漫谈性能调优

作为一名高级工程师，性能调优是必不可少的技能，本篇文章是性能调优系列文章的第一篇

导致性能瓶颈的几点原因

1. CPU：如果系统中存在视频分析、3D渲染、大量计算这样的应用时，大量的CPU资源的竞争就会引起性能瓶颈
2. 内存：一般来说内存不会成为性能瓶颈，为啥人家redis快，就是因为是基于内存的。但是呢内存资源不够用确实是个很致命的问题，就像Java中的OOM大部分都是因为内存资源不够引起的
3. 磁盘：我们都知道买一个256G的硬盘的价钱勉强才可以买一个8G的内存条，它们之间的价格差距如此之大主要就是因为内存的读写速度比磁盘大的多，所以说如果程序中存在大量的读写磁盘的场景那么就很容易成为性能瓶颈
4. 网络：曾经有人说过网络环境可能是最复杂的，且最不受程序控制的，一个包发出去在哪丢的都不知道。所以如果程序中需要从第三方获取服务的场景就很容易成为瓶颈
5. 数据库：数据库是一个程序必须使用到的组件，所有的数据库都存在连接数量、读写速度、数据合并等因素的制约。再者如果使用关系型数据库且没有利用索引等技术的时候更是一场灾难
6. 锁竞争：对于高并发应用来说，使用锁来维护数据的一致性是避免不了的。但是维护了一致性就要承受锁竞争带来的线程上下文切换时带来的开销、甚至还有死锁的发生

哪些指标可以衡量系统的性能

1. 响应时间：应用系统从用户发起请求到做出响应的时间，例如我们平时打游戏时如果响应时间大于几百毫秒我们就会说这玩意真卡，这网速不行啊等等。。
2. 启动时间：应用系统从开始运行到可以正常处理业务所浠要花费的时间，比如从点击王者荣耀图标到进入系统开始撸的时间
3. 吞吐量（TPS）：应用程序单位时间内处理的请求数量，例如微信后台服务器一秒可以处理几十万的用户发消息的请求
4. 每秒查询率（QPS）：相对特殊的TPS，可以理解为查询服务的TPS
5. 并发用户数：系统可以同时支撑正常使用功能的用户量，例如某某游戏周年庆时号称1千万人同时在线
6. 系统负载：当系统压力上升时，上述的各项指标的变化曲线是否平缓