万变不离其宗，性能优化也有章可循

技术厉害一点的工程师都知道，性能不仅对产品的攻城掠地至关重要，也是程序员价值的重要体现，在工作面试、等级晋升上都扮演着核心角色。

比如，很多大厂为了保障晋升的公平性，一般会由跨部门的专家组成评委会。其他部门的高级专家，在不熟悉候选人业务的情况下，只能去考察其底层的硬核知识，而这当中，性能问题是最有区分度的。

所以，掌握性能问题会对你的晋升之路有很大助益。如果你始终埋头业务，不关心通用的性能优化方法论，在技术等级晋升上会非常吃亏。

再比如，在面试互联网大厂时，你会发现，面试官总爱问一些超出工作范围的性能问题，可能你会感慨甚至抱怨，这不就是“面试造火箭，入职拧螺丝”吗？但从面试官的角度看，性能就是最好的面试题，因为它从算法到架构，既考察了候选人的潜力，也能考察其工程能力。

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 IT 资源也更少，自然更容易被青睐。

所以，无论为了满足业务发的需求，还是在面试、晋升中有更好的表现，系统性能优化都是你绕不开的一关。这里，分享给你一张「系统性能核心关注点」图谱，通过四个层次，帮你切实提升系统性能。

这张图谱出自陶辉，他是智链达 CTO、前阿里云 P8 高级技术专家，曾任职于华为、腾讯、阿里等大厂，有近 20 年互联网一线工作经验。这些年，他的工作始终围绕性能展开，目前致力于 Linux 高性能服务器的开发，和分布式环境下海量数据存储的设计与开发。

两年前，看过他的 Nginx 视频课，150 讲内容，含金量非常高。所以，去年看他又推出了专栏《系统性能调优必知必会》，我第一时间就入手了，跟着学下来，感觉收获很大。

之前，基本很少看到讲分布式系统优化的资料，在 Google 搜索也只能找零零星星几篇文章，就连相关书籍，也大多在讨论容错、事务、流控等概念的实现，很少有介绍如何优化整个分布式系统性能的。

而在这个专栏中，陶辉站在分布式系统的角度，总结了一张以性能为核心的后端技能图谱，详细讲解了全面提升复杂集群性能的方法，和系统性能调优的多种对应策略，都是工作、面试中用得上的、实打实的硬货。

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作为计算机体系的底层问题，性能问题涉及的知识面非常广。所以，陶辉结合自己这些年在分布式性能领域所遇到的问题和解决方案，对累计的经验做了一次筛选和过滤，交付给你一套完整、系统的性能优化知识体系。

在这个过程中，他还解析了不少一线大厂的性能面试题，做到工作、面试两手抓，也是很务实了。

想到那会儿，我也遇到过不少性能问题，写了很多数据清洗脚本，有时候发现内存占用率过高，机器经常 oom，一直在想各种办法调优处理，直到看了陶辉的专栏，有了不少思路，对业务帮助很大。

听课的过程中，我就跟着动手操作了一遍，对 CPU、内存池、TPC、HTTP 有了更深的理解，学到不少复杂集群性能的优化方法，现在查问题时还会去专栏里翻一翻，比之前有底气多了。

专栏总共 47 讲，口碑一直很好，看看大家的评价就知道了：

总的来说，专栏分为四大模块：

基础设施优化：从提升单机进程的性能入手，包括如何高效使用主机 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。

系统层网络优化：分布式系统是由各个组件通过网络连接在一起的，所以优化传输层网络，可以让所有组件同时受益。具体操作时，你可以从降低请求时延，提升总体吞吐量两个方向入手。

应用层编解码优化：要对业务消息采用更高效的编码方式，既包括协议头、包体的优化，也包括 TLS 安全层的性能提升。在具体操作层面，既要深入静态编码，也要从动态的增量编码上优化。另外，还要格外关注消息的交互方式。

分布式系统优化：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，优化方向仍然是降低时延和提升吞吐量，但实现方式则要分而治之，调度集群中的所有结节协作配合，完成性能优化目标。

更多具体内容，可以看看目录。

如果你想从架构层面优化整个系统，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；如果你刚开始接触性能优化，可以通过课程中的内容打牢基础，了解影响性能的底层因素，在实践中优化程序，看到立竿见影的效果。

在学习过程中，别忘了及时提问，陶辉老师都会抽空回复，有时候看他回答别人的问题，也能从中学到不少。

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