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1.用户角度：网站响应速度快还是慢
2.开发人员：关注系统本身及其子系统的性能，响应时间，吞吐量，并发能力，稳定性等指标。
3.运维人员：关注基础设施和资源利用率，比如贷款能力，服务器配置，数据中心网络架构等。
1.响应时间 下表是一些常用的系统操作所需要的响应时间
2.并发数：系统能够同时处理的请求数目
3.吞吐量：单位时间内，系统处理的请求数量（注意与并发数区分）。TPS（每秒事务数），QPS（每秒查询数），HPS（每秒HTTP请求数)，都可以作为衡量指标。
把吞吐量，并发数和响应时间的关系可以理解为高速公路的同行状况：吞吐量表示每天通过收费站的车辆数目，并发量表示高速公路上正在行驶的车辆数目，响应时间是车速。
4.性能计数器：描述的是服务器或操作系统性能的数据指标，包括SystemLoad，对象与线程数，内存和CPU使用情况，磁盘与网络I/O等指标。
SystemLoad,即系统负载，指 当前正在被CPU执行和等待被CPU执行的进程数目总和，是反映系统忙闲程度的重要指标。Linux系统中的Load Average。关于Load Average的说明请参考Evernote中的笔记。
1.减少HTTP请求
合并CSS，合并JS，合并图片
2.使用浏览器缓存
对于静态资源文件来说，这些文件更新频率低，无需每次都从服务器获取，可以将这些文件缓存在浏览器中。通过设置HTTP请求头中Cache-Control，Expires等属性可以设定浏览器缓存。
当静态文件需要更新时，采用增量更新方法，比如需要更新10个图标文件，不宜把10个图标一次性更新，而是应当一个文件一个文件的更新，并有一定时间间隔，以避免用户浏览器突然大量缓存失效，请求服务器，造成服务器负载骤增，网络堵塞等问题。
3.启用压缩
在服务器端对文件压缩，浏览器端解压缩，从而减少传输数据量。HTML，CSS,JS文件启用GZIP压缩可以达到较好的效果，需要考虑压缩对服务器端和解压浏览器端的压力。
4.CSS文件放在页面最上面，js放在页面最下面
浏览器会在下载完全部css之后才会对整个页面进行渲染，因此最好的办法就是将CSS放在页面最上面。JS则相反，浏览器在加载js后立即执行，有可能会阻塞整个页面，造成页面显示缓慢。但如果页面解析时就需要用到js，那就不能放到最底部。
5.减少Cookie传输
对于静态资源来说，在请求的时候一般是不需要Cookie的，所以可以考虑将静态资源使用独立域名访问，避免请求静态资源的时候发送Cookie，减少Cookie传输次数。
CDN（Content Delivery Network）内容分发网络，本质是一个缓存，可以让用户访问离他自己最近的资源，以提高速度，即所谓网络访问第一跳。
CDN缓存的一般都是静态资源。
反向代理的几个作用：1）静态资源缓存 2）安全控制 3）负载均衡
在提高网站性能方面，反向代理可以通过配置缓存加速Web请求。当用户第一次访问静态资源的时候，静态内容就被缓存在反向代理服务器上，当用户再次访问的时候，就可以直接从反向代理服务器返回。（某些动态内容也可以放到反向代理服务器上缓存）
应用服务器：处理网站业务的服务器，业务代码都在这里，是网站开发最复杂，变化最多的地方，优化手段主要有：缓存，集群，异步等。
网站性能优化第一定律：优先考虑使用缓存优化性能
1.缓存的基本原理
缓存：将数据存储在访问速度相对较高的存储介质中，以供系统处理。优点：
1）缓存访问速度快，可以减少数据访问时间。
2）对于需要经过计算得到的数据，放到缓存中可以减少不必要的重复键算，从而减少计算时间。
缓存的本质是一个内存Hash表，Hash表读写的时间复杂度为O(1)。
网站数据访问的“二八原则”：即80%的访问请求会落在20%的数据上。因此将这频繁使用的20%的数据缓存起来，可以很好的改善系统性能。
2.合理使用缓存
频繁修改的数据：数据改动频繁，会出现数据写入缓存之后，应用还没来得及用数据就过期了的情形。 一般来说，数据的读写比在2：1以上，即写入一次数据，在数据更新之前至少会被读取两次，缓存才有意义。
没有热点的访问：缓存使用内存存储，内存资源有限，因此如果对于访问的数据不满足二八定律，即大部分访问并没有落到小部分数据上，那么缓存就没有太大意义。
数据不一致与脏读：缓存到了过期时间之后，需要重新加载数据，因此要容忍一段时间的数据不一致。另外还有一种策略是数据更新时立即更新缓存，不过会增加系统开销，还会存在事务一致性的问题。
缓存可用性：
“缓存雪崩”：当缓存服务崩溃时，所有的数据请求会直接落到数据库，会导致数据库无法承受突然猛增的巨大压力而宕机，进而导致整个网站不可用。
3.分布式缓存架构
分布式缓存：将缓存部署在多个服务器组成的集群中，以集群方式提供缓存服务。
两种架构方式:
1. 以Jboss Cache为代表的需要更新同步的分布式缓存。
2. 以Memcached为代表的不相互通信的分布式缓存。
4.Memcached
Memcached采用一种集中式的缓存集群管理，也称作互不通信的分布式架构方式。 缓存与应用分离部署，缓存系统在部署在一组专门的服务器上，应用程序通过一致性Hash等路由算法选择缓存服务器远程访问缓存数据。集群规模容易扩容，伸缩性好！
简单的通信协议
远程通信设计需要考虑两方面的要素：1.通信协议2.通信序列化协议。
memcached采用TCP（也支持UDP）作为通信协议，采用一套简单的基于文本的自定义协议作为序列化协议。
丰富的客户端程序
支持多种语言。
高性能的网络通信
服务端通信模块基于Libevent,Libevent的设计和实现有许多值得改进的地方，但是它稳定的长连接却是memcached所需要的。
高效的内存管理
内存管理中一个比较头痛的问题就是内存碎片管理。操作系统，虚拟机垃圾回收在这方面想了很多办法：压缩，复制等。
Memcached采用了一个非常简单的办法：固定空间分配。
将内存空间氛围一组slab，每个slab里面又包含一组chunk，同一个slab中的每个chunk的大小是固定的，拥有相同大小chunk的slab被组织在一起，叫做slab_class。
存储数据的时候根据数据的所占空间大小Size，寻找一个大于Size的最小的chunk存放数据。
这种方式避免了内存碎片管理的问题，内存的分配和释放都是以chunk为单位的。
Memcached也是用LRU算法释放最近最久未被访问的数据的空间，释放的chunk被标记为未使用，等待下一个大小合适的数据的写入。
当然这种方式也会造成空间的浪费，chunk的大小等信息是可以通过配置设置的，如果启动的时候设置的大小不合适，就会导致严重的空间浪费。
互不通信的服务器集群架构
正式集群内服务器不相互通信使得集群可以几乎无限制的线性伸缩！
使用消息队列具有很好的削峰作用，即通过异步处理，将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中，从而削平高峰期的并发事务。任何可以晚点做的事情都应该晚点再做
资源复用：对于创建对象开销很大的对象进行复用。
从编程角度，复用一般两种方式：1.单例模式 2.对象池
使用合适的数据结构
垃圾回收
JVM中的垃圾回收：
JVM中将内存分为堆和栈。栈用于存储线程上下文信息，如方法参数，局部变量等。堆是存储对象的内存空间，对象的创建和释放，垃圾回收就在这里进行。
JVM分代回收机制：
JVM将堆空间氛围Young和Old两个Generation，Young代又分为一个Eden区域和两个Suvivor区域。新创建的对象总是在Eden区域中，当Eden区域空间已满，就会触发一次Young GC，此时会将仍在被使用的对象复制到一个Suvivor区域中，然后将Eden区域和另一个Suvivor区域回收掉。当Eden区域再次用完的时候，会再触发一次YoungGC，将Eden区域和之前一个Suvivor区域中的仍被使用的对象都复制到另一个Suvivor区域中，然后将Eden和第一个Suvivor区域清空。经过多次YoungGC之后，某些对象会在两个Suvivor区域中复制多次，如果超过某个阀值对象还没有被释放，则对象会被复制到Old Generation中。如果OldGeneration的空间也已经用完了，则会触发一次FullGC，即所谓的全量回收。
固态硬盘没有机械装置，数据存储在可持久记忆的硅晶体上，因此可以像内存一样快速随机访问。而且SSD具有更小的功耗和更少的磁盘振动与噪声。
略
RAID（廉价磁盘冗余阵列）技术主要是为了改善磁盘的访问延迟，增强磁盘的可用性和容错能力。
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