性能优化的常用方法_电源设置平衡和高性能的区别[通俗易懂]

三“要”原则

这三个“要”的原则之间，其实是步步递进的关系。也就是首先需要查找最大性能瓶颈，然后确诊性能瓶颈产生的原因，最后针对其提出最好的解决方案。

要优先找到最大的性能瓶颈。

任何一个应用程序或者系统，总会有很多地方可以优化。我们永远都要优先从最大的性能瓶颈入手。

一般来讲，如果找到最大的性能瓶颈，并且解决了它，那这个系统的性能会得到最大的提升。反之，如果不解决最大的性能瓶颈，反而退而求其次，去解决了其他的性能问题，整个系统的性能或许会更高一些，但是提升的程度往往是非常有限的

要确诊性能问题的根因

程序和系统如果在某个地方有性能瓶颈，肯定是这个地方的资源不够用了，不管是CPU、网络还是内存。

所以，当我们确定了最大的性能瓶颈后，就需要对这一性能瓶颈做彻底的性能分析，找出资源不够使用的原因，也就是考察使用资源的地方。

一种资源被使用的地方往往有好几个，我们需要一个一个地去分析考虑。只有彻底分析了各种使用的情况，才能进一步找出最主要的，也是最可能优化的原因，对症下药。

有些资源使用的原因也许是完全合理的。对这些合理的使用，有些或许已经仔细优化过了，很难再做优化。而另外一些则有可能继续优化。对资源的不合理使用，我们就要尽量想办法去掉。

对于需要优化的地方，我们就需要进一步考虑优化工作的投入产出比例，就是既考虑成本，也考虑带来的好处。因为有些情况下，虽然你可以去优化，但获得的收益并不大，所以不值得去做。

要考虑各种情况下的性能

性能问题确诊原因后，我们就可以进入下一步，找解决方案了。一般说来，找一个解决方案并不难，甚至找好几个方案也不难；但是找出一个好的、最优的解决方案是真心不容易。

为什么这么说呢？

因为实际生产环境很复杂，而且会出现各种各样的特殊场景。
针对某个具体场景提出的一个解决方案，多半并不能适应所有的场景

所以，对提出的各种方案进行评估时，我们必须考虑各种情况下这个方案可能的表现。如果一个方案在某些情况下会导致其他严重的问题，这个方案或许就不是一个好的方案。

我们经常需要在不同性能指标间权衡，以找到一个最优解能达到总体和整体最优。

三不要

不要过度地反常态优化

性能优化的目标，是追求最合适的性价比或最高的投入产出比，在满足要求的情况下，尽量不要做过度的优化。过度的优化会增加系统复杂度和维护成本，使得开发和测试周期变长。虽然性能上带来了一定程度的提升，但是和导致的缺点来比，孰轻孰重尚不可知，需要仔细
斟酌，衡量得失。

建议是，根据产品的性能要求来决策。

在设计产品时，我们对产品的性能会有一定的要求，比如吞吐量，或者客户响应时间要达到多少多少。如果达不到这个既定指标，就需要去优化。反之，如果能满足这些指标，那么就不必要花费太多时间精力去优化

比如，我们要设计一个内部查询系统，预计最多只有一百个人同时在线使用的话，就完全不用按照百万在线用户的目标去过度优化。

更重要的是，多数的优化方法是并不是完美无缺的，是有缺点的，尤其是可能会对系统设计的简化性，对代码的可读性和可维护性有副作用。如果系统简化性和代码可读性更加重要，当然就更不能过度优化。

不要过早的不成熟优化

比如，在敏捷开发过程中，尤其是在面对一个全新的产品时，在业界没有先例和经验可遵循的情况下，最看重的特点是快速的迭代与试错，“尽快推出产品”是最重要的。这时，过早的优化很可能优化错地方，也就是优化的地方并非真正的性能瓶颈，因此让“优化工作”成为了无用功。而且，越早的优化就越容易造成负面影响，比如影响代码的可读性和维护性

如果一个产品已经在业界很成熟，大家非常清楚它的生产环境特点和性能瓶颈，那么优化的重要性可以适当提高。否则的话，在没有实际数据指标的基础上，为了一点点的性能提升而进行盲目优化，的确是得不偿失的。

不要表面的肤浅优化

性能优化很忌讳表面和肤浅的优化，也就是那种“头痛医头，脚痛医脚”的所谓“优化”。如果对一个程序和服务没有全局的把握，没有理解底层运行机制，任何优化方案都很难达到最好的优化效果。

比如，如果你发现一个应用程序的CPU使用率并不高，但是吞吐量上不去，表面的优化方案可能是增大线程池来提升CPU的使用率。这样的简单“优化”或许当时能马上看到效果，比如吞吐率也上去了，但是如果你仔细想想，就会发现如此的表面优化非常有问题。

这样的情况下，线程池开多大合适？需不需要根据底层硬件和上层请求的变化而对线程池的大小调优呢？如果需要，那么手工调整线程池大小就是一个典型的“头痛医头”的优化。

为什么呢？

因为部署环境不会一成不变，比如以后 CPU 升级了，核数变多了，你怎么办？再次手工去调整吗？这样做很快会让人疲于奔命，难以应付，并且很容易出错

对这样的场景，正确的优化方式，是彻底了解线程的特性，以优化线程为主。至于线程池的大小，最好能够自动调整。千万别动不动就手工调优。如果这样手工调整的参数多了，就会做出一个有很多可调参数的复杂系统，很难用，也很难调优，很不可取。就比如我们都熟悉
的 JVM 调优，有上千个可调参数，非常被人诟病。

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