性能优化

常见问题

• 性能优化通用方法

  缓存：没有什么性能问题是缓存解决不了的，如果有，那就再加一级缓存。缓存的本质是加速访问，需要用空间换时间，在缓存空间有限的情况下，需要优秀的置换换算来保证缓存有较高的命中率。
  并发：一个人干不完的活，那就找两个人干。并发既增加了系统的吞吐，又减少了用户的平均等待时间。这里的并发是指广义的并发，粒度包括多机器（集群）、多进程、多线程。
  惰性：将计算推迟到必需的时刻，这样很可能避免了多余的计算，甚至根本不用计算。
  批量：在有IO（网络IO，磁盘IO）的时候，合并操作、批量操作往往能提升吞吐，提高性能。
  更高效的实现：同一个算法，肯定会有不同的实现，那么就会有不同的性能；有的实现可能是时间换空间，有的实现可能是空间换时间，那么就需要根据自己的实际情况权衡。
  缩小解空间：缩小解空间的意思是说，在一个更小的数据范围内进行计算，而不是遍历全部数据。索引就是其中一种，通过索引，能够很快定位数据，对数据库的优化绝大多数时候都是对索引的优化。其他如权限校验，排除超过权限范围的数据也是常用的方法。
   

• 性能优化注意事项

  性能优化的目的，就是为了提供给用户更好的体验，这些体验包含这几个方面：展示更快、交互响应快、页面无卡顿情况。
   
  在用户输入url到站点完整把整个页面展示出来的过程中，通过各种优化策略和方法，让页面加载更快；在用户使用过程中，让用户的操作响应更及时，有更好的用户体验。对于前端工程师来说，要做好性能优化，需要理解浏览器加载和渲染的本质。理解了本质原理，才能更好的去做优化。所以我们先来看看浏览器架构是怎样的。
   
   

• 性能优化常用工具

  性能优化其实就是找出应用存在性能瓶颈点，然后设法通过一些调优手段去缓解。性能瓶颈点的定位是较困难的，快速、直接地定位到瓶颈点，需要具备下面两个条件，恰到好处的工具和一定的性能优化经验。
   
  一、应用codeReview工具
  1、StrictMode：检测应用主线程不规范代码。
  2、Lint：AS中提供的代码分析工具，它能够检查出代码当中存在的问题，定义该问题的严重程度，并给出相应的解决方案，这样我们就可以快速地定位和修复问题。如果自定义一套Lint检测工具，那非常强大。
   
  二、内存问题分析工具
  1、Allocation Tracker 查看堆内存分配情况，可以直接跳转源码
  2、Heap Viewer：查看堆内存分配数据，提供初步判断
  3、命令 android：内存分析系统开发必备，当然，对app内存分析也是非常不错的帮手
  4、对cpu、memory、network进行更全面直观的分析，属于androidProfiler monitor加强版
   
   

• 性能优化一般性原则

  1、依据数据而不是凭空猜测
  怀疑性能有问题时，应通过测试、日志、profillig等手段分析哪里出现了问题。有可能是CPU、内存、IO（磁盘IO，网络IO）等，定位大方向可以使用top及stat系列来定位（vmstat，iostat，netstat等），针对单个进程，可以使用pidstat分析。
  2、忌过早优化
  在典型的互联网应用开发与编程模式下，追求的是快速迭代与试错。过早优化往往是无用功，而且过早优化很容易导致优化的点不是真正的性能瓶颈。
  3、忌过度优化
  性能优化的目标是追求合适的性价比。
  4、深入理解业务
  代码是服务于业务的，也许是服务于最终用户，也许是服务于其他程序员。不了解业务，很难理解系统流程，很难找出系统设计的不足之处。
  5、性能优化是持久战
  当核心业务方向明确后，应该开始关注性能问题。当项目上线后，更应持续进行性能检测与优化。现在的互联网产品，在上线之后还需持续开发。用户的涌入会带来性能问题，因此需要自动化检测性能问题，保持稳定的测试环境，持续的发现并解决性能问题，而不是被动地等待用户投诉。
  6、选择合适的衡量指标、测试用例、测试环境
  性能优化是一个长期的行为，需要固定衡量指标、测试用例、测试环境，才能客观反映性能的实际情况，展现优化效果。衡量性能的指标有以下几个，比如：系统响应时间、系统吞吐量、系统并发量。不同的系统核心指标不一样，首先要明确系统的核心性能诉求，固定测试用例；其次也要兼顾其他指标。
   
   

• 性能优化层次

  性能优化的层次可以分为需求阶段，设计阶段，实现阶段。越上层的阶段优化效果越明显，同时也更需要对业务、需求的深入理解。
   
  需求阶段
  程序员的需求可能来自PM、UI的业务需求（或者说是功能性需求），也可能来自Team Leader的需求。拿到一个需求时，首先需要思考、讨论需求的合理性，而不是立刻去设计、去编码。需求是为了解决某个问题，问题是本质，需求是解决问题的手段。需求讨论的前提是对业务的深入了解，即使需求已经实现了，当我们发现性能有问题的时候，也可以从需求出发。
  需求分析对性能优化的帮助：1、为了达到同样的目的，解决同样的问题，也许可以有性能更优（消耗更小）的办法。这种优化是无损的，即不改变需求本质，又能达到性能优化的目的；2、有损的优化，即在不明显影响用户体验的条件下，稍微修改需求、放宽条件，就能大大解决性能问题。
   
  设计阶段
  设计包括架构设计、技术选型、接口设计等等。架构设计约束了系统的扩展、技术选型决定了代码实现。编程语言、框架都是工具，不同的系统、业务需要选择适当的工具集。如果设计的时候做的不够好，那么后面就很难优化，甚至需要推倒重来。
   
  实现阶段
  实现是把功能翻译成代码的过程，这个层面的优化，主要是针对一个调用流程，一个函数，一段代码的优化。各种profile工具也主要是在这个阶段生效。除了静态的代码优化，还有编译时优化，运行时优化。代码层面，造成性能瓶颈的原因通常是高频调用的函数、或者单次消耗非常高的函数、或者二者的结合。