2019年下半年，極客時間總編輯郭蕾從北京飛來杭州，問我有什麼特別想分享給大家的技術。我回顧了下自己這16年來的工作經歷，發現無論在華爲、騰訊、思科、阿里，我都在與海量數據打交道，這個過程中對性能優化有許多思考，但一直沒有系統的寫下來。於是我就跟郭蕾說，那就針對分佈式系統，講講我心中的性能優化方法論吧。這就是《系統性能調優必知必會》這門課的誕生過程。
我做過兩門視頻課，《Nginx 核心知識 100 講》和《Web 協議詳解與抓包實戰》，這次和你聊聊程序員日常工作中那些繞不開的系統性能優化問題。
只要技術厲害一點的工程師都知道，性能不只對產品的攻城掠地至關重要，它也是程序員價值的重要體現，特別是它在工作面試、技術等級晉升上總會扮演重要角色。
- 比如，在包括阿里在內的大多數擁有技術職級晉升體系的公司裏，爲了保障公平性，一般會由跨部門的專家組成評委會。那麼其他部門的高級專家在不熟悉候選人業務的情況下，要怎麼去考察候選人的水平呢？他們只能去考察底層的硬核知識，而這當中性能問題又是最有區分度的問題。因此，掌握性能問題將對你的晉升之路有很大助益。如果你始終埋頭在業務中，不關心更通用的性能優化方法論，將在技術等級晉升上非常吃虧。
- 再比如，你在面試互聯網大廠時，面試官總會問許多超出工作範圍的性能問題，爲什麼會這樣呢？當然你可以感慨甚至抱怨，這不就是“面試造火箭，入職擰螺絲”嘛？但從面試官的角度來看，你會發現性能就是最好的面試題，它從算法到架構，既考察了候選人的潛力，也能考察工程能力。如果候選人具備系統的性能優化方法論，那麼無論在架構設計還是應用模塊開發上，他的代碼可擴展性都會更好，消耗的計算力、帶寬和磁盤等 IT 資源也更少，也自然更容易被面試官青睞。
因此，不論是爲了滿足業務發展的需求，還是在面試、晉升場景中有更好的表現，如果你希望成爲高薪高效的 10X 程序員，那麼，系統地學習性能優化就是一門必修課。我先把課程海報分享在這，再跟你說說這門課解決的具體問題。
那麼，系統性能優化該怎麼學呢？當然是看需求。當下的後端幾乎都是分佈式系統，那麼對應的，我們面對的課題也就是如何全面提升複雜集羣的性能。但當你想要學習分佈式系統優化的時候，你卻會發現，能找到的資料實在是太少了。
如果你在 Google 上搜索如何優化分佈式系統的性能，大概只能找到孤零零的幾篇文章，相關的多數書籍也都在討論容錯、事務、流控等概念的實現，卻很少有文章介紹如何優化整個分佈式系統的性能。
這恰恰就是我推出 《系統性能調優必知必會》這個專欄的初衷。我希望通過這個專欄，把自己這些年來在分佈式性能領域所遇到的問題和解決方案，歸納總結，梳理出一條交付給你，告訴你我眼中的性能問題本質是怎樣的。
我是誰？
我是陶輝，杭州智鏈達數據有限公司 CTO 兼聯合創始人，前阿里雲高級技術專家、騰訊雲 TVP，著有《深入理解 Nginx：模塊開發與架構解析》一書。
我 2004 年畢業於西安交通大學，有近 20 年的互聯網一線工作經驗：曾在華爲中央軟件部參與 iMAP 網管系統的研發，熟悉網絡設備的工作流程；在騰訊 QQ 空間部門使用自定義的 Qzone 協議傳遞巨量數據，對如何設計出高性能、可擴展的應用協議有豐富的實踐經驗；在思科從事 Nginx 服務的研發，對 Web 服務器如何高效地處理 HTTP 協議有全面的認識；在阿里雲擔任 VPC 網絡、ECS 管理與存儲系統重構的架構師，對公有云及 IDC 內部網絡系統有深刻了解。
工作數年，我始終與性能相伴，目前致力於 Linux 下高性能服務器的開發，以及分佈式環境下海量數據存儲的設計與開發。
我是如何講解性能優化的
如果你需要從架構層面優化整個系統，那麼這門課可以拓展你的知識面，告訴你如何優化架構才能讓整體服務獲得最大性能；如果你剛開始接觸性能優化，這門課可以給你打牢基礎，告訴你影響性能的底層因素，在實踐中優化你的程序，看到立竿見影的效果。
我先給你總結了一份「系統性能優化核心知識圖譜」：
你會發現，整個腦圖我是從 4 個方面來梳理的，這其實就是我們在提升一個新系統的性能時，可以入手的 4 個層次。
1、首先，你可以從提升單機進程的性能入手，包括高效地使用主機的 CPU、內存、磁盤等硬件，通過併發編程提升吞吐量，根據業務特性選擇合適的算法。
2、其次，分佈式系統是由各個組件通過網絡連接在一起，所以優化傳輸層網絡可以讓所有組件同時受益。具體優化時，你可以從降低請求的時延，提升總體吞吐量兩個方向入手。
3、再次，要對業務消息採用更高效的編碼方式，這既包括協議頭、包體的優化，也包括 TLS 安全層的性能提升。具體優化時，既要深入靜態編碼，也要從動態的增量編碼上優化。同時，調整消息的交互方式也能提升性能。
4、最後，我們再從集羣整體上進行架構層面的優化。基於 ACP、AKF、NWR 等分佈式理論，我們的優化方向仍然是降低時延和提升吞吐量，但實現方式則要運用分而治之的思想，調度集羣中的所有結節協作配合，完成性能優化目標。
