标签：编程语言 工作原理 解决 方法 也会 com 是什么 组件 怎么
性能问题的复杂性增加了我们大家的学习难度，但这并不能成为我们进阶路上的“拦路虎”。
在我看来，大多数人对性能问题“投降”，原因可能只有两个。
1、一个是你没找到有效的方法学原理，一听到“系统”、“底层”这些词就发怵，觉得东西太难，自己一定学不会，自然也就无法深入学下去，从而不能建立起性能的全局观。
2、再一个就是，你看到性能问题的根源太复杂，既不懂怎么去分析，也不能抽丝剥茧找到瓶颈。
你可能会想，反正程序出了问题，上网查就是了，用别人的方法，囫囵吞枣地多试几次，有可能就解决了。于是，你懒得深究这些方法为啥有效，更不知道为什么，很多方法在别人的环境有效，到你这儿就不行了。
所以，相同的错误重复在犯，相同的状况也是重复出现。
其实，性能问题并没有你想像得那么难，只要你理解了应用程序 和 系统的少数几个基本原理，再进行大量的实战练习，建立起整体性能的全局观，大多数性能问题的优化就会水到渠成。
我见过很多工程师，在分析应用程序所使用的第三方组件的性能时，并不熟悉这些组件所用的编程语言，却依然可以分析出线上问题的根源，并能通过一些方法进行优化，比如修改应用程序对它们的调用逻辑，或者调整组件的配置选项等。
还是那句话，你不需要了解每个组件的所有实现细节，只要能理解它们最基本的工作原理和协作方式，你也可以做到。
当看到性能指标时，你会首先想到什么呢？
我相信 “高并发” 和 “响应快” 一定是最先出现在你脑海里的两个词，而它们也正对应着性能优化的两个核心指标——“吞吐” 和 “延时”。
这两个指标是从应用负载的视角来考察性能，直接影响了产品终端的用户体验。跟它们对应的，是从系统资源的视角出发的指标，比如资源使用率、饱和度等。
我们知道，随着应用负载的增加，系统资源的使用也会升高，甚至达到极限。而性能问题的本质，就是系统资源已经达到瓶颈，但请求的处理却还不够快，无法支撑更多的请求。
性能分析，其实就是找出应用或系统的瓶颈，并设法去避免或者缓解它们，从而更高效地利用系统资源处理更多的请求。这包含了一系列的步骤，比如下面这六个步骤：
1、选择指标评估应用程序和系统的性能；
2、为应用程序和系统设置性能目标；
3、进行性能基准测试；
4、性能分析定位瓶颈；
5、优化系统和应用程序；
6、性能监控和告警。
下面一张思维导图，里面涵盖了大部分性能分析和优化都会包含的知识。我们可以保存或者打印下来，将掌握的部分标记出来，记录并把握自己的整体状况。
标签：编程语言 工作原理 解决 方法 也会 com 是什么 组件 怎么
原文地址：https://www.cnblogs.com/liang1101/p/13401261.html
