如何做性能优化
- 确定优化目标
- 定位性能瓶颈
- 制定优化方法
- 测试优化效果
性能优化目标是什么
- 吞吐量，越大越好
- 延时，越低越好
同样的资源下（前提），吞吐量越高越好，响应时间越低越好。通俗的讲就是：多快好省。
如何定位系统性能的瓶颈呢
- 资源分析
- 代码分析
资源分析
资源分析以对系统资源的分析为起点，涉及的系统资源有：CPU，内存，磁盘，网卡。通过对资源使用率的分析，判断某项资源是否已经处于或接近极限。
常用的分析工具有：top，free，vmstat，iostat，iotop，netstat。更多工具见下图：
来自 Brendan Gregg 的性能观测工具图
通常资源使用率超过 60% 可能会是问题，为什么呢？因为时间间隔的均值，掩盖了使用率 100% 的短期爆发。
定位瓶颈之后，可以通过增加资源来提升性能，也可以通过优化系统减少资源占用来优化性能。
代码分析
根据2：8原则来说，20%的代码消耗了80%的性能，找到那20%的代码，你就可以优化那80%的性能。
通常使用 Profiler 工具，来收集程序运行时的信息。如果 CPU 是瓶颈，寻找那些消耗 CPU 最多的代码去优化。如果内存是瓶颈，则优化消耗内存最多的代码。
常用的 Profiler，有 Linux 的 OProfile/perf，Java 的 JProfiler/JMC。
常见的代码性能优化方法
- Buffer：缓解应用系统上下层组件之间的性能差异，比如通常的 IO Buffer。
- Cache：通常用于读多写少的情况，也是用来缓解应用系统上下层组件之间的性能差异。比如，应用 local cache，Memcached／Redis。
- Batch：网络或磁盘里的批量操作，通过合并小任务或小请求为大任务大请求，来提升数据传输效率低。比如 TCP 中的 nagle 算法，就是通过合并多个小分组来提升网络传输效率的。
- Pool：通过减少对象创建，连接建立的开销来提升性能。比如线程池，连接池，对象池。
- Concurrency：通过将串行改为并行，能过有效的降低系统延时。在多核系统中，并行处理才能提升 CPU 使用率。
- Lock Less：多线程访问共享资源时，通常需要加锁。重量级的锁往往引起线程切换，而线程切换非常耗时。那么可以通过优化锁的使用来提升性能，优化锁有两种方法：
- 通过减小锁的粒度，分离竞争点来减少竞争。比如 Java 里 HashTable 中锁的粒度是整个对象，ConcurrentHashMap 中锁的粒度只是一个 Segment。
- 在竞争较少的情况下，使用轻量级锁来代替重量级锁，减少线程切换带来的性能消耗，比如自旋锁代替互斥锁。
如何做性能基准测试
什么是有效的性能基准测试呢？
基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统，实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。有以下特性：
- 可重复：就像科学实验一样，能够被他人重复，才能被认可
- 可观测：测试结果能过被分析和理解
- 可对比：通过对比，才能知道性能优化的效果
- 符合现实：测量结果符合现实情况
- 易执行：开发人员能快速地修改系统并测试
基准测试有三种类型：微基准测试，模拟，回放。从下图可以看出来，回放最接近生产环境。
基准测试类型
微基准测试利用人造的工作负载对某类特定的操作做测试，例如执行一种类型文件系统I/O，数据库查询，系统调用。其优势是简单：
- 对组件的数量和所牵扯的代码路径做限制，能更容易地研究目标，从而快速地确定性能差异的根源。
- 因为来自其他组件的变化以及尽可能的被玻璃了，所以测试通常是可重复的。
许多基准测试会模拟客户应用程序的工作负载，基于生产环境的工作负载特征，来决定所要模拟的特征。模拟所生成的结果与客户在真实世界所执行的工作负载是相似的。相较于微基准测试。模拟能覆盖复杂系统相互作用的影响，这点是微基准测试可能缺失的。
回放：用真实捕捉到的客户机的操作，来测试性能。有很多分布式服务框架带有复制线上流量，引流到测试机器的功能。
做性能测试时，要多去思考性能数据背后的根本原因，避免因各种外界因素的干扰导致测试失真。
参考资料：
《性能之巅：洞悉系统，企业与云计算》
Linux Performance
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