性能优化还不会？吃掉这五个类别，摆平性能优化
4. 延后 / 惰性处理
延后 / 惰性处理策略和前面说的预先 / 提前处理正好相反。就是尽量将操作（比如计算），推迟到必需执行的时刻，这样很可能避免多余的操作，甚至根本不用操作。
运用这一策略最有名的例子，就是 COW（Copy On Write，写时复制）。假设多个线程都想操作一份数据，一般情况下，每个线程可以自己拷贝一份，放到自己的空间里面。但是拷贝的操作很费时间。系统如果采用惰性处理，就会将拷贝的操作推迟。如果多个线程对这份数据只有读的请求，那么同一个数据资源是可以共享的，因为“读”的操作不会改变这份数据。当某个线程需要修改这一数据时（写操作），系统就将资源拷贝一份给该线程使用，允许改写，这样就不会影响别的线程。
COW 最广为人知的应用场景有两个。一个是 Unix 系统 fork 调用产生的子进程共享父进程的地址空间，只有到某个子进程需要进行写操作才会拷贝一份。另一个是高级语言的类和
容器，比如 Java 中的 CopyOnWrite 容器，用于多线程并发情况下的高效访问。C++ 里面经常使用的 STL 标准模板库中的很多类，比如 string 类，也是具有写时才拷贝技术的类。
三、并行 / 异步操作
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优化策略的第三大类是“并行 / 异步操作”。并行和异步两种操作虽然看起来很不一样，其实有异曲同工之妙，就是都把一条流水线和处理过程分成了几条，不管是物理上分还是逻辑上分。
5. 并行操作
并行操作是一种物理上把一条流水线分成好几条的策略。直观上说，一个人干不完的活，那就多找几个人来干。并行操作既增加了系统的吞吐量，又减少了用户的平均等待时间。比如现代的 CPU 都有很多核，每个核上都可以独立地运行线程，这就是并行操作。
并行操作需要我们的程序有扩展性，不能扩展的程序，就无法进行并行处理。这里的并行概念有不同的粒度，比如是在服务器的粒度（所谓的横向扩展），还是在多线程的粒度，甚至是在指令级别的粒度。
绝大多数互联网服务器，要么使用多进程，要么使用多线程来处理用户的请求，以充分利用多核 CPU。另外一种情况就是在有 IO 阻塞的地方，也是非常适合使用多线程并行操作的，因为这种情况 CPU 基本上是空闲状态，多线程可以让 CPU 多干点活。
6. 异步操作
异步操作这一策略和并行操作不同，这是一种逻辑上把一条流水线分成几条的策略。
我们首先在编程的领域澄清一下概念：同步和异步。同步和异步的区别在于一个函数调用之后，是否直接返回结果。如果函数挂起，直到获得结果才返回，这是同步；如果函数马上返回，等数据到达再通知函数，那么这就是异步。
我们知道 Unix 下的文件操作，是有 block 和 non-block 的方式的，有些系统调用也是block 式的，如：Socket 下的 select 等。如果我们的程序一直是同步操作，那么就会非常影响性能。采用异步操作的话，虽然稍微增加一点程序的复杂度，但会让性能的吞吐率有很大提升。
现代的语言往往对异步操作有比较好的支持，使得异步编程变得更加简单，可读性也更好。
四、缓存 / 批量合并
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“缓存 / 批量合并”是优化策略中的第四大类。缓存和批量合并这两个策略，有些场景下会同时起作用，所以我把它们放在一起。
7. 缓存数据
缓存的本质是加速访问。这是一个用得非常普遍的策略，几乎体现在计算机系统里面每一个模块和领域，CPU、内存、文件系统、存储系统、内容分布、数据库等等，都会遵循这样的策略。
我们最熟悉的应该就是 CPU 的各级缓存了。在文件系统、存储系统和数据库系统里面，也有快速缓存来存储经常访问的数据，目的是尽量提高缓存命中率，从而避免访问比较慢的存储介质。
对于一个基于 Web 的应用服务，前端会有浏览器缓存，有 CDN 存放在边缘服务器上，有反向代理提供的静态内容缓存；后端则还会有服务器本地缓存。
程序设计中，对于可能重复创建和销毁，且创建销毁代价很大的对象（比如套接字和线程），也可以缓存，对应的缓存形式，就是连接池和线程池等。
对于消耗较大的计算，也可以将计算结果缓存起来，下次可以直接读取结果。比如对递归代码的一个有效优化手段，就是缓存中间结果。
8. 批量合并处理
在有 IO（比如网络 IO 和磁盘 IO）的时候，合并操作和批量操作往往能提升吞吐量，提高性能。
我们最常见的是批量 IO 读写。就是在有多次 IO 的时候，可以把它们合并成一次读写数据。这样可以减少读写时间和协议负担。比如，GFS 写文件的时候，尽量批量写，以减少IO 开销。
对数据库的读写操作，也可以尽量合并。比如，对键值数据库的查询，最好一次查询多个键，而不要分成多次。
涉及到网络请求的时候，网络传输的时间可能远大于请求的处理时间，因此合并网络请求也很有必要。上层协议呢，端到端对话次数尽量不要太频繁（Chatty），否则的话，总的应用层吞吐量不会很高。
五、更先进算法和数据结构
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优化策略中的最后一个大类就是“更先进算法和数据结构”。这两个策略是紧密配合的，比如先进的算法有时候会需要先进的数据结构；而且它们往往和程序的设计代码直接相关，所以放在一起。
9. 先进的算法
同一个问题，肯定会有不同的算法实现，进而就会有不同的性能。比如各种排序算法，就是各 《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》无偿开源 威信搜索公众号【编程进阶路】 有千秋。有的实现可能是时间换空间，有的实现可能是空间换时间，那么就需要根据你自己的实际情况做权衡。
对每一种具体的场景（包括输入集合大小、时间空间的要求、数据的大小分布等），总会有一种算法是最适合的。我们需要考虑实际情况，来选择这一最优的算法。
10. 高效的数据结构
和算法的情况类似，不同的数据结构的特性，也是千差万别。
没有一个数据结构是在所有情况下都是最好的，比如你可能经常用到的 Java 里面列表的各种实现，包括各种口味的 List、Vector、LinkedList，它们孰优孰劣，取决于很多个指标：添加元素、删除元素、查询元素、遍历耗时等等。我们同样要权衡取舍，找出实际场合下最适合的高效的数据结构。
六、总结
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各种性能问题的解决，需要采用一些策略；而且不同的人和不同的场景中，会采用有时相同有时迥异的策略，恰如韩愈所说的“草树知春不久归，百般红紫斗芳菲”。但花草树木争奇斗艳，说到底是因为“知春不久归”。
同样的道理，这些性能优化策略，有时候很容易想到，有时候并不是那么直观。所以，我们需要系统地有层次地思考，而这一讲就是帮助你建立这样的思路。
通过总结十大策略，希望你可以多从不同角度，思考同一个问题；有时候一个问题看似无解，但多方位思考，可能会突然发现非常好的解决方案。
写在最后
这里给大家分享一个最近我对"性能优化"的一个总结（如下图），因为还有一些比较细的知识点还没整理好，故这次就只给大家分享一个比较广的一个"性能优化总结图"
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