WEB前端性能优化：
1.浏览器:
http:无状态应用协议，每次都要建立连接。
减少http请求：合并CSS，图片，javascript。图片合并，通过CSS鼠标偏移响应URL
使用浏览器缓存：CSS，图片，javascript等静态数据变更比较少，可以在首部中cache-control,expires属性控制。浏览器缓存更新使用渐进更新，防止浏览器大量集中更新造成服务器，网络负担。
启用压缩：
CSS在上，javascript在下。
减少cookie，静态资源单独域名。动静分离。
2.CDN（content distribute network内容分发网络）
最短路径返回。主要是静态资源。
3.反向代理
服务器端代理配置缓存。
应用服务器性能优化：
1.分布式缓存：
缓存的本质是hash表：k,v hashcode是对象的惟一标识符
key=>hashcode(key)=>hashcode表索引下标
二八定律
频繁修改的数据不适合缓存
数据的读写比大于2：1使用缓存才有意义。
弱事务一致性。
缓存不应该被当作一个可靠的数据来源。分布式缓存可在一定程序上增强可用性。防止缓存雪崩。
LRU，最近最久未用算法。
使用缓存预热加速性能。
缓存空数据，防止攻击。
分布式缓存架构：
JBOSS cache：更新同步，不适合大型网站，通常与应用部署在相同服务器上。
memcached:不同步。部署在不同的服务器上，通过一致性hash等路由选择算法。使用TCP，基于文本的自定义协议。服务端使用libevent网络通信程序库。
远程通信协议：TCP，UDP，HTTP
通信序列化协议：
文本数据序列化：XML，JSON等
二进制数据序列化：
内存管理：slab_class=>slab=>trunk,此方式内存浪费比较严重。
使用MQ消息队列将调用异步化，改进网站扩展性。
用户应用=>消息=>数据库
消息队列具有很好的削峰作用。
异步操作不能立即返回给用户数据，需要后面业务上的协调。
代码优化：
多线程。
IO阻塞与多CPU
启动线程数：[任务执行时间/(任务执行时间-IO等待时间)]*cpu核数
资源复用。
连接池。
数据结构。
算法优化。
垃圾回收.
存储性能优化：
机械硬盘 VS 固态硬盘
机械盘式硬盘：快速顺序读写，慢速随机读写
固态硬盘：可随机读写。
B+树 VS LSM树
传统关系型数据库一般使用B+树
2级检索，不超过3层，超过5次硬盘访问更新一条数据（3次索引＋2次读写），数据随机读取，机械硬盘多次访问影响性能。
NOSQL多采用LSM树
N阶合并数，数据操作在内存中进行，保持树型结构，当数据量超过设置阀值时，和磁盘上的上下级排序树合并，使用新数据复写老数据。
读数据时优先从内存中查找，找不到时再向磁盘中排序树查找。
LSM树更新数据在内存中，不需要多次访问磁盘。
当数据以写为主，读集中在最近访问的数据时。
HDFS VS RAID
mapreduce 并发任务计算框架
block复写 分布式文件系统不在需要RAID系统
name节点
data节点 以块为单位，一般设置比操作系统默认的512K大得多。
1.浏览器:
http:无状态应用协议，每次都要建立连接。
减少http请求：合并CSS，图片，javascript。图片合并，通过CSS鼠标偏移响应URL
使用浏览器缓存：CSS，图片，javascript等静态数据变更比较少，可以在首部中cache-control,expires属性控制。浏览器缓存更新使用渐进更新，防止浏览器大量集中更新造成服务器，网络负担。
启用压缩：
CSS在上，javascript在下。
减少cookie，静态资源单独域名。动静分离。
2.CDN（content distribute network内容分发网络）
最短路径返回。主要是静态资源。
3.反向代理
服务器端代理配置缓存。
应用服务器性能优化：
1.分布式缓存：
缓存的本质是hash表：k,v hashcode是对象的惟一标识符
key=>hashcode(key)=>hashcode表索引下标
二八定律
频繁修改的数据不适合缓存
数据的读写比大于2：1使用缓存才有意义。
弱事务一致性。
缓存不应该被当作一个可靠的数据来源。分布式缓存可在一定程序上增强可用性。防止缓存雪崩。
LRU，最近最久未用算法。
使用缓存预热加速性能。
缓存空数据，防止攻击。
分布式缓存架构：
JBOSS cache：更新同步，不适合大型网站，通常与应用部署在相同服务器上。
memcached:不同步。部署在不同的服务器上，通过一致性hash等路由选择算法。使用TCP，基于文本的自定义协议。服务端使用libevent网络通信程序库。
远程通信协议：TCP，UDP，HTTP
通信序列化协议：
文本数据序列化：XML，JSON等
二进制数据序列化：
内存管理：slab_class=>slab=>trunk,此方式内存浪费比较严重。
使用MQ消息队列将调用异步化，改进网站扩展性。
用户应用=>消息=>数据库
消息队列具有很好的削峰作用。
异步操作不能立即返回给用户数据，需要后面业务上的协调。
代码优化：
多线程。
IO阻塞与多CPU
启动线程数：[任务执行时间/(任务执行时间-IO等待时间)]*cpu核数
资源复用。
连接池。
数据结构。
算法优化。
垃圾回收.
存储性能优化：
机械硬盘 VS 固态硬盘
机械盘式硬盘：快速顺序读写，慢速随机读写
固态硬盘：可随机读写。
B+树 VS LSM树
传统关系型数据库一般使用B+树
2级检索，不超过3层，超过5次硬盘访问更新一条数据（3次索引＋2次读写），数据随机读取，机械硬盘多次访问影响性能。
NOSQL多采用LSM树
N阶合并数，数据操作在内存中进行，保持树型结构，当数据量超过设置阀值时，和磁盘上的上下级排序树合并，使用新数据复写老数据。
读数据时优先从内存中查找，找不到时再向磁盘中排序树查找。
LSM树更新数据在内存中，不需要多次访问磁盘。
当数据以写为主，读集中在最近访问的数据时。
HDFS VS RAID
mapreduce 并发任务计算框架
block复写 分布式文件系统不在需要RAID系统
name节点
data节点 以块为单位，一般设置比操作系统默认的512K大得多。
