前言

最近对多线程、锁、事务隔离、JVM、数据结构、分布式等方面的知识进行了梳理和思索，对性能优化的常用“伎俩”进行了一些反思和总结提炼，不过受山东大葱哥本人经验和能力所限难免有错误过欠妥之处，如有发现还请不吝指出为盼，看在所有内容全部手机码字的面子上请多多支持。

性能归结起来是空间和时间的此消彼长，当然再引申下就是空间、时间、可靠性的折中和侧重。受限于空间(存储、资源)和可靠性等的限制，性能在一定阶段不可能无限制的提升，在提升性能的同时我们也需要保证可靠性(去线程安全问题等)，不过随着科技的进步过一段时间可能有会产生新的的性能提升空间(如内存、CPU二级缓存、GPU等)。
接下来我将对访问量线性增长的基于web典型应用的性能优化手段进行简述，剖析其中的时间 空间 可靠性关系。

升级到更加强大的资源

主要指性能方面的强大，如内存扩容或升级、CPU升级、GPU运算、固态硬盘、USB2.0到USB3.1等，这些都是随着科技的进度，用更先进的资源来为性能提升提供更好的空间支撑，当然这些先进资源的可靠性是有科技进步来保证的。这是单主机机时代性能优化的第一考量。

如数据库索引，用空间换时间

硬件资源升级后，接下来要优化的自然是io方面，而web应用的io以数据库为主。
数据库最常用的优化手段就是加索引，mysql的索引一般使用B+树，通过动态维护树的平衡和深度来维护索引。而索引就相当于字典的目录，它在增加了存储空间的同时，提高了查询的性能，当然前提是你要能有效使用索引，比如增删改比较多的应用增加索引后会降低性能，比如有些查询语录会是索引失效。

程序层面基本性能优化

主要从sql语句的优化充分利用索引、sql语句的合并或减少、代码优化重构减少冗余逻辑几方面着手。
数据库访问本质是读取的硬盘，所以访问速度肯定低于内存，所以减少sql访问的一种途径就是多条语句所需的数据一次读取到内存中，基于内存中的数据进行计算处理，这也是以更强大空间资源换取时间的方式。

连接池管理

建立数据库链接(建立io链接也是一样)也是一个比较耗费性能的工作，web应用需要频繁的建立链接、访问数据、关闭连接，于是乎就走了连接池(数据库连接池、io连接池等等)，连接池顾名思义就是存放连接的池子，当需要访问数据库时，不再是每次都新建连接，而是直接在池子里面取来复用，节省了创建连接的时间，但条件是需要牺牲空间来存放连接。

缓存

在很多情况下，应用会多次访问数据库中的相同数据，而每次都从数据库读取明显是影响性能的。目前主流的ORM框架都有一级缓存、二级缓存用来提供数据缓存功能，通过读取缓存数据进而提高访问性能，很明显这也是空间换取时间的策略。缓存方案需要考虑命中策略，毕竟缓存是有限的，缓存使用代价是比硬盘要贵很多的，不可能无限制的缓存数据，所以尽量缓存命中率高的数据，一般常用的最近最不常使用策略进行缓存的更替。其实这个操作系统层面的内存管理方案是相似的。

web层基本性能优化

web层常用的优化手段有合并js、css，开启内容压缩、减小图片大小(无损压缩)、开启页面缓存、js后加载、图片懒加载。
web层主要涉及浏览器和服务器的网络交互，而网络交互显然是耗费时间的，所以要尽量减少交互次数，降低每次请求或响应数据量。这里面的开启压缩，在服务端是时间换空间的策略，服务端需要牺牲时间(其实是极短的)进行压缩以减小响应数据大小，压缩后的内容可以获得更快的网络传输速度，所以总体上时间是得到了优化的。

应用数据分离

随着性能需求进一步提升，单主机应用已经出现瓶颈，这时我们就需要进行第一步拆分了，将数据库独立出来，用一台单独的服务器来跑数据库。这个总体看是空间换取时间的策略，但在局部看的话却不是，如拆分后原先的本地io操作变成了网络访问，而网络访问速度肯定是低于本机io访问的，从这个角度来看是以牺牲时间来换取原单一主机的空间资源。而效果上来看，通过两台主机对应性能的提升(应用处理和数据访问)，山东大葱哥认为肯定超过因网络带来的时间损耗。

多线程：

因大部分web应用都是与基于多线程的，不需要开发人员再单独启动多线程，但多线程作为一种性能优化的方式还是有必要说说。多线程以更加充分的利用cpu资源换取总体时间的节省。这个过程中可能会带来多线程间脏读或者数据不一致的问题，解决办法是加锁来保证串行，实质又是以牺牲时间换取可靠性。
针对锁带来的时间开销又有了悲观锁(同步) 乐观锁的区分，悲观锁是典型的以时间空间换取可靠性的策略，乐观锁有一种方案是cas方式，这又是通过空间开换取时间的方案。(类似于数据库的锁)
java语言中还有一个volitile关键字(其他语言也有类似关键字)，该关键字将数据描述为多线程可见，这也算乐观锁的一种方式，牺牲了一点线程安全性、牺牲了比同步要少的时间时间换取的折中方案。

Volatile修饰的成员变量在每次被线程访问时，都强迫从共享内存中重读该成员变量的值。而且，当成员变量发生变化时，强迫线程将变化值回写到共享内存。这样在任何时刻，两个不同的线程总是看到某个成员变量的同一个值。

数据库再优化

如果性能需求进一步提升，而且经过分析，瓶颈在于数据库，那就需要对数据库进行读写分离、集群部署、数据分区分片等优化。本质上都属于空间换时间的策略。

应用服务器优化

如果性能瓶颈在于应用服务器，那就需要对应用服务器进行集群部署、应用拆分、静态内容拆分等优化，本质上也是属于以空间换时间的策略。
基于应用拆分又可以进一步进行前后端分离、服务拆分，本质还是空间换取时间。
服务拆分方面比较优秀的分布式服务治理框架dubbo可以带来很多实用方案，而其中的注册中心又相当于一种服务提供池(不过它存放的不是连接而只是服务提供者的地址信息)，而这也是空间换取时间和可靠性的策略。

应用缓存进一步优化

在应用缓存方面还可以继续优化，如采用内存数据库中间件redis、memcache等，这些内存数据库也支持分布式集群，以减少单点故障。对于分布式的内存数据库方案是空间换时间策略，对于单机的内存数据库方案与传统缓存方案类似，山东大葱哥觉得只不过第三方产品做了优化而已。

JVM启动参数优化

JVM启动参数主要作用为设置虚拟机堆栈大小，配置新生代 老年代 永久代大小或比例，最终决定的是java垃圾回收机制 。
复制算法 空间换取时间
标记清理 时间换取空间

web端再优化cdn加速

以大量的近终端网络节点实现静态内容的缓存，以加速资源访问速度，其实是对静态资源分离的进一步扩展。这也是空间换时间策略。

消息队列

随着性能需求进一步提升，应用提升空间不大的情况下就要改变策略了，不是一味地第一时间满足用户请求，而是第一时间听取用户请求，等有结果后再通知用户。这就是消息队列的应用，比如秒杀项目，用户请求过来后不是立即进行数据处理而是放入消息队列，有应用根据处理速度有先到后得进行异步处理，有处理结果后再告知用户(类似好莱坞模式)，这是典型的牺牲时间换取可靠性策略。

其他软技能

数组 单向链表 双向链表

ArrayList数组，LinkedList单向链表
ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构，适合随机访问
LinkedList基于链表的数据结构，随机访问要移动指针遍历，适合新增和删除操作。
LinkedHashMap既能随机访问，也便于增删，但增加可存储空间。

线程安全的类HashMap结构

concurrentHashMap内部的实现逻辑为分段后再hash存放，多线程下对某个分段进行加锁，不影响其他分段的读写，所以性能会比HashTable好很多。这也是以增加存储空间换取时间的方式。
终于把山东大葱哥最近一周的思考和反思总结完毕了，后续有新的想法会继续补充完善，希望读者朋友们给我多多提出宝贵意见个批评建议。

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