开篇词 | 万变不离其宗，性能优化也有章可循
性能优化最根本的目的，还是要跟上业务的发展脚步。
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，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，如果在 Google 上搜索如何优化分布式系统的性能，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。这恰恰就是想这个专栏的初衷。
希望把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。
总结了一份系统性能优化核心关注点的知识脑图，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，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。
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。
如果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。
如果刚开始接触性能优化，这门课则可以打牢基础，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。