性能优化方法论

在优化前要考虑的三个问题

首先，判断性能优化是不是有效？优化后，能提升多少性能？
第二，性能问题通常都不是独立的，如果有多个性能问题同时发生，先优化哪一个？
第三，提升性能的方法并不是唯一的，当有多种方法可以选择时，你会选用哪一种？

评估性能优化的效果

三步走
1、确定性能的量化指标
2、测试优化前的性能指标
3、测试优化后的性能指标
性能的量化指标很多，比如cpu使用率、应用程序的吞吐量、客户端的请求延迟等都可以评估性能。
不能局限在单一维度上，至少要从应用程序和系统资源两个维度上来选择不同的指标

应用程序的维度，我们可以用吞吐量和请求延迟来评估应用程序的性能
系统资源的维度，我们可以用cpu使用率来评估系统的CPU使用情况

之所以选择这两个不通维度指标，是因为应用程序和系统资源这两者相辅相成的关系
好的应用程序是性能优化的最终目的和结果，系统优化总是为应用程序服务的。所以，必须要是用应用程序的指标，来评估性能优化的整体效果。
系统资源的使用情况是影响应用程序性能的根源。所以，需要用系统资源的指标，来观察和分析瓶颈的来源

多个性能问题同时存在，要怎么选择？

系统性能总是牵一发而动全身，所以性能问题通常也不是独立存在的。那么当多个性能问题同时发生的时候，应该去优化那一个？
在性能测试的领域，流传很广的一个说法是“二八原则”，也就是说80%的问题都是由20%的代码导致的。只要找出这20%的位置，你就可以优化80%的性能，也就是说并不是所有的性能的问题都值得优化。
先把所有的性能问题分析一遍，找出最重要的、可以最大程度提升性能的问题，从它开始优化。这样的好处是，不仅性能提升的收益最大，而且很可能其他问题都不用优化，就已经满足了性能要求。

有多种优化方法时，要如何选择？

一般情况下，选能最大提升性能的方法，这其实也是性能优化的目标。
但要注意，现实情况要考虑的因素却没有那么简单。最直观来说，性能优化并非没有成本。性能优化通常会带来复杂度的提升，降低程序的可维护性，还可能在优化一个指标时，引发其他指标的异常。也就是说，很可能你优化了一个指标，另一个指标的性能却变差了。在考虑选择那个性能优化方法时，综合多方面的因素。不能想着“一步登天”，试图一次性解决所有问题；也不要只会“拿来主义”，把其他应用的优化方法原封不动拿来用，却不经过任何思考和分析。

CPU优化

清楚了性能优化最基本的三个问题后，我们接下来从应用程序和系统的角度，分别来看看如何才能降低CPU使用率，提高CPU的并行处理能力。

应用程序优化

从应用程序的角度来说，降低CPU使用率的最好方法当然是，排出所有不必要的工作，只保留最核心对的逻辑。比如减少循环的层次、减少递归、减少动态内存分配等等。
除此之外，应用程序的性能优化也包括很多种方法，常见的以下几种：

编译器优化 eg：gcc提供的优化选项-02
算法优化 eg：在数据比较大的情况下，可以用O（nlogn）的排序算法（如快排、归并排序等），代替0（n^2）的排序算法。
多线程代替多进程相对于进程的上下文切换，线程的上下文切换并不切换进程地址空间，因此可以降低上下文切换的成本。
善用缓存

系统优化

从系统的角度来说，优化CPU的运行，一方面要充分利用CPU缓存的本地性，加速缓存访问；另一方面，就是要控制进程的CPU使用情况，减少进程间的相互影响。
具体来说，系统层面的CPU优化方法也有不少，常见的一些方法

CPU绑定：把进程绑定到一个或者多个CPU上，可以提高CPU缓存的命中率
CPU独占：跟cpu绑定类似，进一步将CPU分组，并通过CPU亲和性机制为其分配进程。这样，这些CPU就有指定的进程独占，换句话说，不允许其他进程再来使用这些
优先级调整：使用nice调整进程的优先级，正值调低优先级，负值调高优先级。
为进程设置资源限制：使用Linux cgroups来设置进程的CPU使用上限，可以防止由于某个应用自身的问题，而耗尽系统资源。
NUMA优化
中断负载均衡：无论是软中断还是硬中断，他们的中断处理程序都可能会耗费大量的CPU。开启irqbalance服务或者配置smp_affinity，就可以吧中断处理过程自动负载均衡到多个CPU上。

千万避免过早优化

过早优化是万恶之源，一方面，优化会带来复杂性的提升，降低可维护性；另一方面，需求不是一成不变的。针对当前情况进行的优化，很可能并不适应快速变化的新需求。这样，在新需求出现时，这些复杂的优化，反而可能阻碍新功能的开发。

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