性能优化的常用方案

性能优化指标

1. 吞吐量
2. 响应速度
3. 并发量
4. 正确率

六大常用优化手段

硬件升级

比如：将机械硬盘升级成固态硬盘之后报警立马消失了，效果立竿见影

缓存化

缓存在很大程度上解决了高频查询问题，针对查询频率很高的应用他的效果是很明显的。但是缓存也会带来很多问题，比如：命中、雪崩、击穿、数据一致等问题；

产品逻辑优化

产品逻辑的优化有时候可以解决很多性能问题，比如查询的时候把查询按钮置灰，就直接在表现成拦截点了百分之八十的流量请求。

服务化

当很多业务复杂，场景很多的情况下，要根据业务进行拆分，避免跨业务给彼此带的影响。数据和服务同时拆分。我们可以从多个纬度金进行拆分。比如数据库，可以按照业务进行才分，也可以按照数据读写频率拆分；服务可以按照核心和非核心服务拆分；I/O密集和不密集进行才分；上面的不同场景可能对机器硬件要求不一样，可以对他们的响应时间不一样，时效要求不一样，一致性等因素有不同的要求的时候，要合理进行服务划分。

异步化

异步可使用线程池技术，或者是消息队列等技术；另外可以通过NIO,一切网络IO都可以异步化：RPC框架，缓存异步接口等

搜索引擎

复杂的查询不适合在数据库中操作，检索的话可以用检索引擎来检索，提交检索效率；但同时要保持持久化的数据和检索库中的数据的同步和一致性问题。

站在全局考量

一个不合理的需求可能会导致性能翻倍下降。一个小小的业务变通，可以节省很多开发成本。