティブメソッドスタックは Java 仮想マシンスタックに似ていますが、ネイティブメソッド (ネイティブメソッド) を実行するために使用されます。ネイティブメソッドは、C や C++ などの言語で実装されたメソッドであり、Java コードとは異なり、オペレーティングシステムのリソースに直接アクセスする必要があります。
Java ヒープ: Java ヒープは、Java 仮想マシン内の最大のメモリ領域であり、プログラムの実行時にすべてのスレッドによって共有される唯一のメモリ領域でもあります。Java ヒープは、Java オブジェクトインスタンスや配列などのデータ構造を格納するために使用されます。Java ヒープは動的に拡大および縮小でき、そのサイズはコマンドラインパラメータを通じて制御できます。
メソッド領域: メソッド領域は、クラス情報、定数、静的変数、ジャストインタイムコンパイラによってコンパイルされたコードなどのデータを格納するために使用され、Java 仮想マシンの永続的な記憶領域の 1 つです。メソッド領域は Java 8 より前は永続世代 (PermGen) と呼ばれていましたが、Java 8 からは段階的に Metaspace に置き換えられました。
実行時定数プール: 実行時定数プールは、各クラスまたはインターフェイスの定数プールテーブルの実行時表現です。これには、コンパイル時に生成されるリテラルとシンボル参照、および実行時に生成される文字列リテラルなどが含まれます。ランタイム定数プールはメソッド領域の一部です。

上記は、Java 仮想マシンランタイムデータ領域の主なコンポーネントです。領域ごとにメモリサイズと使用量は異なりますが、それらはすべて Java プログラムの通常の実行をサポートする重要なコンポーネントです。Java 仮想マシンのランタイムデータ領域を理解することは、効率的で安定した Java プログラムを作成するために非常に重要です。

1.3、Java ガベージコレクションメカニズム

Java のガベージコレクション (ガベージコレクション、GC) メカニズムは、Java 仮想マシン (JVM) が、使用されなくなったオブジェクトによって占有されているメモリ領域を自動的に再利用するメカニズムです。ガベージコレクションメカニズムにより、開発者が手動でメモリを管理する負担が大幅に軽減され、メモリリークの防止とアプリケーションのパフォーマンスの向上に役立ちます。

1. リサイクルプロセス

１）まず物体が生きているかどうか（ゴミかどうか）を判断する

参照カウントアルゴリズムと到達可能性解析アルゴリズムで判断できますが、参照カウントアルゴリズムでは循環参照の問題を解決できないため、現在は到達可能性解析アルゴリズムが使用されています。

2) オブジェクトを走査してリサイクルする (ゴミをリサイクルする)

ガベージは、ガベージコレクタ (シリアル/パラレル/CMS/G1) によって回収できます。ガベージコレクタで使用されるアルゴリズムは、マーククリアアルゴリズム、マークフィニッシングアルゴリズム、コピーリカバリアルゴリズム、世代別リカバリアルゴリズムです。

2. GCの種類

3. GCの原理

GC コレクターの中核は GC コレクションアルゴリズムです
GC コレクションアルゴリズムは通常、最初にオブジェクトが生きているかどうかを判断する必要があり、次に参照カウントアルゴリズムまたは到達可能性分析アルゴリズムを使用します。
参照カウントアルゴリズムでは循環参照の状況を解決できないため、現在は到達可能性分析アルゴリズムが使用されています。
GC は 4 つのタイプに分類され、メモリの異なる領域 (新世代 Eden/S0/S1、旧世代) に作用します。このとき、GC コレクターは互いに結合してさまざまなタイプの GC を完成させ、JVM GC の機能を実現します。

2. 適切なガベージコレクターを選択する

コレクタ	CMS	G1
リサイクルアルゴリズム	マーククリア	マークアップ
リサイクルエリア	古い世代	新世代+旧世代
メモリレイアウト	伝統	新世代と旧世代を合わせてリージョンに分割する
記憶の断片化	瓦礫スペースを生成する	ゴミのための小さなスペース
同時実行性	同時実行性	同時実行性
JDKの使用	JDK8 デフォルト (並列)	JDK9のデフォルト
一時停止時間	最小休止時間	予測可能な一時停止時間

Java 8: デフォルトのガベージコレクターはパラレルコレクターです。マルチコアプロセッサに適したガベージコレクションに並列スレッドを使用し、最短時間で最高のスループットを得ることが目標です。
Java 11: デフォルトのガベージコレクターは G1 (ガベージファースト) コレクターです。これは、短い一時停止時間と高いスループットを目指して設計された低遅延ガベージコレクターです。
Java 14: デフォルトのガベージコレクターは引き続き G1 コレクターです。
Java 15: デフォルトのガベージコレクターは引き続き G1 コレクターです。
Java 16: デフォルトのガベージコレクターは引き続き G1 コレクターです。

Java 仮想マシンは、ガベージコレクターの動作とパフォーマンスを調整するための多くのパラメーターも提供します。これらのパラメーターは、特定のガベージコレクターの指定、ヒープサイズ、一時停止時間、スループットなどの調整に使用できます。アプリケーションのニーズと特性に応じて、これらのパラメーターを使用してガベージコレクターのパフォーマンスを最適化できます。

3. メモリ解析ツール

1) jstat: JVM メモリ使用量とガベージコレクション情報を監視するために使用されます。

2) jmap: メモリ使用量を分析するための JVM ヒープダンプファイルを生成するために使用されます。

3) jconsole: JVM パフォーマンス指標、スレッド数、その他の情報を監視するために使用されます。

4) VisualVM: CPU、メモリ、GC などのさまざまな指標をカウントでき、グラフィカルインターフェイスを提供する強力なパフォーマンス分析ツールです。

5) Ali Arthas: アプリケーションのパフォーマンス分析、メモリリークの検出、スレッドの問題のトラブルシューティング、メソッド呼び出しの追跡、その他の操作。

6) Apache JMeter: ストレステストとパフォーマンステストに使用されます。システムのパフォーマンスの変曲点をテストできます。

7) Eclipse MAT: Mat は Eclipse のプラグインであり、単独で実行することもできるため、IDEA を使用している場合でも Mat を単独で使用できます。MAT の主な機能は、ダンプファイルを分析することです。

8) XRebel: リアルタイムのコードレベルのパフォーマンス分析と最適化の提案を提供する軽量の Java パフォーマンス分析ツール。

ページ操作後、xrebel コンソールに各 http リクエストの時間が表示されます。

呼び出された、または実行された各クラスのメソッドの消費時間が表示され、消費時間の違いが色で示されます。

3. マルチスレッド同時最適化

1. スレッドプール（プーリング技術）

corePoolSize コアスレッドの数 (公式ワーカー)
workQueue待機キュー（契約社員）
minimumPoolSize スレッドの最大数 (すべてのスタッフ)

この値のサイズは、実際のビジネスシナリオやシステムリソースの状況に応じて最適化および調整する必要があるため、オラクル関係者はスレッドプールの corePoolSize について具体的な参考値を示していません。ビジネスシナリオやシステムリソースの条件が異なると、異なる corePoolSize 設定が必要になる場合があります。
著者の Brian Goetz 氏らは、書籍「Java Concurrent Programming Practice」の中で、スレッドプールのサイズはタスクの種類と計算強度に応じて決定する必要があると指摘しており、CPU 集中型のタスクの場合、コアスレッドの数はプロセッサコアの数に 1 または 2 を加えた値に設定する必要があり、I/O 集中型のタスクの場合は、CPU のアイドル時間を利用するためにコアスレッドの数を適切に増やすことができます。
この提案は、次の考慮事項に基づいています: CPU 集中型のタスクの場合、スレッドは多くの計算を必要とするため、十分な CPU リソースが必要であり、プロセッサコアの数に 1 または 2 を加えれば、CPU リソースを最大限に活用でき、スレッド間の競合やブロックを回避できます。I/O 集中型のタスクの場合、スレッドはほとんどの時間 I/O 操作を待機しているため、コアスレッドの数を適切に増やすことでアイドル CPU 時間を利用でき、システム効率が向上します。
この提案は正式な標準ではありませんが、広く認識され、実際のアプリケーションに適用され、良好な結果を達成しています。

2. ロックの競合と粒度（ロック最適化技術）

パフォーマンスの最適化では、ロックの競合を減らし、きめ細かいロックを使用することが一般的な戦略であり、これにより同時プログラムのパフォーマンスを効果的に向上させることができます。ロック競合を軽減し、きめ細かいロックを使用するためのいくつかの戦略を次に示します。

2.1. ロックの粒度を減らす

大きなロックを複数の小さなロックに分解することにより、ロックの粒度が減り、それによってロックの競合の度合いが減ります。たとえば、同期コードの大きなブロックを複数の小さな同期コードブロックに分割すると、同時実行スレッド間の競合が軽減されます。

2.2. 読み取り/書き込みロックの使用

読み取りが多く書き込みが少ないシナリオでは、読み取り/書き込みロック (ReentrantReadWriteLock) を使用して同時実行パフォーマンスを向上させることができます。読み取り/書き込みロックを使用すると、複数のスレッドが同時に読み取りロックを取得できますが、書き込みロックを取得できるのは 1 つのスレッドだけであるため、より高い同時実行性が得られます。

2.3. 同時コレクションの使用

Java は、ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue などのいくつかの同時コレクションクラスを提供します。これらの同時コレクションクラスは、内部のきめ細かいロックメカニズムを使用して、マルチスレッド環境で効率的な同時操作を提供します。

2.4、CAS操作を使用する

CAS (Compare and Swap) は、比較と交換によってアトミックな操作を実行するオプティミスティックロックメカニズムで、従来のミューテックスロックの使用によって発生するパフォーマンスのオーバーヘッドとスレッドのブロックを回避します。Java の Atomic クラスと AtomicReference クラスは、CAS 操作のサポートを提供します。

具体的には、マルチスレッド CAS 操作には次の手順が含まれます。

現在のシェア変数の値と期待値を取得します。
シェア変数の現在の値が期待値と等しいかどうかを比較し、等しい場合にはシェア変数の値を新しく書き込む値に更新します。
共有変数の現在の値が期待値と等しくない場合は、この時点で他のスレッドが共有変数の値を変更していることを意味します。その場合、現在のスレッドは共有変数の最新の値を再取得し、ステップ b を繰り返す必要があります。

同時環境では、マルチスレッド CAS 操作により、共有変数のアトミック操作が保証され、従来のロックメカニズムによって引き起こされるスレッドブロックやコンテキスト切り替えのオーバーヘッドも回避できます。したがって、マルチスレッド CAS 操作は、データベーストランザクションや分散システムなど、さまざまな同時実行性の高いシナリオで広く使用されています。

2.5. 読み書き分離ロック

データ構造内で読み取り専用操作と書き込み操作を分離し、それぞれ読み取りロックと書き込みロックを使用します。これにより、複数のスレッドが同時にデータを読み取ることができ、書き込み時にのみロックする必要があるため、読み取り操作間の競合が軽減されます。

2.6. ロックフリーアルゴリズムを使用する

ロックフリーアルゴリズム (Lock-Free) は、ミューテックスを使用しない同時実行アルゴリズムです。通常、CAS 操作やその他のアトミック操作に基づいており、ノンブロッキング方式で同時アクセスを実現し、ロックの競合によるパフォーマンスの低下を回避します。

2.7. 過剰な同期を避ける

同期コードブロックの範囲を合理的に評価して、不必要な同期を回避し、ロック競合の範囲を減らし、同時実行パフォーマンスを向上させます。

特定のアプリケーションのシナリオと要件に応じて、適切な戦略を選択する必要があります。同時に、パフォーマンスの最適化は総合的に考慮するプロセスであり、最高のパフォーマンス向上効果を得るには、リソース使用率やアルゴリズムの最適化などの他の要素を統合する必要があります。

4. コードの最適化

コードの最適化はパフォーマンスの最適化の基礎であり、コード内の冗長な繰り返し操作を削減することでプログラムの実行効率を向上させることができます。一般的なコード最適化手法をいくつか示します。

1. データ構造

適切なデータ構造を選択すると、コードのパフォーマンスが大幅に向上します。問題の特性を分析して、バブルソートの代わりにクイックソートを使用するなど、問題を解決するためのより効率的なアルゴリズムを選択します。

2. 二重カウントを避ける

プログラム内で同じ結果が複数回計算されることを避けるために、繰り返し計算した結果を保存します。たとえば、数値の 2 乗を変数に保存し、必要なときにその変数を直接使用できます。

3. メモリ管理

頻繁なオブジェクトの作成と破棄を回避し、オブジェクトプール、キャッシュ、その他の最適化テクノロジを使用するなど、メモリリソースを合理的に管理すると、メモリの割り当てと解放のオーバーヘッドを削減できます。

4. ビット単位の演算を使用する

ビット演算はバイナリビットを直接操作できるため、算術演算よりも高速です。たとえば、ビット単位の AND 演算子 (&) を使用して、整数が偶数かどうかを確認できます。

5. 関数呼び出しを減らす

関数呼び出しでは追加のオーバーヘッドが発生するため、関数呼び出しの数は最小限に抑える必要があります。たとえば、一般的に使用される計算結果をグローバル変数に保存し、必要なときにこれらの変数を直接使用できます。

コードの最適化に関しては、コーディング標準を選択することも、特定のコードベースを形成することもできます。公式ダウンロードアドレス：「Java開発マニュアル（黄山編）.pdf」

6. ストリーミング技術

パフォーマンス最適化のためのストリームテクノロジとは、Java 8 の Stream API を使用してコレクションを効率的に走査および操作することを指します。Stream API は、ラムダ式を使用して、並べ替え、フィルタリング、マッピングなどのコレクションに対するさまざまな集計操作やバッチデータ操作を実行する、宣言型プログラミングスタイルを提供できます。Stream API は並列処理もサポートし、マルチコア CPU を利用してデータ処理速度を向上させることもできます。

Stream API の実装原則には、主に次の側面が含まれます。

ストリーム操作の分類は、中間操作と終了操作に加えて、ステートレス、ステートフル、ショートサーキット、非ショートサーキットなどのサブカテゴリーに分類されます。
Stream ソースコードの構造には、主に BaseStream、Stream、ReferencePipeline、Sink などのインターフェイスとクラスが含まれます。
Stream オペレーションを重ね合わせると、ReferencePipeline を通じて各オペレーションが呼び出しチェーンに組み立てられ、Sink インターフェイスを通じて各オペレーション間の関係が定義されます。
ストリーム並列処理、ParallelStream()メソッドまたはParallel()メソッドによるシリアルストリームからパラレルストリームへの変換、ForkJoinPoolフレームワークによるデータの分割とマージを実現します。

7. リアクティブ技術

パフォーマンス最適化のためのリアクティブテクノロジとは、データストリームとイベントを指向した非同期プログラミングパラダイムを指し、プログラムの応答速度とリソース使用率を向上させることができます。リアクティブテクノロジーは、リアクティブプログラミングとリアクティブアーキテクチャの 2 つの側面に分けることができます。

リアクティブプログラミングとは、RxJava、Reactor、Redux などのライブラリやフレームワークを使用してデータストリームやイベントの応答処理を実装することを指します。これにより、非同期プログラミングの複雑さが簡素化され、コードの可読性と保守性が向上します。

リアクティブアーキテクチャとは、応答性の高い宣言、マイクロサービス、メッセージ駆動型などのいくつかの設計原則とパターンを使用して、変化する要件と負荷に対処できる可用性、スケーラビリティ、および弾力性の高い分散システムを構築することを指します。

5. データベースアクセスの最適化

1、MySQL

1.1、MySQL チューニングの次元

1) SQL とインデックスの最適化: SQL クエリの最適化は、MySQL のパフォーマンスを向上させる鍵です。適切なインデックスの使用、WHERE 句での関数演算子の使用の回避、サブクエリの削減など、さまざまな方法を使用してクエリステートメントを最適化できます。

2) テーブル構造の最適化: テーブルの設計と構造も MySQL のパフォーマンスに影響します。テーブルを適切に設計すると、クエリのパフォーマンスとデータ処理速度が向上します。たとえば、パーティション化されたテーブルを使用するとクエリを高速化でき、テーブルを垂直に分割するとデータベースの負荷を軽減できます。

3) システム構成の最適化: MySQL とサーバーのパラメーター設定もパフォーマンスにとって非常に重要です。構成を調整すると、MySQL がハードウェアリソースをより有効に活用できるようになります。たとえば、バッファサイズを増やしたり、接続タイムアウトを調整したり、ソートキャッシュを最適化したりすると、システムのパフォーマンスが向上します。

4) ハードウェアの最適化: ソフトウェアの最適化に加えて、MySQL のパフォーマンスはハードウェアによっても最適化できます。たとえば、より高速なディスクを使用し、メモリを増やし、CPU をアップグレードすると、MySQL の負荷容量が増加します。

1.2、MySQL チューニングの分解

2. キャッシュ技術

キャッシュテクノロジは、パフォーマンスの最適化で一般的に使用される戦略であり、計算結果、データ、リソースのコピーを保存することで元のデータソースへのアクセス回数を減らし、データアクセスの速度とパフォーマンスを向上させます。

2.1. 一般的なキャッシュ技術:

データキャッシュ: 頻繁にアクセスされるデータをメモリまたはその他の高速ストレージメディアに保存し、ディスクやネットワークへの頻繁なアクセスを回避します。一般的なデータキャッシュには、メモリキャッシュ、分散キャッシュ (Redis、Memcached など) などが含まれます。
クエリキャッシュ: データベースクエリの結果については、クエリステートメントとその結果をキャッシュし、次のクエリをキャッシュから直接取得できるため、データベースクエリの数が削減されます。クエリキャッシュは、データベース独自のクエリキャッシュ、または外部キャッシュツール (Ehcache など) を使用して実装できます。
オブジェクトキャッシュ: 頻繁に使用されるオブジェクトをメモリに保存して、頻繁なオブジェクトの作成と初期化を回避します。オブジェクトのキャッシュにより、オブジェクトのアクセス速度と再利用性が向上します。
ページキャッシュ: 動的に生成されたページコンテンツをキャッシュし、次のリクエストが行われたときにキャッシュされたページを直接返すことで、ページレンダリングとデータベースクエリ操作の繰り返しを回避します。一般的なページキャッシュテクノロジには、ブラウザキャッシュ、CDN キャッシュなどが含まれます。
リソースキャッシュ: 画像、CSS、JavaScript、その他のファイルの読み込みなど、時間のかかるリソース読み込み操作の場合、それらをローカルまたは CDN にキャッシュして、ネットワークリクエストを削減し、読み込み速度を向上させることができます。
キャッシュのウォーミング: 最初のアクセス時のコールドスタートの遅延を回避するために、アプリケーションの起動またはリクエストの開始前に、キャッシュされたデータを事前にロードして初期化します。

特定のアプリケーションのシナリオと要件に応じて適切なキャッシュテクノロジを選択し、キャッシュの一貫性、容量、更新メカニズムなどの要素を総合的に考慮する必要があります。同時に、キャッシュの設計と管理も、キャッシュの拡張、データの一貫性の問題、および期限切れのキャッシュの影響を避けるために注意する必要があります。

2.2、キャッシュの分類

1) ローカルキャッシュ:

キャッシュされたデータを単一のアプリケーションプロセスの内部メモリに保存します。通常、実装には HashMap、ConcurrentHashMap などの Java コレクションクラスを使用します。ローカルキャッシュの利点は、高速で実装が簡単で、ネットワーク送信が必要ないことですが、複数のアプリケーションプロセス間でデータを共有することはできません。

2) 分散キャッシュ:

キャッシュデータを複数のサーバーに保存し、ネットワーク経由で送信することでキャッシュ共有を実現します。一般的な分散キャッシュフレームワークには、Redis、Memcached、Ehcache などが含まれます。分散キャッシュの利点は、優れたスケーラビリティ、高い同時実行性のサポート、大容量、およびアプリケーションの信頼性と可用性を向上させる機能です。

3) マルチレベルキャッシュ (ローカル + 分散):

キャッシュされたデータをローカルキャッシュと分散キャッシュの両方に保存して、アクセスを高速化し、信頼性を向上させます。一般的なマルチレベルキャッシュソリューションには、EHCache+Redis、Guava Cache+Redis などが含まれます。マルチレベルキャッシュの利点は、ローカルキャッシュと分散キャッシュの利点が考慮されており、キャッシュシステムがより柔軟で強力になることです。

6. 通信とIOの最適化

1. ノンブロッキング IO および非同期 IO モデル

ノンブロッキング IO (ノンブロッキング IO) モデルはノンブロッキングソケットを使用して実装されており、複数の接続を 1 つのスレッドで同時に処理できるため、スレッドの切り替えとリソースの占有が軽減されます。
非同期 IO (非同期 IO) モデルは、コールバックまたはイベント駆動メソッドを使用して IO 操作を開始した後、他のタスクの処理を続行できます。IO 操作が完了すると、コールバック関数がトリガーされ、IO の効率とスループットが向上します。
適切な IO モデルを選択するには、特定のアプリケーションシナリオと要件に基づいて、同時接続数、システムリソース、応答時間などの要素を包括的に考慮する必要があります。

2. NIO と多重化テクノロジー

NIO (新しい IO) フレームワークは、効率的な IO 操作を実現できるチャネル、バッファー、セレクターなどのコンポーネントを含むノンブロッキング IO のサポートを提供します。
多重化テクノロジは、1 つのスレッドを通じて複数の IO イベントを監視します。たとえば、Selector セレクターを使用すると、複数の接続の読み取りおよび書き込み操作を同時に処理できるため、スレッドの数とリソースの使用量が削減されます。

セレクタ

セレクターは Java NIO の重要なコンポーネントであり、複数のチャネルの読み取りおよび書き込みイベントを同時に監視し、イベントが発生したときに即座に応答するために使用できます。セレクターは、複数のチャネルをシングルスレッドで監視する効果を実現し、システムのスループットと動作効率を向上させます。

チャネル

チャネルは、Java IO のストリームと同様に、データを読み書きするためのオブジェクトです。ストリームとは異なり、チャネルはノンブロッキングで読み取りおよび書き込みが可能で、読み取り操作と書き込み操作を同時に実行できます。チャネルは FileChannel と SocketChannel の 2 種類に分かれており、それぞれファイルとネットワークに使用されます。

通信。

バッファ

Java NIO では、すべてのデータはバッファオブジェクトを通じて転送されます。バッファは、読み取りまたは書き込みが必要なデータを保持する連続したメモリブロックです。バッファオブジェクトには、データの読み取りと書き込みを制御するために使用される、容量、制限、位置などのいくつかの状態変数が含まれています。

3. プロトコルとデータ形式

プロトコルとデータ形式を最適化すると、ネットワーク上で送信されるデータ量が削減され、送信効率が向上します。たとえば、テキストプロトコルの代わりにバイナリプロトコルを使用する、データを圧縮する、無駄なデータの送信を減らすなどです。
シリアル化テクノロジ (プロトコルバッファー、メッセージパックなど) を使用すると、オブジェクトの効率的なシリアル化と逆シリアル化を実現し、データサイズと送信時間を削減できます。

側面	httpプロトコル	RPCプロトコル
トランスポート層	TCPをベースとした特殊な伝送形式でヘッダ情報が多く、データ伝送効率が低い	TCP または UDP に基づく、カスタムデータ形式、高いデータ転送効率
多用途性	実装の詳細は気にせず、クロス言語、クロスプラットフォームで、部門間または外部サービス間の通話に適しています	API レベルでカプセル化する必要があるため、開発言語環境が制限され、内部サービス呼び出しに適しています。
開発難易度	比較的シンプルで、REST 仕様に従うだけで、リクエストやレスポンスなどの詳細は自分で実装する必要があります	比較的複雑で、サーバーの選択、シリアル化、通信、フォールトトレランス、その他の機能を考慮する必要がある
スピード	遅い、HTTP ヘッダー情報と TCP ハンドシェイクの影響を受ける	より高速で簡潔なデータ形式と信頼性の高い通信方式

4.HTTP接続プールと接続多重化

HTTP 接続プールは、HTTP 接続を管理および再利用するためのテクノロジであり、HTTP 要求のパフォーマンスと効率を向上させることができます。以下に、一般的な HTTP 接続プールの実装テクノロジをいくつか示します。

接続プーリングテクノロジは、接続を管理および再利用し、頻繁な接続の作成と終了を回避し、接続の確立と破棄のオーバーヘッドを削減します。
接続プールを使用すると、接続の再利用率が向上し、接続の初期化と認証のプロセスが削減され、システムの同時実行性とパフォーマンスが向上します。

以下に、オープンソースの http 接続プール実装テクノロジをいくつか示します。

OkHttp: OkHttp は、接続プール管理をサポートする最新の HTTP クライアントライブラリです。簡潔な API と高いパフォーマンスの特徴を持ち、接続の再利用と接続のタイムアウトを自動的に管理できます。
Apache HttpClient: Apache HttpClient は、接続プール管理機能を提供する成熟した Java HTTP クライアントライブラリです。カスタマイズ性と柔軟性が高く、接続多重化、接続タイムアウト制御、同時リクエスト管理などの機能をサポートしています。

5. 同期が非同期になる

パフォーマンスの最適化同期から非同期への移行は、システムの応答性とスループットを向上させることができる一般的なプログラミングパターンです。同期操作では、リクエストが失敗するか、正常に結果が返されるまでブロックされます。非同期操作は水平方向の拡張をサポートし、瞬間的なリクエストのプレッシャーを軽減し、リクエストをスムーズに行うことができます。

インターフェイスに複数のステップが必要で、これらのビジネス操作が独立していて、コード順序に基づく従来の同期実行が時間がかかり、従来の最適化スペースが比較的小さい場合は、マルチスレッドを使用してインターフェイスを最適化することを検討できます。これにより、同期が非同期になり、インターフェイスのビジネス操作が並列処理され、インターフェイスのパフォーマンスが大幅に向上します。

7、パフォーマンス監視

マイクロサービスアーキテクチャでは、システムパフォーマンスの監視には通常、次のツールと手法が使用されます。

分散トレースツール: 分散トレースツールは、マイクロサービス間のリクエストリンクをトレースおよび監視して、パフォーマンスのボトルネックや障害点を発見するのに役立ちます。一般的な分散トレースツールには、Zipkin、Jaeger、SkyWalking などがあります。

インジケーター監視と時系列データベース: インジケーター監視ツールは、システムの主要なインジケーターとパフォーマンスデータを収集、保存、視覚化するために使用され、ユーザーがシステムのステータスとパフォーマンスをリアルタイムで理解できるようにします。一般的なインジケーター監視ツールには、Prometheus、InfluxDB、Grafana などがあります。

ログ管理および分析ツール: ログ管理および分析ツールは、問題の診断と解決に役立つマイクロサービスのログデータを収集、保存、分析するために使用されます。一般的なログ管理および分析ツールには、ELK Stack (Elasticsearch、Logstash、Kibana)、Splunk、Graylog などが含まれます。

コンテナーの監視および管理ツール: マイクロサービスが Docker や Kubernetes などのコンテナー化されたプラットフォームにデプロイされている場合、コンテナーの監視および管理ツールを使用して、コンテナーのリソースの使用状況、ネットワーク通信、およびスケジュールのパフォーマンスを監視できます。一般的なコンテナの監視および管理ツールには、cAdvisor、Prometheus Operator、Kubernetes Dashboard などがあります。

アプリケーションパフォーマンス管理 (APM) ツール: APM ツールは、サービスの応答時間、データベースクエリのパフォーマンス、CPU とメモリの使用状況など、マイクロサービスアプリケーションのパフォーマンスと正常性をリアルタイムで監視および分析するために使用されます。一般的な APM ツールには、New Relic、AppDynamics、Dynatrace などがあります。

これらのツールとテクノロジーは、リアルタイムのシステムパフォーマンス監視、トラブルシューティング、パフォーマンス最適化機能を提供し、開発者と運用保守チームがマイクロサービスアーキテクチャのパフォーマンスと可用性を監視および管理するのに役立ちます。適切なツールとテクノロジーを選択するには、特定のニーズ、テクノロジースタック、およびスケーラビリティ要件を考慮する必要があります。

8. 構造の最適化

システムパフォーマンスの最適化におけるアーキテクチャの最適化は重要な部分であり、これには次のテクノロジと戦略が含まれます。

負荷分散: 負荷分散は、リクエストを複数のサーバーに分散してシステムの負荷を分散し、システムのスループットと可用性を向上させるために使用されます。一般的なロードバランシングテクノロジには、ハードウェアロードバランサ (F5 など) とソフトウェアロードバランサ (Nginx、Gateway など) が含まれます。
トラフィックファネル: トラフィックファネルは、システムへの突然のトラフィックの影響を防ぐために、システムのリクエストレートを制限するために使用されます。リクエストのレート制限とキューイングメカニズムを設定することで、リクエストの到着をスムーズにし、システムの過負荷を防ぎます。トラフィックファネルテクノロジーは、API トラフィック制限やリクエスト制限などのシナリオでよく使用されます。
クラスター: クラスターは、複数のサーバーを組み合わせてリクエストを一緒に処理し、システムのスケーラビリティと耐障害性を向上させる論理ユニットです。水平拡張によりサーバーノードを追加することで、システムの処理能力や同時実行性能を向上させることができます。一般的なクラスターテクノロジーには、分散キャッシュ (Redis クラスターなど)、分散データベース (MySQL クラスターなど)、分散ファイルシステム (Hadoop など) が含まれます。
ヒューズ: ヒューズメカニズムは、システムに障害が発生したり異常な場合に、システムの安定性と可用性を保護するためにサービスを自動的に切断するために使用されます。しきい値と時間枠を設定すると、システムのエラー率または応答時間が特定のしきい値を超えると、ヒューズが作動してサービスへの要求が停止され、エラーの拡大が回避されます。
デグレード: デグレードとは、システムリソースが制限されている場合、または異常な状態が発生した場合に、コア機能の可用性を確保するために、特定の機能またはサービスを一時的にブロックすることです。優先順位を設定すると、システム負荷が高すぎる場合や異常な場合に、一部の非コア機能をアクティブに閉じたり簡素化したりして、システムの安定性と応答性を向上させることができます。
電流制限: 電流制限メカニズムは、システムの同時リクエストの最大数を制限し、リクエストが多すぎることでシステムが圧倒されるのを防ぐために使用されます。リクエストレート制限や同時接続数の制限などを設定することで、システムの負荷を制御し、システムの安定性を維持できます。一般的な電流制限手法には、トークンバケットアルゴリズム、リーキーバケットアルゴリズムなどが含まれます。

これらのアーキテクチャ最適化手法と戦略は、特定のアプリケーション要件とシステムのボトルネックに応じて選択して適用できます。合理的なアーキテクチャ設計と最適化を通じて、システムのパフォーマンス、スケーラビリティ、および可用性を向上させ、システムが高負荷および大量の同時リクエストに耐えられるようにすることができます。

9. システムの最適化

システムの最適化はシステム全体の最適化であり、システムの構成とパラメーターを調整することでシステムのパフォーマンスを向上させることができます。システム最適化に関する一般的なヒントをいくつか紹介します。

時間のためのスペース: メモリ、キャッシュ、その他のストレージデバイスを使用して、ディスクまたはネットワークの読み取りおよび書き込み操作を減らし、データアクセス速度を向上させます。
スペースのための時間: スペースがボトルネックになる場合は、バッチ処理、圧縮、パーティショニングなどの方法を使用して、スペースの占有とデータ送信のオーバーヘッドを削減できます。
不要なサービスを終了する: システム内で実行されているサービスが増えると、システムの負荷が増大するため、システムの負荷を軽減するために不要なサービスを終了する必要があります。たとえば、タスクマネージャーを使用して、不要なプロセスやサービスをシャットダウンできます。
プロセス優先度の調整: プロセス優先度はオペレーティングシステムがリソースを割り当てる順序を決定するため、プロセス優先度を調整することでシステムパフォーマンスを最適化できます。たとえば、重要なプロセスに高い優先順位を与えて、十分なリソースを確保することができます。
パフォーマンス監視ツールを使用する: パフォーマンス監視ツールは、ユーザーがシステムパフォーマンスをリアルタイムで監視し、対応する最適化の提案を提供するのに役立ちます。たとえば、Windows の組み込みタスクマネージャーやサードパーティのパフォーマンス監視ツールを使用して、CPU、メモリ、ディスクなどのシステムパフォーマンス指標を監視できます。
定期的なシステムメンテナンス: 定期的なシステムメンテナンスにより、システムのジャンクファイルのクリーンアップ、システムエラーの修正、システムパッチの更新などが行われ、システムの安定性とパフォーマンスが向上します。たとえば、ディスクのデフラグ、レジストリのクリーニング、ウイルススキャンなどの操作を定期的に実行できます。

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