系统性能优化是一项复杂而又重要的工作，是任何一个系统都绕不开的话题。
这里说的性能优化是指在一定的资源限制前提下，对系统的响应时间、吞吐量做优化。
优化的好呢，拖拉机变超跑，优化不好呢，也有可能拖拉机变板儿车。
今天我们就来捋一捋，系统性能优化到底需要关注哪些点，可以从哪些层面入手做优化？

首先是代码层面，任何一个系统都是代码一行行构建起来的，代码质量决定了系统的性能基准。这方面的提升，主要还是看工程师对编程语言的经验积累，包括对依赖类库的熟练程度。
比如拿序列化组件来说，序列化时，fastjson更快，反序列化时，jackson更快。结合具体场景选不同组件。

其次是中间件层面，一般中间件都会对外暴露参数，对这些参数的理解，也会很大程度影响性能。
比如是否开启压缩，如果你CPU资源充足，传输内容又很大时，优化效果就比较明显。
再比如连接池的配置，是长连接还是短连接？是同步还是异步？
就Java语言来说，JVM调参也属于这一层面，需要你对JVM结构、垃圾回收机制有较为深刻的理解。

然后是系统架构设计层面的优化，这里的套路就比较多了，一般我经常会关注下面5点：

1、合理的模块依赖关系，一个请求依赖路径上的模块是否是达到最简？
比如，一个业务请求，之前需要123456步完成。经过业务梳理，你发现，其实必须当时完成的只有123前三步。4是更新汇总表，可以去掉，改为定时任务来更新。5是写日志，可以改为异步写，6是通知其他相关系统，可以改为发消息到队列，不必同步等待结果。这样原来需要6步操作的请求，就一下被压缩到了3步，响应时间大大缩短。

2、如果请求路径上已经不能再减，那能否并行呢？比如一个请求中的两个操作，如果它们没有先后依赖关系，可以分别启两个线程一起去执行，等待结果后，再一起返回即可。但如果这两个操作，都是CPU计算，我们一般不会去并行。因为CPU的核心线程数有限，CPU计算操作并行后，看似当前请求的CPU利用率更高，但其实每个请求都这么抢，没什么意义，反而会增加线程切换成本，让系统的吞吐量在高压下，衰败的更快。

3、缓存的使用，缓存是典型的空间换时间的方法。可以根据需要建立不同级别的缓存，如本地缓存、分布式缓存（如Redis）来提升系统性能。但这里需要关注缓存的过期时间，做好数据时效性和访问效率之间的平衡。此外，Redis这种分布式缓存，也可以采用主动更新的方式，但本地缓存一般不这么干。其实，前端常用的CDN，本质上也是一种缓存，是对静态数据的访问提速方案。

4、池化，连接可以池化变连接池，线程可以池化变线程池，所有创建成本高的对象，都可以考虑预建的方式，减少等待时间。这个具体参照我上一期关于连接池的讨论。

5、如果是机器学习类应用，还可以考虑异构计算，用GPU给计算密集型任务提速。当然有些CPU也支持SIMD，也就是单指令，多数据流，但这个还要看具体编程语言的支持。

说完了系统设计，最后我们还需要关注数据库层面的优化。关系型数据库重点关注索引的建立和SQL的编写，非关系型要结合具体产品做优化，比如Mongo的分区设计，Hbase的rowkey设计。

说了这么多，我们来稍微总结一下，为什么我们有时觉得系统优化复杂又困难重重呢？那是因为我们需要关注的点太多了，如果没有抓住系统的核心问题，就往往适得其反。

其实，系统性能优化，核心思想就两个：一是节约，二是平衡。

减少请求依赖是节约、优化代码执行路径也是节约，因为性能优化就是在有限资源前提下进行的。首先要做的就是要尽可能的减少不必要的消耗。
在节约的前提下，下一步就是平衡。系统性能上不去，就是因为在某个方面遇到了瓶颈点。可能是CPU计算资源、可能是内存资源、也可能是IO资源。我们优化就是要去消灭这一个个的瓶颈点。去往相对不紧张的资源去转化，去平衡。
开启压缩，是提高了CPU计算成本，但减少了传输成本；建立缓存，是提高了内存成本，但降低了数据访问成本；池化，是提高了内存成本，但降低了CPU计算成本。

对机器各种资源的消耗整体平衡了，没有瓶颈点了，那这台机器的价值才算被我们榨干了。系统的整体吞吐量才能达到最大。

懂了核心思想，灵活运用上面的优化方法，再配合一两件性能分析工具，系统性能优化就能无望而不利了。

来，拿好你的超跑钥匙~