开篇词 | 万变不离其宗，性能优化也有章可循

陶辉

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讲述：陶辉大小：7.59M时长：08:17

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该思维导图由 AI 生成，仅供参考

你好，我是陶辉。欢迎你和我一起学习“系统性能优化”。
从 2004 年毕业到现在，无论我在华为、思科、腾讯、阿里巴巴等等哪家公司，我的工作总是与“性能”相伴，从底层、应用层到前端，我一直都很关心系统如何能够服务更多的用户，提供更快的体验。换句话说啊，性能优化最根本的目的，还是要跟上业务的发展脚步。
在我看来，程序员所做的工作，就是把现实世界中的问题，用数据、模型来抽象，再用计算机的计算能力把问题解决掉，虽然 IT 设备的运行速度日新月异，但业务要处理的数据在现实世界中近乎是无限的，而我们的计算能力相对则极为有限。所以，我们需要提升计算的效率，需要更苛刻地使用计算机和网络设备，做性价比更高的事儿。
而从十几年的性能优化工作中我发现，性能不只对产品的攻城掠地至关重要，它也是程序员价值的重要体现，特别是它在工作面试、技术等级晋升上也扮演着核心角色。
比如，在大多数拥有技术职级晋升体系的公司里，为了保障公平性，一般都是由跨部门的专家组成评委会的，而其他部门的高级专家在不熟悉候选人业务的情况下，只能去考察底层的硬核知识，而性能问题又是最有区分度的问题。如果你始终埋头在业务中，不关心更通用的性能优化方法论，将在技术等级晋升上非常吃亏。
再比如，你在面试互联网大厂时，面试官总会问许多超出工作范围的性能问题，为什么会这样呢？当然你可以感慨甚至抱怨，这不就是“面试造火箭，入职拧螺丝”嘛，但你也可以从面试官的角度来看这个问题，你会发现性能就是最好的面试题，它从算法到架构，既能考察候选人的潜力，也能考察候选人的工程能力。如果候选人具备系统的性能优化方法论，那么无论在架构设计还是应用模块开发上，他的代码可扩展性都会更好，消耗的计算力、带宽、磁盘等 IT 资源也更少！
这么看来，不论是为了满足业务发展的需求，还是在面试、晋升场景中有更好的表现，如果你希望成为高薪高效的 10X 程序员，那么，系统地学习性能优化就是一门必修课。
那具体应该从哪里入手呢？当然是看需求。当下的后端几乎都是分布式系统，那么对应的，我们面对的课题也就是如何全面提升复杂集群的性能。然而，如果你在 Google 上搜索如何优化分布式系统的性能，你只能找到孤零零的几篇文章，而谈到分布式系统的多数书籍也都在讨论容错、事务、流控等概念的实现，很少有文章介绍如何优化整个系统的性能。这恰恰就是我想做这门课的初衷。
我希望把自己这些年来在分布式性能领域所遇到的问题和解决方案，归纳总结、抽离萃取，梳理出一条系统化的性能学习路径交付给你，告诉你我眼中的性能问题本质是怎样的。在我看来啊，性能优化的本质就是最大化整个系统的综合效率，为了达到这个目标，我们需要从空间、时间维度上，不断地优化基础资源间的协作方式。
文稿中我给你总结了一份系统性能优化核心关注点的知识脑图，你可以同步看一下：
通过这份脑图，你会发现，我是从 4 个方面来梳理的，这其实就是我们在提升一个新系统的性能时，可以入手的 4 个层次。
首先，你可以从提升单机进程的性能入手，包括高效地使用主机的 CPU、内存、磁盘等硬件，通过并发编程提升吞吐量，根据业务特性选择合适的算法。
其次，分布式系统是由各个组件通过网络连接在一起，所以优化传输层网络可以让所有组件同时受益。具体优化时，你可以从降低请求的时延，提升总体吞吐量两个方向入手。
再次呢，你要对业务消息采用更高效的编码方式，这既包括协议头、包体的优化，也包括 TLS 安全层的性能提升。具体优化时，既要深入静态编码，也要从动态的增量编码上优化。同时，调整消息的交互方式也能提升性能。
最后，我们再从集群整体上进行架构层面的优化。基于 ACP、AKF、NWR 等分布式理论，我们的优化方向仍然是降低时延和提升吞吐量，但实现方式则要运用分而治之的思想，调度集群中的所有结点协作配合，完成性能优化目标。
我这么介绍完吧，我猜你心里可能会有一些问题，好像这些内容都挺熟悉呀？是的，咱们这门课的知识点并不是非常新的前沿知识，而是我们每天 coding 时都在面对的日常问题。这里的关键是我们得系统地掌握这些知识点，在心中构建出性能优化树状知识图谱，然后我们才能更有底气地优化整个系统的性能。
另外，你可能也会感觉到，哎，好像性能优化也没那么复杂吧，感觉知识点不多呀！如果你是这么想的，那我要先夸夸你，我们就是要有这样的信心，先不给自己设限，不能还没开始就怕了。不过有了信心和动力后呢，也还是要再听我多说几句。
性能问题其实是计算机体系的底层问题，它涉及到的知识面非常广，我们的课程不可能覆盖全部领域。我最希望给到你的，是基于自己的经历和经验，对知识做一次筛选和过滤，把我已经构建起来的性能优化体系给到你，但同时，我能保证我们在解决性能优化中一些典型问题的同时，可以关联到绝大部分领域，对于任何一个领域，如果你需要进一步深入学习，你也能够知道自己的目标和路径。
好了，课程我就介绍到这里，你准备好了吗？那在正式开始之前，我们先来定下学习目标吧。
如果你需要从架构层面优化整个系统，那么这门课可以拓展你的知识面，告诉你如何优化架构才能让整体服务获得最大性能。那你的学习目标就要聚焦在知识体系上，你需要阶段性地做总结分享。
如果你刚开始接触性能优化，这门课则可以给你打牢基础，告诉你影响性能的底层因素，在实践中优化你的程序，看到立竿见影的效果。那我对你的要求就是每节课都要认真完成课后思考题，学习过程中有任何问题都要及时提问，不积压不懂的地方。
当然了，我的“要求”主要是供你参考的，欢迎你在留言区写写自己的学习计划。最后，我还特别希望听你说说，你目前的工作状态，是否意识到了性能问题的重要性，是否已经在解决很多性能相关的棘手问题，是否自己也总结了一些性能优化思路，分享出来，我们一起交流。
讲到最后，我都有点激动了，我一直认为性能优化并非是架构师的专属技能，只要我们有清晰的路径，积硅步成千里，我们都可以用更好的体验、更低的成本来服务更多的用户，还能轻松应对大厂面试，完成公司技术体系内的晋升，拿到更高的薪资。
那还等啥，从现在开始，我们就一起解锁分布式系统的性能优化吧！

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总结

性能优化是系统开发中不可或缺的一环，本文作者陶辉分享了自己多年来在性能优化领域的经验和见解。他指出，性能优化不仅对产品的成功至关重要，也是程序员价值的重要体现，对于技术职级晋升和面试都具有核心作用。文章从提升单机进程性能、优化传输层网络、高效编码业务消息、架构层面的集群整体优化等四个方面系统地介绍了性能优化的核心关注点。作者强调了性能优化的重要性，并鼓励读者在学习过程中认真完成课后思考题，及时提问解决问题，并分享自己的学习计划和工作状态。文章内容丰富，涵盖了性能优化的基本概念和实践方法，对于想要系统地学习性能优化的读者具有很高的参考价值。

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学要有所用
学习这门课需要具备哪些基础？希望老师讲一下。每个人的基础都不一样，基础好的学一遍就懂，基础差的学很多遍可能依然不懂，学习者希望能吸收所学变成自己的东西，这才是最重要的。另外老师能否讲下您是如何学习性能调优这块的？希望追逐您的学习路径让自己少走些弯路，毕竟性能调优这块东西很多，完全依靠他人也是不行的，授人以鱼的同时授人以渔，两者结合才能更好，同时也能较好地与老师解耦，减少对老师的依赖。但是不会完全解耦，毕竟藕断丝连，还是会适当的依赖老师。
作者回复: 你好和同学^_^，我先说下哪些基础最好有一些： 1、对操作系统的原理有简单的了解，比如，文件是怎么读取的，HTTP请求是怎么发送和接收的； 2、对网络协议要有所了解，毕竟分布式系统就是靠网络将操作系统上的进程连接在一起。这块《Web协议详解与抓包实战》可以先学下。 2、大致知道什么是分布式系统，这块网上的文章有很多。再来说下我是如何学习性能调优的。 1、我首先是被问题驱动的，特别是在腾讯时，用户流量导致系统需要不断优化、扩容。再然后就自然的进行系统化总结，发现大学里的《数据结构》课白学了。又重头开始学习《算法导论》。发现《网络原理》课白学了，又开始学习《TCP/IP协议详解》。等等，这是一个螺旋上升的过程，你可以参考下。 2、就像我在直播中说的，找对路径很重要，比如你想从《数据结构》教科书中学算法，那就完蛋了，冒泡、选择这两种排序的优劣都无法彻底弄清楚。
2020-04-27
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我来也
哈哈，老师终于上了一个文字的专栏了。之前两个视频的都没看完。但是文字专栏，我一般都会跟完的。
作者回复: 三门课都买了啊，你这样真的完全抬高了程序员的入行门槛啦，哈哈。写文字专栏跟出视频课的感觉完全不同，视频课可以通过演示讲清楚问题，而文字专栏则要反复打磨文字，而且还跟写书的方式不同，写得头发掉了很多，^_^ BTW，直播中忘了你名字啦，后来看留言“老师说的就是我”，哈哈，实在不好意思
2020-04-27
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神经旷野舞者
老师要不要把算法学一遍再来学，总感觉算法才是性能的真正核心？
作者回复: 算法和计算机原理都是这门课的基础知识，但我认为，这些技术都不是学完A再来学B，而对它们的掌握是螺旋式上升的。比如，第3讲必须基于时间复杂度才能讲清楚，但又不需要用到动态规划、图论等应用领域更狭窄、也更复杂的算法，因此，当你带着这些问题再去学算法或者操作系统、编译原理等知识，它们之间会互相融会贯通，形成网状知识。当大脑中的各类知识能互相连接在一起，原本知识就会形成1+1=10的效果。所以，我推荐你用问题驱动的方式学习。
2020-04-30

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Liang
老师可以推荐些性能调优相关的书籍么？谢谢！
作者回复: 每周抽时间沉下心来看看纸质书，非常好！推荐你看看《性能之巅》这本书
2020-04-27

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而立斋
老师的口音真是爱了
作者回复: 哈哈😄，谢谢老王老李，作为北方银正在努力解决翘舌平舌和前鼻音后鼻音的发音问题中:-)
2020-04-27
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Oliver
陶老师您好，3月底在某乎看到老师对“推荐学习nginx的书”的回答，目前http权威指南快看完了，受益匪浅，感谢老师分享自己的知识和经验👍👍
作者回复: 厉害啦同学，实体书阅读不易，你能那么快看完这个大部头，也一定有很多收获，不妨考虑写个系列文章分享出来，通常这个过程会反过来提升你的学习深度^_^
2020-04-28
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灰太狼
买个ngnix的视频课程，那本深入理解ngnix书也买了好久了，一直没时间系统看，打算好好学学了
作者回复: 建议先看视频课程，因为我写书时用的是作者思维，学习时有点困难，准备后续第3版改改呢。而制作极客时间课程时，张浩编辑重新帮我塑造了读者思维，哈，这门课容易学一些
2020-04-28
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神经旷野舞者
老师分布式有推荐的学习路径吗，一直觉得分布式很高大上很复杂，也没接触过，可能是畏难了
作者回复: 这门课的组织形式倒是蛮适合你，第1部分先讲单主机如何提升性能，到了瓶颈后开始用网络，第2、3部分重点在讲多台主机间如何互相连接成为集群，第4部分讲集群的架构上有何设计方法和注意事项。你也可以参考这一流程来学习。
2020-04-30
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罐头瓶子
之前的两门课都完全学完了，新课毫不犹豫上手
作者回复: 罐头瓶子很厉害！前两门视频课200多讲，都是视频课中内容极多的，能完全学完真的很有死磕自己的精神！咱们就是要抬高程序员的新入行成本^_^
2020-04-27
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tony
陶老师太厉害了，开篇讲解很清晰，继续学习。在linux上压测nginx时，发现nginx并发性能上不去，详细情况如下: 1. nginx部署在8核linux虚拟机上，nginx配置8个进程。 2. nginx提供一个http接口，该http接口reponse body返回10字节内容。 3. jmeter安装在另外一台linux机器，与nginx同在一个局域网；压测时，nginx每秒吞吐量在9000多次；不管在再增加几台机器并增加jmeter线程数，nginx吞吐量不会增加，反而会下降。 4. 同时nginx所在linux机器cpu 40%以下，网络流量也暂用不大。疑问: cpu没有充分利用且网络流量不高，是否虚拟机网卡驱动性能有问题?
作者回复: 你好tony，可以尝试下排除法： 1、本机压下看看? 2、网络流量是否到达瓶颈？包括链路中的交换机等 3、更换压测工具，比如性能更强的wrk试试
2020-05-04
3
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