目录：
一、网站性能测试
二、Web前端性能优化
三、应用服务器性能优化（重点）
四、存储性能优化
PS：本文为《大型网站技术架构 & 核心原理与案例分析（李智慧 著）》一书的读书笔记
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网站性能测试
一、不同视角下的网站性能
1、用户视角：直观视觉感受
2、开发人员视角：响应延迟、吞吐量、并发处理能力等
3、运维人员视角：基础设置资源利用率
二、性能测试指标
1、响应时间：请求从发出到处理完接收的时间
2、并发数：同时处理请求的数量，即同时提交请求的用户数
3、吞吐量：单位时间内处理请求的数量
*：随着并发数增大：系统吞吐量先逐渐增加到极限，之后反而下降；系统响应时间先是小幅上升，当吞吐量达到极限后快速上升
4、性能计数器：服务器监控指标，如CPU、内存、磁盘IO、网络IO
三、性能测试（压测）方法
*：不断增加系统访问压力（并发请求数），以获取系统性能指标数据
四、性能测试（压测）报告
*：要能够反应压测的系统性能曲线规律，阅读者能评估系统性能是否能满足需求
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Web前端性能优化
一、浏览器访问优化
1、减少http请求：每次独立的http请求的通信和服务开销都很昂贵，可通过合并CSS、JS、图片等方式减少http请求数
2、使用浏览器缓存：通过设置http头的Cache-Control和Expires属性设定浏览器缓存，将CSS、JS、图片等较少变更的资源缓存下来
3、启用压缩：文件压缩可减少通讯传输的数据量，文本压缩率可达80%以上，但压缩解压会增加计算压力（权衡）
4、CSS渲染放最上面，JS功能脚本放最下面：使用户视觉感受先已经看到页面
二、CND加速
*：部署在网络运营商机房，用户请求路由的第一条就到达CND服务器，有效降低请求时间
三、反向代理
*：部署在网站机房内，用户请求先到达反向代理服务器，有3个主要功能
1、加速Web请求：通过配置缓存功能来实现
2、安全：在用户请求和应用服务器间建立一个屏障
3、负载均衡：均匀分发请求到应用服务器
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应用服务器性能优化
一、分布式缓存（memcache）
*：网站性能优化第一定律：优先考虑缓存
1、缓存的基本原理：本质为内存Hash表
*：数据以Key、Value对形式存储在内存Hash表中。通过Hash（Key）得到HashCode，即Value对应内存的位置
2、合理使用缓存
*：不适合缓存的数据：频繁修改（写导致缓存中的数据失效）、没有热点、一致性要求高（缓存设有失效时间，这段时间内可能有脏数据）
*：缓存预热：缓存刚起来时为空数据，最好在使用前预加载数据库数据
*：缓存雪崩：当缓存服务器崩溃时，所有请求会落到数据库导致数据库宕机。好的方法是使用分布式缓存服务器提高缓存可用性
*：缓存穿透：不正确或者恶意的请求可能落在某个不存在的Key导致频繁读数据库，一个简单对策将不存在的Key也缓存起来
3、分布式缓存架构
*：一种是以JBossCache为代表的，每个缓存服务器数据相同，需同步更新的分布式缓存（很少用）
*：一种是以Memcache为代表的，每个缓存服务器数据部相同，之间不需要通信的分布式缓存。应用程序通过一致性Hash等路由算法选择具体的缓存服务器
4、Memcache的特点
*：简单的通行协议：TCP的，一套基于简单文本的自定义协议（一个命令关键字+一组命令操作数，如get <key>）
*：丰富的客户端程序：几乎支持所有主流语言（因为通信协议简单）
*：高性能的网络通信：基于Libevent，提供稳定的长连接
*：高效的内存管理:：简单固定的内存空间分配，slab_class=>slab=>chunk
*：互不通信的集群架构：客户端路由算法一致性Hash更成为数据存储伸缩性架构的范例
二、异步操作
*：使用消息队列将调用异步化，可改善网站的扩展性
*：消息队列：用户请求发送给消息队列后立即返回，再由消费队列的消费者进程将消息异步写入数据库，具有很好的削峰作用
三、使用集群
*：利用集群解决高并发问题，前端用负载均衡技术将请求均匀分发到多台服务器上（不单单局限在应用服务器）
四、代码优化
1、多线程
*：线程的优点：比进程更轻量，占用更少系统资源，切换代价更小
*：使用多线程的2个主要原因：IO阻塞（阻塞时可以调用其他线程处理）和多CPU（最大限度使用CPU）
*：线程数估算公式：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
*：线程安全问题实质：多线程并发对某块内存进行修改操作（对象、内存、文件、数据库等）
*：线程安全问题解决思路：对象设计为无状态，使用局部变量，并发访问加锁等
2、资源复用
*：开销较大的系统资源：数据库连接，网络Socket连接，线程，复杂对象等
*：资源复用的2个方法：单例模式和对象池，都可以防止不必要的创建和销毁操作
3、数据结构和算法
*：灵活组合数据结构和算法优化程序执行复杂度，如Hash等
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存储性能优化
一、机械硬盘和固态硬盘
1、机械硬盘：每次访问数据都需要移动磁头臂（物理运动），故数据连续访问和随机访问性能表现差别大
2、固态硬盘：没有机械装置，数据存储于硅晶体中，有更好的性能。可靠性，性价比还有待提升，但逐步取代机械硬盘是迟早的事
二、B+树和LSM树
1、由于机械硬盘具有快速顺序读写，慢速随机读写的特性，故应用程序选择存储结构和算法极为重要
2、B+树是一种专门针对磁盘存储而优化的N叉排序树，目前数据库多采用两级索引，树的层次最多三层
3、LSM树可以看为一个N阶合并树，数据写操作都在内存中进行，目前许多NoSQL都采用LSM树作为主要数据结构
三、RAID和HDFS
1、RAID，即廉价磁盘冗余阵列，主要是为了改善磁盘访问延迟，增加磁盘可用性和容错能力（数据在多块磁盘并发读写和数据备份）
2、HDFS，即分布式文件系统，Hadoop的文件系统，系统在整个存储集群的多台服务器上进行数据并发读写和备份