因為工作的原因，對效能優化，程式調優比較關注，但是效能分析溼一個大課題。本書從應用，作業系統至網路逐步分析如何進行調優。

## Let‘s Go!

第一章

• 什麼是演算法，具體例子
• 鎖的效能，機制

鎖

在並行情況下保證資料一致性的必要機制，鎖的實現：

• golang：mutex
• java：synchronized，讀寫鎖，除了這兩種常規的鎖方式，還提供無鎖的操作類，最具代表性的就是使用CAS的ConcurrentHashMap

可能導致的問題：死鎖

在兩個物件互相爭用對方已佔用的資源而產生，解決方案？百度一下嘛兄弟。

如何提高效能

我認為是無法提高鎖的效能，應該處理的是以下兩個方面

• 提高的應該是被鎖區域（下稱：臨界區）的處理速度，讓下一個操作儘快進入。
• 降低臨界區的粒度，控制其複雜度，只需要將保持原子性的程式碼放入臨界區，不過還是推薦多寫可重入的程式碼。

第二章

• 效能分析的基礎：從資料開始（原話：從測量開始）
• 收集必要資訊
• 效能分析工具

如何測量

這個是大部分初學者，剛接觸效能分析的朋友比較頭疼的問題，在此我推薦比較實用的工具

資料庫級

• Mysql：如果線上允許可以使用Druid的監控

快取級

• Redis：CacheCloud

語言級

• java：jmap，jhat，jstack，jvisualvm，MAT，jprofile，好了到這裡都是大家知道的工具。另外：還有Netflix公司提供的FlameGraph火焰圖
• golang：pprof

作業系統級

• 系統監控：zabbix，grafana
• 系統鏈路跟蹤：CAT,pinpong

第三章

• 效能分析思路
• 如何調查原因

效能分析思路

應先熟悉整個鏈路，再從前端到資料庫伺服器排查整個鏈路出現效能問題的點，再去評估修復方案，最後就是用前面提到的一些工具幫助修復。

如何調查原因

建議看一下書中這一節中“初學者容易掉入的陷阱”中介紹的案例，例如：關注受害者，千萬不要只關注受害者，要不永遠不知道真正效能問題發生的原因。

第四章

• 掌握現場調優的準則
• 調優的技巧

現場調優的準則

• 時刻保持大局觀。
• 要有前瞻性的眼光，但是調優需要適合目前的業務情況，不能過度優化。
• 多看資料，以資料為基準

調優的技巧

• 限流
• 訪問頻率高的資料，總在使用者的附近
• 同步->非同步
• 多工處理
• LB
• Cache
• 讀寫分離 不再一一列舉

第五章 效能測試

• 效能測試種類
• 有針對性的效能測試
• 效能測試的預估

為什麼是由針對的效能測試？

不是每一個功能的需要進行效能測試，只需要測試真實有效能要求的功能才是有意義，例如：壓測只有一個管理員使用的後臺管理使用者功能，這樣做是無意義的。

為什麼需要對效能測試進行預估？

對效能測試提供資料預估，是為效能測試的目標提供準則，為線上驗證提供依據。 怎樣進行效能預估？首先需要該功能的DAU，從DAU推算出平均QPS，使用現有資料的高峰期與平均QPS的比值，推算出該功能的高峰期QPS並用於效能測試。如果找不到DAU怎麼辦？找產品啊！還能咋辦？產品沒有咋辦？自求多福，兄弟。

第六章

• 什麼是虛擬化
• 主要虛擬化技術
• 虛擬化效能分析方案

CPU及記憶體虛擬化技術

主要是超執行緒，CPU與記憶體過載使用的時候，宿主機如何去快速切換／排程CPU與記憶體的技術。

第七章

• 雲端計算與IDC架構的區別
• 雲端計算內部結構與最佳架構
• 雲端計算中的效能問題分析

差異？

就是上了雲之後，可以再也不需要太操心硬體的問題，都有專人幫你解決，可以讓開發人員更加專注於業務。

效能問題分析？

也是各種傳統工具，其中兩種就是AB與Jmeter。

最後

再次推薦該書，不僅對解決問題的思維有積極影響，對工作及生活都有另外一番思考。

祝各位讀者閱讀愉快！