优化程序的手段

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关注&指标&度量，基础理论知识，工具&方法，最佳实践，参考资料

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性能优化关注：CPU、内存、磁盘IO、网络IO等四个方面。

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性能指标：吞吐率、响应时间、QPS/IOPS、TP99、资源使用率是我们经常关注的指标。

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时间度量：从cpu cycle到网络IO，自上到下，时间量级越大。

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监控、分析、优化，三部曲，以终为始，循环往复。

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优化性能，需要一些系统编程知识。

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提升处理能力、减少计算量是优化的2个根本方向。

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优化大师格雷格画的图，吊炸天，你应该很熟悉，gregg亲手实现了一些工具。

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借助工具定位性能瓶颈。gprof2dot.py可以处理多种采样输出数据

建议使用perf等非侵入式的profiling工具。

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perf不仅仅可以定位cpu瓶颈，还可以查看很多方面，比如缺页，分支预测失败，上下文切换等。

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IO瓶颈，你应该知道的知识。

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有关锁的知识，你应该知道的。

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多线程的学问很大

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内存管理的方方面面

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最佳实践，没有足够理由，你不应该违背。

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先学会前人宝贵的经验，才能创新。

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关于排序，你应该知道的。

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这些资料不错，你值得拥有。

一般性原则

依据数据而不是凭空猜测

这是性能优化的第一原则，当我们怀疑性能有问题的时候，应该通过测试、日志、profillig来分析出哪里有问题，有的放矢，而不是凭感觉、撞运气。一个系统有了性能问题，瓶颈有可能是CPU，有可能是内存，有可能是IO（磁盘IO，网络IO），大方向的定位可以使用top以及stat系列来定位（vmstat，iostat，netstat...），针对单个进程，可以使用pidstat来分析。

在本文中，主要讨论的是CPU相关的性能问题。按照80/20定律，绝大多数的时间都耗费在少量的代码片段里面，找出这些代码唯一可靠的办法就是profile，我所知的编程语言，都有相关的profile工具，熟练使用这些profile工具是性能优化的第一步。

忌过早优化

The real problem is that programmers have spent far too much time worrying about efficiency in the wrong places and at the wrong times; premature optimization is the root of all evil (or at least most of it) in programming.

我并不十分清楚Donald Knuth说出这句名言的上下文环境，但我自己是十分认同这个观念的。在我的工作环境（以及典型的互联网应用开发）与编程模式下，追求的是快速的迭代与试错，过早的优化往往是无用功。而且，过早的优化很容易拍脑袋，优化的点往往不是真正的性能瓶颈。

忌过度优化

As performance is part of the specification of a program – a program that is unusably slow is not fit for purpose

性能优化的目标是追求合适的性价比。

在不同的阶段，我们对系统的性能会有一定的要求，比如吞吐量要达到多少多少。如果达不到这个指标，就需要去优化。如果能满足预期，那么就无需花费时间精力去优化，比如只有几十个人使用的内部系统，就不用按照十万在线的目标去优化。

而且，后面也会提到，一些优化方法是“有损”的，可能会对代码的可读性、可维护性有副作用。这个时候，就更不能过度优化。

深入理解业务

代码是服务于业务的，也许是服务于最终用户，也许是服务于其他程序员。不了解业务，很难理解系统的流程，很难找出系统设计的不足之处。后面还会提及对业务理解的重要性。

性能优化是持久战

当核心业务方向明确之后，就应该开始关注性能问题，当项目上线之后，更应该持续的进行性能检测与优化。

现在的互联网产品，不再是一锤子买卖，在上线之后还需要持续的开发，用户的涌入也会带来性能问题。因此需要自动化的检测性能问题，保持稳定的测试环境，持续的发现并解决性能问题，而不是被动地等到用户的投诉。

选择合适的衡量指标、测试用例、测试环境

正因为性能优化是一个长期的行为，所以需要固定衡量指标、测试用例、测试环境，这样才能客观反映性能的实际情况，也能展现出优化的效果。

衡量性能有很多指标，比如系统响应时间、系统吞吐量、系统并发量。不同的系统核心指标是不一样的，首先要明确本系统的核心性能诉求，固定测试用例；其次也要兼顾其他指标，不能顾此失彼。

测试环境也很重要，有一次突然发现我们的QPS高了许多，但是程序压根儿没优化，查了半天，才发现是换了一个更牛逼的物理机做测试服务器。

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