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性能優(yōu)化是指在不影響正確性的前提下，使程序運(yùn)行得更快，它是一個(gè)非常廣泛的話題 。
優(yōu)化有時(shí)候是為了降低成本，但有時(shí)候，性能能決定一個(gè)產(chǎn)品的成敗，比如游戲服務(wù)器的團(tuán)戰(zhàn)玩法需要單服達(dá)到一定的同時(shí)在線人數(shù)才能支撐起這類玩法，而電信軟件的性能往往是競標(biāo)的核心競爭力，性能關(guān)乎商業(yè)成敗 。
軟件產(chǎn)品多種多樣，影響程序執(zhí)行效率的因素很多，因此，性能優(yōu)化，特別是對不熟悉的項(xiàng)目做優(yōu)化，不是一件容易的事 。
性能優(yōu)化可分為宏觀和微觀兩個(gè)層面 。宏觀層面包括架構(gòu)重構(gòu)，而微觀層面，則包括算法的優(yōu)化，編譯優(yōu)化，工具分析，高性能編碼等，這些方法是有可能獨(dú)立于具體業(yè)務(wù)邏輯，因而有更加廣泛的適應(yīng)性，且更易于實(shí)施 。
具體到性能優(yōu)化的方法論，首先，應(yīng)建立度量，你度量什么，你得到什么 。所以，性能優(yōu)化測試先行，須基于數(shù)據(jù)而不能憑空猜測，這是做優(yōu)化的一個(gè)基本原則 。搭建真實(shí)的壓測環(huán)境，或者逼近真實(shí)環(huán)境，有時(shí)候是困難的，也可能非常耗費(fèi)時(shí)間，但它依然是值得的 。
有許多工具能幫助我們定位程序瓶頸，有些工具能做很友好的圖形化展示，定位問題是解決問題的前置條件，但定位問題可能不是最難的，分析和優(yōu)化才是最耗時(shí)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，修改之后，要再回歸測試，驗(yàn)證是否如預(yù)期般有效 。
什么是高性能程序？架構(gòu)致廣遠(yuǎn)、實(shí)現(xiàn)盡精微 。
架構(gòu)優(yōu)化的關(guān)鍵是識別瓶頸，這類優(yōu)化有很多套路，比如通過負(fù)載均衡做分布式改造，比如用多線程協(xié)程做并行化改造，比如用消息隊(duì)列做異步化和解耦，比如用事件通知替代輪詢，比如為數(shù)據(jù)訪問增加緩存，比如用批處理+預(yù)取提升吞吐，比如IO與邏輯分離、讀寫分離等等 。
架構(gòu)調(diào)整和優(yōu)化雖然收效很大，卻因受限于各種現(xiàn)實(shí)因素，因而并不總是可行 。
能不做的盡量不做、必須做的高效做是性能優(yōu)化的一個(gè)根本法則，提升處理能力和降低計(jì)算量可視為性能優(yōu)化的兩個(gè)方向 。
怎么讓程序跑的更快？這要求我們充分利用硬件的各種特性，想方設(shè)法減少等待并且提高并發(fā)，提升CACHE命中率，使用更高效的結(jié)構(gòu)和算法；而降低計(jì)算量，則可能意味著要跳出純技術(shù)范疇，從產(chǎn)品和業(yè)務(wù)視角去審視：哪些功能是必須的，哪些功能是可選可配置的 。
有時(shí)候，我們不得不從細(xì)節(jié)的維度去改進(jìn)程序 。通常，我們應(yīng)該使用簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，但如有必要，就應(yīng)積極使用更高效的結(jié)構(gòu)和算法，不止邏輯結(jié)構(gòu)，物理結(jié)構(gòu)（實(shí)現(xiàn)）同樣影響執(zhí)行效率；分支預(yù)測、反饋優(yōu)化、啟發(fā)性以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)編譯優(yōu)化的效果日益凸顯；熟練掌握編程語言深刻理解標(biāo)準(zhǔn)庫實(shí)現(xiàn)能幫助我們規(guī)避低性能陷阱；深入細(xì)節(jié)做代碼微調(diào)甚至指令級優(yōu)化有時(shí)候也能取得意想不到的效果 。
有時(shí)候，我們需要做一些交換，比如用空間置換時(shí)間，比如犧牲一些通用性可讀性換取高性能，我們只應(yīng)當(dāng)在非常必要的情況下才這么做，它是權(quán)衡的藝術(shù) 。
## 1、架構(gòu)優(yōu)化
通常系統(tǒng)的throughput越大，latency就越高，但過高的latency不可接受，所以架構(gòu)優(yōu)化不是一味追求throughput，也需要關(guān)注latency，追求可接受latency下的高throughput 。
### 負(fù)載均衡
負(fù)載均衡其實(shí)就是解決一個(gè)分活的問題，對應(yīng)到分布式系統(tǒng)，一般在邏輯服的前面都會安放一個(gè)負(fù)載均衡器，比如NGINX就是經(jīng)典的解決方案 。負(fù)載均衡不限于分布式系統(tǒng)，對于多線程架構(gòu)的服務(wù)器內(nèi)部，也需要解決負(fù)載均衡的問題，讓各個(gè)worker線程的負(fù)載均衡 。
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