针对于互联网应用来说，性能优化其实就是一直需要做的事情，因为系统响应慢，是非常影响用户的体验，可能回造成用户流失。所以对于性能非常重要。最近正好接到一个性能优化的需求，需要对所负责的系统进行性能提升。目前接口耗时基本在30S左右，争取可以提升到16S内。所以就先了解以下相关的性能优化，其实我理解性能优化，一个是在预防，一个是出现问题后进行解决。二前期主要在架构设计与编码层面，后期是如何找到性能瓶颈进行有效的优化。
衡量性能优化
QPS：通常指代的是查询操作
TPS ：指代的是写操作
响应时间 ：系统请求之后返回来的时间
吞吐量
架构设计
缓存、异步、集群 是性能优化的三板斧。缓存从一定程度上可以提升系统的读性能。异步可以提升系统写性能，而集群可以提升系统整体的吞吐量。
缓存 ：传统意义上的缓存，可以从客户端缓存->CDN缓存->网关缓存->负载均衡缓存->应用程序缓存->分布式缓存->数据库缓存->文件缓存->CPU缓存等进行一路拦截，通过将请求拦截在越前面，越能提升系统的整体读性能。
异步 ：异步主要是通过进行将穿行执行的过程，进行异步执行。然后通过回调结果就可以。比如JUC中的工具类，Go中的协程。消息队列等。
除了以上的架构层面，其实还需要在编码层面进行优化，比如使用并发编程、线程池复用、异步编程、更高效的算法等。
所以总结起来就是如下几点
- 网络层面优化
- 服务器硬件层面优化
- 操作系统优化
- JVM性能优化
- 基础组建优化（MySQL、Kafka、Redis等）
- 软件架构层面优化
- 软件代码优化
如何进行性能优化
性能优化六大原则
在性能优化的时候，其实要先找到性能最大的瓶颈 ，是存储、计算、网络问题。然后根据数据分析进优化，而不应该两手一把抓。而大多数的时候，都是程序和数据库层面的问题，这个时候我们需要使用计时工具进行先记录各个流程的耗时，然后根据不同的耗时进行优化。
找到根本原因，然后进行平衡成本与工作投入比。任何的优化方案都可能是trade-off。所以我们需要平衡。根据不同性能指标权衡，找到一个最优解达到总体和整体最优。
而在性能优化的过程中，我们不能过度优化，比如一个系统只有几个人使用，而过去去优化，显然成本与收益不平衡。
所以，我们不能过早的优化，优化的时间点，一般都是在一个产品比较成熟的时候，为了进一步提升整体的性能而做的优化。
性能优化十大策略
时空转换
空间换时间
空间换时间的本质是，通过将空间增加存储，来提升时间。
对于一个全球业务，可以采用CDN进行多分数据的拷贝，覆盖每个地方的用户。
集群也是通过多台服务器的空间减少延迟的减少。
时间换空间
时间换空间的本质是通过，增加时间减少空间的存储，对于系统来说，CPU、内存是比较稀缺的空间资源。
- 可以通过改变数据结构或者数据格式，减少存储数据的大小
- 进行数据压缩。采用压缩算法。可以降低网络传输和外部存储。
- 内存数据存储到磁盘中
而衡量一个压缩算法主要就是三个指标，压缩比例、压缩速度、使用内存。
案例：Kafka采用压缩算法进行压缩数据。生产者压缩，消费者解压缩。RPC通过自定义数据结构，减少调用方和被调用方的网络传输。
预先和延后处理
预先处理
预先处理，其实就是将数据或者三方调用进行提前调用。比如操作系统中文件、CPU和内存都会进行局部性原理数据读取，提前加载顺俗读取的数据，以及提升执行速度。
延后处理
延后处理，一般是在非要的时候才进行计算，操作。COW就是这个案例 ，当多个线程操作同一份共享数据的时候，如果只是读，那么可以直接操作，但是当有线程进行写的时候，就复制一份进行专门写，而不会影响别的线程进行读取。
在linux中，fork一个子进程就是写的时候会进行复制，还有java CopyOnWrite中也是如此。
并行/异步操作
并行
并行是通过一个任务处理慢，可以多个任务同时执行，以此来提升速度。可以在服务器、多线程、指令级别进行操作。比如JUC、Go中协程等。
异步
异步是相对于同步来说，异步可以不用等待结果的返回阻塞在哪里，比如IO多路复用就是通过异步操作，虽然增加来一点操作复杂度，但是性能提升非常明显。
缓存/批量合并
缓存
缓存其实是无处不在，CPU、内存、文件系统、存储系统、内容分发、数据库、框架、中间件等。本质是通过存储数据提升访问速度。
批量合并处理
其实主要是针对IO和网络IO的时候，将一批数据进行读写，可以提升吞吐量、提升性能。
比如Kafka中就是为了减少网络传输，一次发送一批的数据到Broker中。
MySQL也建议通过尽量合并读写。比较顺序的IO读写 速度更快。
算法和数据结构
算法
算法本质是为了解决不同的场景下的问题，可以通过利用不同算法提升性能。比如LRU可以数据淘汰算法、排序算法解决排序问题。
数据结构
而不同的结构，也有不同的适用场景，Set、List、Map等。去重、有序、key、value
小结
本篇主要从预防性能的架构设计和编码层面去聊性能优化，以及当出现性能瓶颈后，应该采用三要三不要，以及对应的十大优化策略进行优化。