阿里P8架构师谈：应用后端+移动端的性能优化指标，以及性能优化方法
性能优化专题
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性能问题简介
应用性能是产品用户体验的基石，性能优化的终极目标是优化用户体验。当我们谈及性能，最直观能想到的一个词是“快”，Strangeloop在对众多的网站做性能分析之后得出了一个著名的3s定律“页面加载速度超过3s，57%的访客会离开”,可见页面加载速度对于互联网产品的重要性。
性能指标
性能优化是个系统性工程，涉及到后端、前端、移动端、系统网络及各种基础设施，每一块都需要做各自的性能优化。当我们系统的分析性能问题时，可以通过以下指标来衡量：
1.Web端：首屏时间、白屏时间、可交互时间、完全加载时间等。
首屏时间是指从用户打开网页开始到浏览器第一屏渲染完成的时间，是最直接的用户感知体验指标，也是性能领域公认的最重要的核心指标。
首屏时间 = DNS时间 + 建立连接时间 + 后端响应时间 + 网络传输时间 + 首屏页面渲染时间
2.移动端：Crash率、内存使用率、FPS（Frames Per Second, 每秒传输帧数）、端到端响应时间等。
Native相比于H5在交互体验方面有更多的优势，FPS是体现页面顺畅程度的一个重要指标，另外移动端开发同学还需要关注App进程的CPU使用率、内存使用率等系统性能指标。端到端响应时间是衡量一个API性能的关键指标，比纯后端响应时间更全面，它会受到DNS、网络带宽、网络链路、HTTP Payload等多个因素的影响。端到端响应时间是DNS解析时间、网络传输时间及后端响应时间的总和。
3.后端：响应时间（RT）、吞吐量（TPS）、并发数等。
- QPS: 每秒钟处理完请求的次数；注意这里是处理完。具体是指发出请求到服务器处理完成功返回结果。可以理解在server中有个counter，每处理一个请求加1，1秒后counter=QPS。
- TPS：每秒钟处理完的事务次数，一般TPS是对整个系统来讲的。一个应用系统1s能完成多少事务处理，一个事务在分布式处理中，可能会对应多个请求，对于衡量单个接口服务的处理能力，用QPS比较多。
- 并发量：系统能同时处理的请求数
- RT：响应时间，处理一次请求所需要的平均处理时间。后端系统响应时间是指系统对请求做出响应的时间（应用延迟时间），对于面向用户的Web服务，响应时间能很好度量应用性能，会受到数据库查询、RPC调用、网络IO、逻辑计算复杂度、JVM垃圾回收等多方面因素影响。
对于高并发的应用和系统，吞吐量（TPS）是个非常重要的指标，它与request对CPU、内存资源的消耗，调用的外部接口及IO等紧密关联。
计算关系：
- QPS = 并发量 / 平均响应时间
- 并发量 = QPS * 平均响应时间
影响性能的因素
互联网产品是创意、设计、研发、系统、网络、硬件、运维等众多资源相互交织的集合体，性能受多方面因素影响，犹如一只木桶，木桶能盛多少水，取决于最短的那块木板，也可称之为短板效应。影响产品性能的因素有：
1. 产品逻辑与用户行为
产品逻辑过于复杂、功能交互过于丰富、产品设计过于绚丽、页面元素素材过多等都会影响产品性能。
2. 基础网络
中国的基础网络是世界上最复杂的基础网络，国内的网络运营商众多且各自为政，互联互通成本很高。对于境外业务来说更是要面对国内国际网络交互的情况，再加上GFW的存在，网络延迟、丢包现象非常严重。
3. 代码及应用
开发语言瓶颈、代码质量及系统架构等都会影响系统性能，常见的代码及应用问题有：
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架构不合理。业务发展超越架构支撑能力而导致系统负荷过载，进而导致出现系统奔溃、响应超时等现象。另外不合理的架构如：单点、无cache、应用混部署、没有考虑分布式、集群化等也都会影响性能。
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研发功底和经验不足。开发的App、Server效率和性能较低、不稳定也是常见的事情。
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没有性能意识，只实现了业务功能不注意代码性能，新功能上线后整体性能下降，或当业务上量后系统出现连锁反应，导致性能问题叠加，直接影响用户体验。
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多数的性能问题发生在数据库上。由慢SQL（详情可以参考阿里P8架构师谈：MySQL慢查询优化、索引优化、以及表等优化总结）、过多查询等原因造成的数据库瓶颈，没有做读写分离、分库分表等。
4. 移动端环境
移动互联网时代，移动端环境的复杂性对产品的性能影响也很大，比如用户的设备类型、设备性能、操作系统类型、系统版本及网络类型等。
5. 硬件及云环境
硬件的发展遵循着摩尔定律，生命周期一般都很短，服务器老化或其他硬件问题经常会导致应用故障。IDC、机架、服务器、内存、磁盘、网卡等不同硬件和操作系统上运行的应用性能差距可以达到数十倍之多。
后端性能优化方法
常用的后端性能优化六种方式：缓存化+服务化+异步化等
