系统性能优化
在程序员的职业生涯中，解决当前系统问题，优化性能，是走向高阶的必经之路。如果一辈子做着后台开发，写着CRUD，QPS低于10，那确实没必要去做性能优化，因为根本用不上。性能优化范围很广，慢SQL优化，接口性能优化，功能模块性能优化，以及系统性能优化，最近一段时间刚好做完系统性能优化，就简单聊一聊性能优化。
犹记得当年和同事谈笑，说起应对高并发流量的阿里三板斧：tair、分库分表、堆机器。直白点来讲，就是加机器资源、用缓存、优化数据库（分库分表）。系统性能优化和这差不多，只是有了资源限制。什么叫性能，通常来讲，就是处理能力和响应时长，在相同cpu和内存，甚至更少的cpu和内存情况下，如何增加系统的处理能力以及降低系统的响应时间，就是性能优化的目的。
在做性能优化前，需要弄明白一个问题：什么消耗了资源和时间？代码逻辑执行（CPU指令执行）、数据库访问（SQL）、网络、IO、HTTP连接、dubbo调用等等，都会消耗资源和时间，耗时排序（从高到低）基本如下：数据库访问 > HTTP请求 > DUBBO调用 >代码逻辑执行。基于上述的分析，为了提升性能，就得减少DB/HTTP/DUBBO的访问,甚至是不访问，如果不访问，数据来源于哪里，这就得用到缓存，目前比较流行的缓存是Redis。
基于上述分析，做了第一版优化，去掉了90%以上的http请求和dubbo调用，所有的原始数据存放到redis里面，业务组件直接从redis缓存取数，业务执行过程中产生的数据也存放到Redis，优化出了第一个版本
优化完成之后，性能有显著提升，并发路数提升了近20倍，cpu和内存基本持平，但是网络带宽随着并发路数而急速上涨。为了解决网络带宽问题，通过wireshark抓包，再结合代码分析，找出频繁访问的数据，以及比较大的数据，将这部分数据从redis中取出来，放入内存中，这就是多级缓存。
在资源持平的条件下，优化之后，系统吞吐量提升了20倍左右，网络带宽降低了90%，响应时间减少了75%。对于这次的性能优化而言，核心思想就是用空间换时间。不管是引入Redis缓存还是系统缓存，以及没有展开讲的资源池化、串行改并行等等，本质上都是拿空间换时间。