前言：
系统性能是互联网应用最核心的非功能性架构目标，系统因为高并发访问引起的首要问题就是性能的问题，高并发访问的情况下，系统因为资源不足，处理每个请求的时间都会变慢，看起来就是性能的变差。
因此性能优化是互联网架构师的核心职责之一，通常我们想到性能优化，首先想到的就是优化代码，事实上，一个系统就是有多个方面组成的，所有这些方面都可以进行优化。
性能优化的一个大前提就是必须知道当前系统的性能状况，然后才能进行性能优化，而了解系统性能状况必须通过性能测试。
性能的指标：
性能测试就是模拟用户，对系统进行高并发的访问压力，观察系统的性能指标，系统性能指标主要有响应时间、并发数、吞吐量性能计数器。
响应时间，是指发出请求开发到收到最后响应数据所需要的时间，响应时间是系统最重要的性能指标，最直接反映了系统的快速。
并发数是指系统同时处理处理的请求数，这个数字反映了系统的负载压力情况，性能测试的时候，通常在性能压测工具中，用多线程模拟并发用户请求，每个线程模拟一个用户请求，这个线程数就是性能指标的并发数。
吞吐量是指单位时间内系统处理请求的数量，体现的是系统的处理能力，一般用每秒的HTTP请求数HPS、每秒事务数TPS、每秒查询数QPS这样的一些指标来衡量。
吞吐量、响应时间和并发数三者之间是有关联的，并发数不变，响应时间足够快，单位时间内的吞吐量就会相应的提高。比如说并发数是1，响应时间是100ms，TPS可以是10,。如果响应时间是1000ms，TPS吞吐量变成了1.
性能计数器指的是服务器或者操作系统性能的一些指标数据，包括系统负载System Load、对象和线程数、内存使用、CPU使用、磁盘和网络IO等指标。这些指标都是系统监控的重要参数，反映系统负载和处理能力的一些关键指标，通常这些指标和性能是强关联的。这些指标高的话，通常也预示着性能可能已经出现了问题，在实践中运维和开发人员会对这些指标设置一些报警和阀值。当监控系统发现性能计数器超过阀值的时候，就会向运维和开发人员进行报警处理。
性能测试：
性能测试是使用性能测试工具，通过多线程模拟用户请求对系统施加高并发的请求压力，得到以上这些指标。事实上，性能测试随着性能测试工具逐渐增加请求线程数，系统的吞吐量和响应时间会呈现出不同的性能特性，具体来说，整个测试过程又可以分为性能测试、负载测试、压力测试三个阶段。
性能测试：
性能测试是指系统设计初期规划的性能指标为预期的目标，对系统不断进行添加压力，验证系统在资源可以接受的范围内是否达到性能的预期指标，这个过程中，随着并发数的增加，吞吐量也在增加，响应时间变化不大的情况。
负载测试：
负载测试是对系统不断添加并发请求，增加系统的压力，直到系统的某项或多项指标达到安全的临界值。这个过程中，随着并发数的增加，吞吐量只有小幅度的增加，达到最大值以后，吞吐量还会下降，而响应时间会不断增加变大。
压力测试：
压力测试就是超过安全负载的情况下，增加并发请求数量，对系统继续添加压力，知道系统崩溃，或者不再处理任何请求了，此时并发数就是系统的最大压力承受能力，这个过程中，吞吐量迅速下降，响应时间迅速增加，一直到系统崩溃，吞吐量0。
性能压力测试工具不断增加请求线程数，持续对系统进行性能测试，负载测试、压力测试得到对应的TPS和响应时间。
性能优化：
一个系统是由很多方面构成的，程序只是这个系统的一个小部分，因此进行性能优化的时候，也需要从系统的角度出发，综合考虑方案。
用户体验优化：
性能优化的最终目的是让用户有更好的性能体验，所以性能优化最直接的其实是优化用户体验。同样500毫秒的响应时间，如果收到全部响应数据后才开始显示给用户，相比收到部分数据就开始显示，对用户的体验就完全不一样了，同样在等待响应结果的时候，显示一个空白的页面和显示一个进度条，用户感受性能也是完全不同的。
除了用户体验优化这种比较主观的性能优化，即使想要真正优化性能指标，进行客观的性能优化，也可以从系统的角度出发，全方位考虑系统的各个方面。
性能中心优化：
数据中心性能优化，开发软件是部署在数据中心的，对于一个访问的互联网应用而言，如果只有一个数据中心，那么最远的用户访问这个数据中心的时候，即使光速进行通信的话，一次请求的响应网络通信也需要130毫秒才能处理完毕。
所以现在大型互联网应用基本都采用多数据中心方案，在全球各个主要区域都部署自己的数据中心，就近进行用户提供服务，加快响应速度。
硬件的优化：
可以使用垂直伸缩、水平伸缩两种架构方案进行处理。有时候，硬件能力的提升对系统性能的影响是非常大的。
操作系统的优化：
不同系统以及系统内部的某些特性也会对软件性能有重要的影响。分布式计算的某些服务器上，操作系统自身消耗cpu的占比较高。
虚拟机的优化：
比如说Java这样的编程语言开发的系统是需要运行在Linux虚拟机上面的，虚拟机的性能对系统的性能也有较大的影响，特别是垃圾回收，可能会导致应用程序出现巨大的卡顿。
基础组件优化：
在虚拟机之下，应用程序之上，依赖的各种基础组件，比如说Web容器，数据库连接池，MVC框架等等，这些组件的性能也会对系统性能有较大的影响。
架构优化：
技术架构的优化方案，比如说：缓存、消息队列、集群等
缓存
通过从缓存读取数据，加快响应时间，减少后端计算的压力，缓存主要是提升读的性能。
消息队列：
通过数据写入消息队列，异步进行计算的处理，提升系统的响应时间和处理速度，消息队列主要是提升写的性能。
集群：
单一的服务器进行伸缩，构建成一个集群完成同一种计算任务，从而提高系统的高并发压力的性能。各种服务器都可以构建集群、缓存集群、数据库集群等等。
代码优化：
数据结构的优化、sql语句的优化、异步编程Io的处理等。
此外还可以使用线程池、连接池等对象池的技术，复用资源、减少资源的创建。设计模式的使用，开发清晰、易懂的代码。
小结：
性能优化的顺序：性能测试、根据性能测试结果进行性能的分析，寻找性能瓶颈点，针对瓶颈进行优化的处理，优化完成后继续进行性能测试，观察性能是否有改善，是否达到预期的性能目标，如果没有达到目标，继续分析瓶颈点，迭代优化处理。
性能优化的一个前提是进行性能的测试，了解系统的性能指标，才能有目标进行性能优化，必须要了解系统的内容部结构，能够分析得到引起性能问题的原因所在，并解决问题。
