作者：xybaby
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目录
一般性原则
依据数据而不是凭空猜测
忌过早优化
忌过度优化
深入理解业务
性能优化是持久战
选择合适的衡量指标、测试用例、测试环境
性能优化的层次
需求阶段
设计阶段
实现阶段
一般性方法
缓存
并发
惰性
批量，合并
更高效的实现
缩小解空间
性能优化与代码质量
总结
正文
作为一个程序员，性能优化是常有的事情，不管是桌面应用还是web应用，不管是前端还是后端，不管是单点应用还是分布式系统。本文从以下几个方面来思考这个问题：性能优化的一般性原则，性能优化的层次，性能优化的通用方法。本文不限于任何语言、框架，不过可能会用Python语言来举例。
不过囿于个人经验，可能更多的是从Linux服务端的角度来思考这些问题。
一般性原则
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依据数据而不是凭空猜测
这是性能优化的第一原则，当我们怀疑性能有问题的时候，应该通过测试、日志、profillig来分析出哪里有问题，有的放矢，而不是凭感觉、撞运气。一个系统有了性能问题，瓶颈有可能是CPU，有可能是内存，有可能是IO（磁盘IO，网络IO），大方向的定位可以使用top以及stat系列来定位（vmstat，iostat，netstat...），针对单个进程，可以使用pidstat来分析。
在本文中，主要讨论的是CPU相关的性能问题。按照80/20定律，绝大多数的时间都耗费在少量的代码片段里面，找出这些代码唯一可靠的办法就是profile，我所知的编程语言，都有相关的profile工具，熟练使用这些profile工具是性能优化的第一步。
忌过早优化
The real problem is that programmers have spent far too much time worrying about efficiency in the wrong places and at the wrong times; premature optimization is the root of all evil (or at least most of it) in programming.
我并不十分清楚Donald Knuth说出这句名言的上下文环境，但我自己是十分认同这个观念的。在我的工作环境（以及典型的互联网应用开发）与编程模式下，追求的是快速的迭代与试错，过早的优化往往是无用功。而且，过早的优化很容易拍脑袋，优化的点往往不是真正的性能瓶颈。
忌过度优化
As performance is part of the specification of a program – a program that is unusably slow is not fit for purpose
性能优化的目标是追求合适的性价比。
在不同的阶段，我们对系统的性能会有一定的要求，比如吞吐量要达到多少多少。如果达不到这个指标，就需要去优化。如果能满足预期，那么就无需花费时间精力去优化，比如只有几十个人使用的内部系统，就不用按照十万在线的目标去优化。
而且，后面也会提到，一些优化方法是“有损”的，可能会对代码的可读性、可维护性有副作用。这个时候，就更不能过度优化。
深入理解业务
代码是服务于业务的，也许是服务于最终用户，也许是服务于其他程序员。不了解业务，很难理解系统的流程，很难找出系统设计的不足之处。后面还会提及对业务理解的重要性。
性能优化是持久战
当核心业务方向明确之后，就应该开始关注性能问题，当项目上线之后，更应该持续的进行性能检测与优化。
现在的互联网产品，不再是一锤子买卖，在上线之后还需要持续的开发，用户的涌入也会带来性能问题。因此需要自动化的检测性能问题，保持稳定的测试环境，持续的发现并解决性能问题，而不是被动地等到用户的投诉。
选择合适的衡量指标、测试用例、测试环境
正因为性能优化是一个长期的行为，所以需要固定衡量指标、测试用例、测试环境，这样才能客观反映性能的实际情况，也能展现出优化的效果。
衡量性能有很多指标，比如系统响应时间、系统吞吐量、系统并发量。不同的系统核心指标是不一样的，首先要明确本系统的核心性能诉求，固定测试用例；其次也要兼顾其他指标，不能顾此失彼。
测试环境也很重要，有一次突然发现我们的QPS高了许多，但是程序压根儿没优化，查了半天，才发现是换了一个更牛逼的物理机做测试服务器。
性能优化的层次
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按照我的理解可以分为需求阶段，设计阶段，实现阶段；越上层的阶段优化效果越明显，同时也更需要对业务、需求的深入理解。
需求阶段
不战而屈人之兵，善之善者也
程序员的需求可能来自PM、UI的业务需求（或者说是功能性需求），也可能来自Team Leader的需求。当我们拿到一个需求的时候，首先需要的是思考、讨论需求的合理性，而不是立刻去设计、去编码。
需求是为了解决某个问题，问题是本质，需求是解决问题的手段。那么需求是否能否真正的解决问题，程序员也得自己去思考，在之前的文章也提到过，产品经理（特别是知道一点技术的产品经理）的某个需求可能只是某个问题的解决方案，他认为这个方法可以解决他的问题，于是把解决方案当成了需求，而不是真正的问题。
需求讨论的前提对业务的深入了解，如果不了解业务，根本没法讨论。即使需求已经实现了，当我们发现有性能问题的时候，首先也可以从需求出发。
需求分析对性能优化有什么帮助呢，第一，为了达到同样的目的，解决同样问题，也许可以有性能更优（消耗更小）的办法。这种优化是无损的，即不改变需求本质的同时，又能达到性能优化的效果；第二种情况，有损的优化，即在不明显影响用户的体验，稍微修改需求、放宽条件，就能大大解决性能问题。PM退步一小步，程序前进一大步。
需求讨论也有助于设计时更具扩展性，应对未来的需求变化，这里按下不表。
设计阶段
高手都是花80%时间思考，20%时间实现；新手写起代码来很快，但后面是无穷无尽的修bug
设计的概念很宽泛，包括架构设计、技术选型、接口设计等等。架构设计约束了系统的扩展、技术选型决定了代码实现。编程语言、框架都是工具，不同的系统、业务需要选择适当的工具集。如果设计的时候做的不够好，那么后面就很难优化，甚至需要推到重来。
实现阶段
实现是把功能翻译成代码的过程，这个层面的优化，主要是针对一个调用流程，一个函数，一段代码的优化。各种profile工具也主要是在这个阶段生效。除了静态的代码的优化，还有编译时优化，运行时优化。后二者要求就很高了，程序员可控性较弱。
代码层面，造成性能瓶颈的原因通常是高频调用的函数、或者单次消耗非常高的函数、或者二者的结合。
下面介绍针对设计阶段与实现阶段的优化手段。
一般性方法
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缓存
没有什么性能问题是缓存解决不了的，如果有，那就再加一级缓存
a cache /kæʃ/ KASH,[1] is a hardware or software component that stores data so future requests for that data can be served faster; the data stored in a cache might be the result of an earlier computation, or the duplicate of data stored elsewhere.
缓存的本质是加速访问，访问的数据要么是其他数据的副本 -- 让数据离用户更近；要么是之前的计算结果 -- 避免重复计算.
缓存需要用空间换时间，在缓存空间有限的情况下，需要优秀的置换换算来保证缓存有较高的命中率。
数据的缓存
这是我们最常见的缓存形式，将数据缓存在离使用者更近的地方。比如操作系统中的CPU cache、disk cache。对于一个web应用，前端会有浏览器缓存，有CDN，有反向代理提供的静态内容缓存；后端则有本地缓存、分布式缓存。
数据的缓存，很多时候是设计层面的考虑。
对于数据缓存，需要考虑的是缓存一致性问题。对于分布式系统中有强一致性要求的场景，可行的解决办法有lease，版本号。
计算结果的缓存
对于消耗较大的计算，可以将计算结果缓存起来，下次直接使用。
我们知道，对递归代码的一个有效优化手段就是缓存中间结果，lookup table，避免了重复计算。python中的method cache就是这种思想.
对于可能重复创建、销毁，且创建销毁代价很大的对象，比如进程、线程，也可以缓存，对应的缓存形式如单例、资源池（连接池、线程池）。
对于计算结果的缓存，也需要考虑缓存失效的情况，对于pure function，固定的输入有固定的输出，缓存是不会失效的。但如果计算受到中间状态、环境变量的影响，那么缓存的结果就可能失效，比如我在前面提到的python method cache
并发
一个人干不完的活，那就找两个人干。并发既增加了系统的吞吐，又减少了用户的平均等待时间。
这里的并发是指广义的并发，粒度包括多机器（集群）、多进程、多线程。
对于无状态（状态是指需要维护的上下文环境，用户请求依赖于这些上下文环境）的服务，采用集群就能很好的伸缩，增加系统的吞吐，比如挂载nginx之后的web server
对于有状态的服务，也有两种形式，每个节点提供同样的数据，如mysql的读写分离；每个节点只提供部分数据，如mongodb中的sharding
分布式存储系统中，partition（sharding）和replication（backup）都有助于并发。
绝大多数web server，要么使用多进程，要么使用多线程来处理用户的请求，以充分利用多核CPU，再有IO阻塞的地方，也是适合使用多线程的。比较新的协程（Python greenle、goroutine）也是一种并发。
惰性
将计算推迟到必需的时刻，这样很可能避免了多余的计算，甚至根本不用计算，这个在之前的《lazy ideas in programming》一文中举了许多例子。
CopyOnWrite这个思想真牛逼！
批量，合并
在有IO（网络IO，磁盘IO）的时候，合并操作、批量操作往往能提升吞吐，提高性能。
我们最常见的是批量读：每次读取数据的时候多读取一些，以备不时之需。如GFS client会从GFS master多读取一些chunk信息；如分布式系统中，如果集中式节点复杂全局ID生成，俺么应用就可以一次请求一批id。
特别是系统中有单点存在的时候，缓存和批量本质上来说减少了与单点的交互，是减轻单点压力的经济有效的方法
在前端开发中，经常会有资源的压缩和合并，也是这种思想。
当涉及到网络请求的时候，网络传输的时间可能远大于请求的处理时间，因此合并网络请求就很有必要，比如mognodb的bulk operation，redis 的pipeline。写文件的时候也可以批量写，以减少IO开销，GFS中就是这么干的
更高效的实现
同一个算法，肯定会有不同的实现，那么就会有不同的性能；有的实现可能是时间换空间，有的实现可能是空间换时间，那么就需要根据自己的实际情况权衡。
程序员都喜欢早轮子，用于练手无可厚非，但在项目中，使用成熟的、经过验证的轮子往往比自己造的轮子性能更好。当然不管使用别人的轮子，还是自己的工具，当出现性能的问题的时候，要么优化它，要么替换掉他。
比如，我们有一个场景，有大量复杂的嵌套对象的序列化、反序列化，开始的时候是使用python（Cpython）自带的json模块，即使发现有性能问题也没法优化，网上一查，替换成了ujson，性能好了不少。
上面这个例子是无损的，但一些更高效的实现也可能是有损的，比如对于python，如果发现性能有问题，那么很可能会考虑C扩展，但也会带来维护性与灵活性的丧失，面临crash的风险。
缩小解空间
缩小解空间的意思是说，在一个更小的数据范围内进行计算，而不是遍历全部数据。最常见的就是索引，通过索引，能够很快定位数据，对数据库的优化绝大多数时候都是对索引的优化。
如果有本地缓存，那么使用索引也会大大加快访问速度。不过，索引比较适合读多写少的情况，毕竟索引的构建也是需有消耗的。
另外在游戏服务端，使用的分线和AOI（格子算法）也都是缩小解空间的方法。
性能优化与代码质量
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很多时候，好的代码也是高效的代码，各种语言都会有一本类似的书《effective xx》。比如对于python，pythonic的代码通常效率都不错，如使用迭代器而不是列表（python2.7 dict的iteritems(), 而不是items())。
衡量代码质量的标准是可读性、可维护性、可扩展性，但性能优化有可能会违背这些特性，比如为了屏蔽实现细节与使用方式，我们会可能会加入接口层（虚拟层），这样可读性、可维护性、可扩展性会好很多，但是额外增加了一层函数调用，如果这个地方调用频繁，那么也是一笔开销；又如前面提到的C扩展，也是会降低可维护性、
这种有损代码质量的优化，应该放到最后，不得已而为之，同时写清楚注释与文档。
为了追求可扩展性，我们经常会引入一些设计模式，如状态模式、策略模式、模板方法、装饰器模式等，但这些模式不一定是性能友好的。所以，为了性能，我们可能写出一些反模式的、定制化的、不那么优雅的代码，这些代码其实是脆弱的，需求的一点点变动，对代码逻辑可能有至关重要的影响，所以还是回到前面所说，不要过早优化，不要过度优化。
总结
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来张脑图总结一下
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