性能参考指标：

• 执行时间： 程序从开始到结束的执行时间。

• CPU时间： 函数或者线程占用的cpu时间。

• 内存分配： 程序运行期间所占内存。

• 磁盘吞吐量： 硬盘I/O使用情况。

• 网络吞吐量： 网络使用情况。

• 响应时间：用户行为做出的响应时间，越短性能越好。

短板原理：

一直木桶能装多少水取决于桶壁最短的那个木板。 
产生短板的资源有：

• 磁盘I/O：很多应用大部分瓶颈在硬盘的I/O，硬盘比内存慢很多。如果等待磁盘读写完成会浪费大量CPU时间，拖累整个系统。

• 网络请求：由于网络不稳定或拥塞控制等都会降低网络请求效率，如果等待网络请求结束或者超时时间设置过长会浪费大量CPU时间，拖累整个系统。

• CPU：一些运算对CPU直接或者不间断占用很大，CPU密集型应用会在CPU上产生瓶颈。

• 程序异常：对于java应用，异常产生构造异常栈并加以处理是很耗费资源的，高频率出现异常会拖垮整个系统。

• 数据库：关系型数据库在存盘读盘操作（即磁盘I/O操作），更新索引、锁等待和竞争都会产生瓶颈。

• 锁竞争：高并发应用线程之间互相锁的竞争，线程上下文切换都是很大的开销。

• 内存：内存使用nand flash读写速度很快，但如果应用程序和操作系统把内存占满，会导致交换分区的使用，内存数据与硬盘交换分区交换数据会产生（即磁盘I/O）瓶颈。

上述瓶颈基本解决方案：

• 磁盘I/O：使用NIO、零拷贝、mmap映射等技术，尽量异步读写硬盘，使用缓存和缓冲区技术。使用SSD硬盘，使用RAID技术提高写入性能。

• 网络请求：CDN或PCDN加速、缓存、合并请求、压缩报文，尽量异步网络请求（消息队列服务、master-worker等），使用NIO。加大带宽、升级网卡。

• CPU：持续优化代码，利用好多线程或多进程，设计合理架构，拆分业务，减少单机复杂运算，避免复杂运算和业务请求掺杂在一起。

• 异常：处理好边界、缓冲区等，尤其需要注意避免出现NullPointException，测试时间大于开发时间减少bug出现几率。

• 数据库：优化sql语句，注意执行计划，使用缓存代替数据库部分功能，根据情景使用合理的存储引擎，注意锁，使用连接池，使用PrepareStatment。

• 锁竞争：尽量减少锁竞争，可以使用无锁的copy-on-write、重入锁等技术。

• 内存：优化代码，分析内存占用情况，合理配置gc。增大物理内存。

Amdahl定律：

加速比公式：加速比=优化前耗时/优化后耗时 
Speedup ≤ 1/(F+(1-F)/N) 
- Speedup：加速比 
- F：串行化比重 
- N：CPU数量 
根据Amdahl定律，优化的效果取决于CPU数量以及系统中串行化程序比重，CPU数量越多，串行比越低，优化效果越好。

性能调优层次

• 设计调优：对整体架构进行梳理，找出短板进行优化，适当使用设计模式和以往经验。详细进行系统设计。

• 代码调优：熟悉基本API、第三方类库的原理，选择最适当和最优秀的算法，精简实现，面向接口。

• JVM调优：熟悉jvm内存模型，字节码等深层技术，使用常用监控工具如：visualVM、Jconsole等。进行压测，调节gc和堆栈大小。

• 数据库调优：对sql语句进行调优，分析执行计划，对数据库系统配置调优（缓冲区、共享区、连接池等），对数据库设计进行调优（冗余、索引、分库分表、读写分离等）

• 操作系统调优：调节句柄数、关闭没用服务和端口、调节共享内存、调节交换分区大小等。

最后需要注意：不要因为优化而优化！