1 采用异步设计
假设使用同步实现，伪装代码如下：
Transfer(accountFrom, accountTo, amount) { // 先从 accountFrom 的账户中减去相应的钱数 Add(accountFrom, -1 * amount) // 再把减去的钱数加到 accountTo 的账户中 Add(accountTo, amount) return OK }
上面的伪代码首先从 accountFrom 的账户中减去相应的钱数，再把减去的钱数加到 accountTo 的账户中，这种同步实现是一种很自然方式，简单直接。那么性能表现如何呢？假设微服务 Add 的平均响应时延是 50ms，那么可以计算出我们实现的微服务 Transfer 的平均响应时延大约等于执行 2 次 Add 的时延，也就是 100ms。那随着调用Transfer 服务的请求越来越多，会出现什么情况呢？
在这种实现中，每处理一个请求需要耗时 100ms，并在这 100ms 过程中是需要独占一个线程的：每个线程每秒钟最多可以处理 10 个请求。每台计算机上的线程资源并不是无限的，假设我们使用的服务器同时打开的线程数量上限是 10,000，可以计算出这台服务器每秒钟可以处理的请求上限是： 10,000（个线程）* 10（次请求每秒） =100,000 次每秒。如果请求速度超过这个值，那么请求就不能被马上处理，只能阻塞或者排队，这时候 Transfer 服务的响应时延由 100ms 延长到了：排队的等待时延 + 处理时延 (100ms)。也就是说，在大量请求的情况下，我们的微服务的平均响应时延变长了。
这是不是已经到了这台服务器所能承受的极限了呢？其实远远没有，如果我们监测一下服务器的各项指标，会发现无论是 CPU、内存，还是网卡流量或者是磁盘的 IO 都空闲的很，那我们 Transfer 服务中的那 10,000 个线程在干什么呢？对，绝大部分线程都在等待 Add 服务返回结果。
采用异步处理
TransferAsync(accountFrom, accountTo, amount, OnComplete()) { // 异步从 accountFrom 的账户中减去相应的钱数，然后调用 OnDebit 方法。 AddAsync(accountFrom, -1 * amount, OnDebit(accountTo, amount, OnAllDone(OnComplete()))) } // 扣减账户 accountFrom 完成后调用 OnDebit(accountTo, amount, OnAllDone(OnComplete())) { // 再异步把减去的钱数加到 accountTo 的账户中，然后执行 OnAllDone 方法 AddAsync(accountTo, amount, OnAllDone(OnComplete())) } // 转入账户 accountTo 完成后调用 OnAllDone(OnComplete()) { OnComplete() }
由于没有了线程的数量的限制，总体吞吐量上限会大大超过同步实现，并且在服务器 CPU、网络带宽资源达到极限之前，响应时延不会随着请求数量增加而显著升高，可以一直保持约 100ms 的平均响应时延。
2 序列化与反序列化数据的压缩优化
比如我们要序列化一个 User 对象，它包含 3 个属性，姓名 zhangsan，年龄：23，婚姻状况：已婚。
User: name: "zhangsan" age: 23 married: true
使用 JSON 序列化后：
{"name":"zhangsan","age":"23","married":"true"}
实现高性能的序列化，对于同样的 User 对象，我们可以把它序列化成这样：
03 | 08 7a 68 61 6e 67 73 61 6e | 17 | 01 User | z h a n g s a n | 23 | true
03 表示这是一个 User 类型的对象。可以约定按照 name、age、married 这个固定顺序来序列化这三个属性。按照顺序，第一个字段是 name，不存字段名，直接存字段值“zhangsan”就可以了，由于名字的长度不固定，用第一个字节 08 表示这个名字的长度是 8 个字节，后面的 8 个字节就是 zhangsan。第二个字段是年龄，直接用一个字节表示就可以了，23 的 16 进制是 17 。最后一个字段是婚姻状态，用一个字节来表示，01 表示已婚，00 表示未婚，这里面保存一个 01。
可以看到，同样的一个 User 对象，JSON 序列化后需要 47 个字节，这里只要 12 个字节就够了。
3 双工收发协议
4 使用批量消息提升服务端处理能力
5 利用 PageCache 加速消息读写
PageCache 是现代操作系统都具有的一项基本特性。通俗地说，PageCache 就是操作系统在内存中给磁盘上的文件建立的缓存。无论我们使用什么语言编写的程序，在调用系统的 API 读写文件的时候，并不会直接去读写磁盘上的文件，应用程序实际操作的都是 PageCache，也就是文件在内存中缓存的副本。应用程序在写入文件的时候，操作系统会先把数据写入到内存中的 PageCache，然后再一批一批地写到磁盘上。读取文件的时候，也是从 PageCache 中来读取数据，这时候会出现两种可能情况。
一种是 PageCache 中有数据，那就直接读取，这样就节省了从磁盘上读取数据的时间；另一种情况是，PageCache 中没有数据，这时候操作系统会引发一个缺页中断，应用程序的读取线程会被阻塞，操作系统把数据从文件中复制到 PageCache 中，然后应用程序再从 PageCache 中继续把数据读出来，这时会真正读一次磁盘上的文件，这个读的过程就会比较慢。用户的应用程序在使用完某块 PageCache 后，操作系统并不会立刻就清除这个 PageCache，而是尽可能地利用空闲的物理内存保存这些 PageCache，除非系统内存不够用，操作系统才会清理掉一部分 PageCache。清理的策略一般是 LRU 或它的变种算法，这个算法我们不展开讲，它保留 PageCache 的逻辑是：优先保留最近一段时间最常使用的那些 PageCache。
例如Kafka 在读写消息文件的时候，充分利用了 PageCache 的特性。一般来说，消息刚刚写入到服务端就会被消费，按照 LRU 的“优先清除最近最少使用的页”这种策略，读取的时候，对于这种刚刚写入的 PageCache，命中的几率会非常高。也就是说，大部分情况下，消费读消息都会命中 PageCache，带来的好处有两个：一个是读取的速度会非常快，另外一个是，给写入消息让出磁盘的 IO 资源，间接也提升了写入的性能。