你有没有想过，为什么跨行转账要告诉你2小时内到账，而不是立即到账？为什么抖音那么多用户同时在使用，却很少出现崩溃的情况？电商网站是如何支撑住双十一全国人民买买买的？
性能优化对一个产品的重要性不言而喻，它直接影响网站的用户留存率，APP在商店的评分和用户粘性。一个响应慢的应用，即便它功能再强大，也留不住用户。
性能优化对一个程序员同样非常重要——如果你是一个有追求的程序员的话。我们说，大多数人的职业生涯发展都应该是一个T字型，要在某一方面有深度，也要有广度。而性能优化，恰恰是一个既需要深度，又需要广度的话题。相信很多程序员都有一个成为架构师的梦，如果想要成为一个系统架构师，那性能优化是不得不学习了解的。
下面将从各个方面，把我知道的关于性能优化的各种“套路”介绍给大家，欢迎大家看完后留言交流探讨。
找到最慢的节点
我们谈性能时，一般来说有两个指标，一个是响应时间，一个是吞吐量。
说到响应时间，最直观的感受就是快与慢。打开一个网页需要多少毫秒、点击一个按钮需要等待多长时间、刷一个抖音视频需要加载多久？这些都是在说响应时间。
吞吐量指的是系统在单位时间能够承受的请求数量，反映是系统的承载能力。
下面列出一些常见的影响性能的地方。
网络传输
影响响应时间的因素有很多，我们可以通过一些监控去测试。但我可以很负责任的告诉你，在大多数场景，一次完整的网络请求中，最多的时间往往是消耗在网络传输上。
网络传输有很多种，比如服务端到客户端的请求和响应，还有服务端各个微服务之间的接口调用耗时，还有应用与数据库、应用与缓存、应用与消息中间件等等之间的网络传输。
当然，大多数时候，我们会把后端的一些东西尽量放在一个机房里面，这样可以直接走内网，网络传输时间不会很高。但相比于大多数应用代码的执行时间来说，这些网络传输也是一笔不小的消耗。
SQL查询
我们应用的数据可能会持久化在不同的地方，不管是关系型数据库、非关系型数据库、还是搜索引擎，一旦数据量上去了，如果没有做好性能优化，查询的时候很容易就耗费大量的时间。
最常见的就是SQL慢查询了，一旦产生了慢查询，轻则响应时间变慢，重则拖满线程池导致整个服务不可用。所以SQL查询也是我们经常会考虑到的性能优化方向。
线程等待
线程等待指的是线程同步造成的问题。现代服务器往往是多核的，我们通常会使用线程池来发挥多核服务器的优势。但使用多线程经常会遇到的问题就是线程的同步问题。
在高并发下，线程同步其实是一个很危险的操作。如果临界区的操作比较耗时，就会导致大量的线程等待、堆积，最终撑满线程池。比如上面提到的慢SQL就常常会导致这个问题。
所以我们在使用多线程的时候，一定要小心谨慎。尽量弄清楚它的原理，想办法避免或者更轻量级地上锁。比如Yasin前几天发的几篇关于ThreadLocal的文章，里面就介绍了在某些场景可以用ThreadLocal避免线程的同步。
多线程是一块比较大，也比较难的知识点，也是互联网大厂的入门门槛，面试必问，工作中也会经常用到。这里推荐我之前参与写作的一本关于多线程的开源电子书《深入浅出Java多线程》，在我的公众号“编了个程”回复“多线程”即可领取这本书的电子版。
Full GC
Full GC其实影响整个应用性能的概率比较小。但如果你的程序没写好，或者JVM参数没有设置好，造成了频繁Full GC或者Full GC时间过长，也是有可能会影响性能的。
对JVM有所了解的朋友都知道，Full GC会STW (Stop The World)，这段时间程序会暂停，也就没法响应用户。
❝G1对Full GC做了优化，把单线程的Full GC变成了多线程并行Full GC。但如果Full GC频繁，仍然会影响应用的性能。
❞
这里列一下Full GC频繁的原因，有兴趣的朋友可以自己再深入了解一下：
- 老年代设置的空间太小
- 永久代空间不足
- 程序中写了很多大对象
- 晋升老年代的代数阈值设置太小
高频优化思路
针对上面提到的几个最容易影响程序性能的点，下面介绍一些高频的性能优化思路，大多数都是针对网络传输的，从各种角度去减少网络传输的消耗。从这些思路入手，大概率可以很明显地提升性能，小伙伴们可以作为参考。
CDN
前面提到，一般来说，一个用户请求大多数时间是消耗在网络传输上的，尤其是客户端与服务端之间的网络传输。
CDN全称是“Content Delivery Network”，翻译过来叫内容分发网络。原理其实很简单，就是把资源分发到全国各地甚至是世界各地，使得用户可以就近取得资源，「缩短网络传输的距离」，降低延迟，所以可以很明显地提升响应速度和成功率。
CDN原理
所以CDN多是用于「文件分发」，比如网站的css、js、图片、视频等资源文件。曾经听过一句话：如果你的网站没有使用CDN，那么使用CDN基本上可以让你的网站性能得到「大幅度提升」。
CDN一般是和OSS配合起来使用的。现在各大主流云厂商基本都提供了OSS和CDN的产品，我自己的个人网站是使用的七牛云，有「10G的免费容量」，比较适合于个人站长。
压缩
另一个优化网络传输消耗的思路就是压缩了。CDN的思路是让网络传输的距离更短，压缩的思路是「让网络传输的内容更小」。尤其适用于js/css等文本文件，压缩收益非常高，往往能节省很多的网络传输开销。
图片和视频当然也可以压缩，不过需要选择合适的压缩算法。比如我们用微信发送图片时，如果不点击“发送原图”，那图片就会被微信压缩，虽然可能没那么高清，但是文件小很多，使得用户可以更快收到图片，提升用户体验。
现在大多数网站都会使用nginx作为前端服务器或者负载均衡器，在nginx里面可以非常方便地启动gzip压缩功能：
server{ gzip on; gzip_buffers 32 4K; gzip_comp_level 6; gzip_min_length 100; gzip_types application/javascript text/css text/xml; gzip_vary on; }
在浏览器打开“开发者控制台”，查看资源的网络请求，可以查看该资源是否启用了压缩算法。
使用gzip
❝注意：gzip压缩算法比较适用于html、js、css等文本文件，不适用于图片等二进制文件。对图片使用gzip压缩收益不高，反而可能会增加体积。
❞
预加载
前面讲到了两个网络传输的优化思路。我们可以另辟蹊径：既然网络传输那么消耗时间，那我们「偷偷在不忙的时候提前下载好」不行吗？
大家可以做一个实验：刷抖音刷到一半，等一会儿，然后停掉自己的网络，再往下刷，可以发现还能刷好几个视频。
这就是因为抖音使用了预加载技术，当你在专心致志地看一个有趣的视频的时候，这个时候网络其实是空闲的，抖音就在悄悄下载后面几个视频，这样你就可以一直刷刷刷，用户体验就会很顺畅。
试想一下，如果不使用预加载，用户每次往下刷，都得等几秒钟把这个视频下载下来才能看，那自然用户体验极差。
当然了，预加载并不适用于所有场景。毕竟预加载是提前下载，并不是不下载。如果不是有特定的业务场景，其实也没必要使用预加载。不合理地使用预加载甚至有可能会影响正常的业务，还有可能造成数据不一致的问题。
慢SQL优化
很多应用后端会使用关系型数据库来持久化数据。如果数据量大了，索引设置不合理，就很有可能会产生慢SQL。
生产环境最好加上慢SQL监控和分析的工具。阿里出品的Druid就很不错。对很多中小型项目来说已经足够了。
慢SQL优化一般有几个思路。
- 先看是不是没有命中索引，如果没有命中，是否可以调整索引或者SQL语句？
- 看能不能从业务代码层面解决？
- 能不能在应用层面加缓存？
- 考虑是否需要分库分表？
索引这个东西大家应该或多或少都接触过或者听说过。分析索引需要有一定的数据库基础，这里推荐《高性能MySQL》这本书，对索引讲得比较清晰。我的个人网站yasinshaw.com上面也有我之前写的关于MySQL的系列文章：
搜索关键字MySQL
从业务层面解决也是可以思考的一个点。比如我之前优化过的一个慢SQL。优化前的做法是用count查询数据库还有多少数据，如果大于0，就delete掉这批数据，每次delete 3k条。结果每天数据库都有几十万条符合这个查询条件的数据，导致每次count查询都会耗费许多时间，即使走了索引，也得扫描几十行。而delete也因为数据量太大，执行时间超过1秒，收到告警。
long count = dao.count(condition); while(count > 0) { dao.delete(condition); count = dao.count(condition); }
优化思路也很简单，因为delete的时候会返回删除的行数。所以我们直接用这个数据来决定是否退出循环就行了，根本不需要count查询。同时把批量删除的行数从3k条修改为1k条，这样两个慢SQL问题就都解决了。
long deletedNumber = 0; do { deletedNumber = dao.delete(condition); } while (deletedNumber > 0)
缓存和分库分表会在下文做详细介绍，这里不赘述。
JVM调优和升级
频繁的GC会占用大量的JVM资源，还会浪费CPU的资源。所以如果是生产环境，推荐给JVM也加上监控和告警，这样能够随时观察JVM的状况是否健康。
尤其是对于Full GC，要格外注意，因为Full GC会Stop The World。前段时间我们有一个应用就是因为永久代空间不足，触发Full GC，而每次回收效果又不好，导致一遍又一遍地Full GC，影响应用的正常工作。
Java也在对JVM不断进行优化和升级，比如最新的ZGC，在大堆下性能表现优异。G1也非常不错，如果项目条件允许，建议使用稍微新一点的垃圾收集器。
