【引】在很长一段时间里，老码农都在从事性能工程方面的工作。去年，还和朋友们合作出版了《性能之道》一书，但受限于篇幅和整体一致性， 有很多心得没有加入到那一本书中。很高兴收到福川老师的邀请，与梓晨和张程老师合作，将性能工程中的更多内容表达出来， 一吐为快。
在近30年的软件工程实践中，我们经历了从汇编到C，从C++到Java，从Perl到Python，从单体架构到微服务架构的演进，参与了多个大型分布式系统的优化，积累了较为丰富的实战经验和优化技巧。
这些经验不仅包括经典的性能优化方法论，还涵盖了针对特定场景的最佳实践，如性能瓶颈的定位方法、分布式缓存一致性解决方案、微服务架构下的流量控制策略等。这些经过实际项目验证的优化方案，对于软件工程师、系统架构师以及技术决策者都具有极高的参考价值。
通过系统性地整理这些实践经验，我们希望为技术社区提供一份翔实的分布式系统性能优化指南。本书不仅包含理论知识的梳理，更注重实际示例的剖析，力求帮助读者建立完整的性能优化知识体系，避免在实践中走弯路。同时，我们也期待通过本书与业界同行展开深入交流，共同探讨分布式系统性能优化的最新发展趋势，分享在不同业务场景下的优化实践，推动行业最佳实践的持续演进。
在AI原生、边缘计算等新技术范式不断涌现的今天，分布式系统的性能优化将面临更多新的挑战和机遇。我们希望通过本书的出版，为这一领域的技术发展贡献一份力量。
本书主要特点
为了帮助广大读者深入理解和掌握分布式系统的精髓，本书精心编排了丰富而全面的内容。不仅涵盖了分布式系统的基础理论知识，包括系统架构、通信协议、数据一致性等关键概念，还深入探讨了分布式系统在实际应用中面临的各种挑战和解决方案。
作者们凭借多年在实际项目中积累的宝贵经验，将大量真实的性能问题及解决方案融入书中。这些问题涵盖了分布式系统的各个层面，从网络延迟、数据存储瓶颈到并发处理、资源调度等。每个示例都详细描述了问题的背景、表现形式、分析过程以及最终的解决方法，旨在帮助读者在遇到类似问题时能够迅速定位并有效解决。
这些实战经验不仅具有极高的参考价值，还能够激发读者的思考和创新。通过学习这些示例，读者们可以更好地理解分布式系统的复杂性与动态性，提升自己在实际项目中的问题解决能力。无论是初入分布式系统领域的新人，还是已有一定经验的工程师，都能从本书中获得宝贵的启示和指导，为自己的职业发展增添助力。
本书阅读对象
本书适合所有对分布式系统性能优化感兴趣的读者，无论是专业人士还是技术爱好者，都可以从中获得有价值的知识和实践经验。
l软件工程师和开发人员：对于那些在实际项目中需要设计、开发和优化分布式系统的工程师和开发人员来说，本书提供了丰富的理论知识和实战经验，帮助他们更好地理解和解决分布式系统中的性能问题。
l系统架构师：系统架构师在设计和规划分布式系统时，需要考虑系统的性能、可扩展性和可靠性。本书中的性能优化方法和实践示例可以为他们提供有价值的参考，帮助他们设计出更高效、更稳定的系统架构。
l运维工程师：运维工程师负责系统的日常维护和性能监控。本书中的性能优化方法和实践示例能够帮助他们更好地理解和解决系统运行中的性能问题，提高系统的稳定性和可靠性。
l技术团队负责人和项目经理：技术团队负责人和项目经理需要了解分布式系统的性能优化方法，以便更好地指导团队成员，提升项目的整体性能和效率。
l技术专家和顾问：他们需要了解最新的分布式系统性能优化方法，以便向客户提供更专业的技术支持和咨询服务。
l技术爱好者和学生：对于那些对分布式系统和性能优化感兴趣的技术爱好者和学生而言，本书提供了丰富的知识和实践示例，能够帮助他们更好地理解和掌握分布式系统的性能优化方法。
如何阅读本书
本书一共包含12章，可以分为三个部分：基础理论、优化方法和实战应用。
第一部分（第1、2章）介绍了分布式系统的相关理论，尤其是性能评估的方法，并着重阐述了分布式系统性能优化的方法。
第1章澄清了分布式系统的定义、基本概念、分布式系统谬误、数据一致性和CAP理论等基础知识。同时，还介绍了分布式系统的质量属性和性能指标体系，包括系统容量、时间、可用性和资源等方面。最后，通过某银行系统的全链路压测示例，详细阐述了性能评估体系中的可观测性、性能监控和压力测试等内容。
第2章主要介绍性能优化的策略和系统方法。优化策略包括单节点或部分节点集合的局部优化策略和面向分布式系统的全局最优策略。系统方法则从前提与环境、确定策略与目标、架构、网络基础设施、通信、数据库、数据一致性约束、分布式锁、缓存和分布式存储等方面进行了详细阐述。此外，还介绍了性能设计中的常见问题，包括项目结束时才修复性能、测量和比较的不当、算法恐惧、递归的泛滥、过早地进行低级别的优化、关注表象而不是真正的问题、线程数量过多、非对称硬件利用率、CPU之间不必要的缓存交换以及没有针对常见情况进行优化等内容。最后，通过面向平均响应时间的优化示例，进一步说明了性能优化的方法和实践。
第二部分（第3~9章）详细阐述了分布式系统的具体性能优化方法。
第3章强调了架构类型对性能的影响，包括单体架构、事件驱动架构、面向服务架构、无服务器架构和微服务架构等。同时，还介绍了微服务架构的性能和微服务的架构模式，如服务注册模式、API网关模式、聚合架构模式、事件溯源架构模式、每个服务专有数据库模式、命令查询责任分离(CQRS)模式、Saga模式、断路器模式和舱壁模式等。此外，还介绍了面向性能的混合云服务架构和面向数据架构的分布式计算等内容。最后，通过一个跨境电商的云架构优化示例，详细说明了系统架构优化的方法和实践。
第4章主要介绍了网络拓扑优化、带宽管理、高效路由、CDN与边缘计算以及负载均衡等内容。网络拓扑优化包括网络拓扑的类型、优化工具和选择与优化等方面。CDN与边缘计算包括面向客户端渲染的CDN应用、面向服务端渲染的CDN应用和面向边缘渲染的CDN应用等方面。负载均衡包括负载均衡的分类、软件负载均衡的类型、负载均衡算法和通过负载均衡提升系统性能等方面。最后，通过基于BFE的大规模负载均衡优化实践示例，详细说明了网络优化的方法和实践。
第5章重点解释了通信协议的优化、请求优化与数据压缩、连接池与复用、异步通信和消息队列等内容。通信协议的优化包括HTTP的优化以及从REST架构到gRPC等多个方面。请求优化与数据压缩包括CSS和JavaScript优化、图像优化、字体优化和HTTP通信中的“节流”等方面。连接池与复用涉及数据库的连接与连接池、数据库连接池的常用方式、连接池自身的性能和常见的数据库连接池等内容。最后，通过Spring Boot微服务使用RabbitMQ的示例，详细说明了通信调优的方法和实践。
第6章核心内容包括分布式缓存的应用场景、策略制定、触发机制、数据一致性、命中率提升、缓存可用性设计、Redis调优以及分布式缓存中的常见问题等。应用场景涵盖页面缓存、应用对象缓存和会话状态缓存等。策略制定部分涉及常用策略、缓存与数据库一致性、以写缓存为主并同步、以数据库为主并同步以及以读写缓存为主并延迟同步等。触发机制包括主动式触发和被动式触发。数据一致性部分探讨了更新策略及解决方案。命中率提升则涉及服务架构设计与运维监控等。最后，通过线上商城秒杀的示例，详细阐述了分布式缓存的应用与优化方法。
第7章主要介绍分布式事务的应用场景、难点、分布式事务之消息、分布式事务之TCC（三阶段事务补偿）和分布式事务示例讲解等内容。应用场景包括本地事务、全局事务、两阶段提交和典型应用场景等方面。难点包括网络因素、消息重复发送和CAP定理选择等方面。分布式事务之消息包括最大努力通知、消息一致性和事务消息等方面。最后，通过分布式事务的难点和技术选型的讨论，详细说明了分布式事务的优化方法和实践。
第8章介绍了高并发下如何选择锁、如何合理设计分布式锁、乐观锁的应用、Redis分布式锁的应用、Zookeeper分布式锁的应用、高并发下的性能优化以及如何考虑可用性设计等内容。如何合理设计分布式锁包括互斥性、预防死锁、高性能和可重入性等方面。最后，通过直播排行榜示例，详细说明了分布式锁的应用和优化方法。
第9章重点在于分布式存储的应用场景、数据分布策略、数据一致性的考虑、容错性和数据备份等内容。应用场景包括大数据视频云和大数据分析等方面。数据分布策略涵盖数据分片和副本等方法。数据一致性的考虑包括更新策略和解决方案等。容错性的考虑涉及同步复制、异步复制和半同步复制等方式。最后，通过海量数据的题库示例，详细说明了分布式存储的应用和优化方法。
第三部分（第10～12章）涵盖了在线聊天与直播、自动驾驶系统和大模型应用的系统优化方法。
第10章主要介绍高并发在线聊天性能瓶颈调优和高并发直播性能瓶颈调优等内容。高并发在线聊天性能瓶颈调优包括方案前期（交互细节）、方案中期（集成）和方案后期（性能调优）等方面。高并发直播性能瓶颈调优包括直播讲解、直播场景和直播调优等方面。最后，通过实战经验总结，详细说明了在线聊天与直播系统的性能优化方法和实践。
第11章主要阐述了分布式计算中的通信机制优化、内存分配与管理、节点管理、算力优化和面向分布式计算的CUDA调度优化等内容。通信机制优化包括自动驾驶系统中数据通信挑战和数据通信的性能优化实践等方面。内存分配与管理包括CPU内存分配方式、CPU/GPU内存统一管理和数据共享等方面。算力优化包括数据并行与模型并行策略、数据预处理与加载机制等方面。最后，通过Jetson平台GPU调度异常示例和Jetson平台GPU调用的程序优化，详细说明了自动驾驶系统中分布式计算的性能优化方法和实践。
第12章针对人工智能系统的性能优化进行了说明，主要介绍了增强大模型能力的方法、为大模型引入外部知识（即RAG系统）及其优化、为大模型引入外部动作（即Agent系统）及其优化，以及语义缓存应用等内容。为大模型引入外部知识包括查询路由等方面；为大模型引入外部动作包括使用异步API将LLM应用程序的速度提高70%、用MLFlow评价Agent系统的响应、与instructor一起处理输出解析、利用Presidio处理个人身份信息和防范提示词注入攻击等方面。最后，通过对语义缓存的实现、约束与增强的讨论，详细说明了基于大模型应用的系统优化方法和实践。
本书通过系统的理论知识和丰富的实战示例，全面介绍了分布式系统性能优化的方法与实践。从基础理论到优化方法，再到实战应用，本书为读者提供了一个完整的分布式系统性能优化学习与参考框架。
推荐语
本书精心提炼并总结了分布式系统架构的基础理论、优化方法以及实战应用；是曹洪伟老师等多位作者多年研发经验的总结与沉淀；既可以作为技术爱好者和学生了解分布式系统设计的学习材料，也可以为软件开发人员解决分布式业务系统的具体问题提供思路启发和经验借鉴。
李庆丰 新浪微博高级总监 新浪集团技术委员会委员
中国计算机学会CCF TF架构sig主席
在云原生与AI浪潮下，分布式系统已成为默认的数字化基础设施，虽然性能瓶颈时常牵动业务命脉，却常常被忽视，等到出现了严重故障才紧急救火。本书作者具备多年深耕各领域的实战经验，总结了性能优化的理论和指标体系，结合实例讲解了主要的方法。多数读者会将本书作为应急手册，临时抱佛脚。但要知道“善战者无赫赫之功”，扁鹊的大哥治病以预防为主，防患于未然。在系统设计和迭代升级的过程中，性能始终是架构师、技术负责人不可或忘的非功能性需求。救火者往往是疏于防范自食其果。性能优化不是临阵磨枪亡羊补牢，是磨出来的工程艺术，是工程师的自我修养。
“IT民工闲话”作者 CCF TF 数字化转型与企业架构SIG主席 史海峰
这本书简直是分布式系统优化领域的“秘籍”，不读你根本不知道有多少“坑”可以踩！作为一个曾经和分布式系统亲密接触过无数次的挑战者，我深刻感受到，书中提到的优化策略和实践方法，简直是每一个工程师、每一个架构师必备的“魔法”。从性能评估到各种优化手段，不管是微服务的架构设计，还是分布式缓存的调优，甚至是高并发直播系统的调度，每一章都能让你收获满满，更有底层协议和难得的曾经走过的“弯路”说明。在这个提起架构必分布式的时代，推荐给所有从事分布式系统的朋友们，一本让你事半功倍的实战宝典，不要错过！
徐海峰 前阅文集团首席架构师，某创业公司技术负责人
如果你正在寻找一本能深度融合分布式理论与工程实践的著作，这本书值得细读。它从性能指标“多快好省”切入，深入探讨了系统架构、网络拓扑、通信协议等底层优化逻辑，并引入混合云、CDN、动态路由等前沿场景。作者对微服务设计模式（如Saga、断路器、CQRS等）的解读尤为精彩，配以跨境电商等案例，为技术决策提供了扎实的理论依据和实战参考。
京东零售技术专家 《架构修炼之道》作者 王新栋
在企业架构视角下，分布式系统已成为支撑业务发展的关键基础。性能优化不仅关乎工程技巧，更是对整体架构与系统性思维的考验。从互联网到企业平台，从实时应用到大模型训练，性能瓶颈无处不在，直接影响业务价值。《分布式系统性能优化：方法与实践》正面回应了这一核心挑战。全书形成了从理论到方法再到实战的完整链路，覆盖架构、网络、缓存、事务、存储等核心环节，并结合大型在线系统与大模型的案例，既有深度，又贴近实践。本书不仅能帮助工程师排查与优化性能瓶颈，也能为架构师提供体系化的设计参考。其最大特点在于全面而实用：从 CAP 理论到负载均衡，从 Redis 到混合云，核心问题均有解答；几位作者老师不仅指出问题，更提供系统化的方法与案例，学起来有章法，用起来更顺手。
我诚挚推荐每一位从事分布式系统与数字化建设的架构师细读此书，相信它将在你的实践与思考中发挥持久价值。
吴非——资深架构师
感谢各位老师和好友的推荐，如果这本书及其姊妹篇《性能之道》能够给大家带来些许的帮助，不胜荣幸！
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