性能优化方法论

在我们历经千辛万苦，通过各种性能分析方法，终于找到引发性能问题的瓶颈后，是不是立刻就要开始优化了呢？别急，动手之前，你可以先看看下面这三个问题。

• 首先，既然要做性能优化，那要怎么判断它是不是有效呢？特别是优化后，到底能提升多少性能呢？
• 第二，性能问题通常不是独立的，如果有多个性能问题同时发生，你应该先优化哪一个呢？
• 第三，提升性能的方法并不是唯一的，当有多种方法可以选择时，你会选用哪一种呢？是不是总选那个最大程度提升性能的方法就行了呢？

怎么评估性能优化的效果

首先，来看第一个问题，怎么评估性能优化的效果。

我们解决性能问题的目的，自然是想得到一个性能提升的效果。为了评估这个效果，我们需要对系统的性能指标进行量化，并且要分别测试出优化前、后的性能指标，用前后指标的变化来对比呈现效果。我把这个方法叫做性能评估“三步走”。

• 确定性能的量化指标。
• 测试优化前的性能指标。
• 测试优化后的性能指标。

先看第一步，性能的量化指标有很多，比如 CPU 使用率、应用程序的吞吐量、客户端请求的延迟等，都可以评估性能。那我们应该选择什么指标来评估呢？

我的建议是不要局限在单一维度的指标上，你至少要从应用程序和系统资源这两个维度，分别选择不同的指标。比如，以 Web 应用为例：

• 应用程序的维度，我们可以用吞吐量和请求延迟来评估应用程序的性能。
• 系统资源的维度，我们可以用 CPU 使用率来评估系统的 CPU 使用情况。

之所以从这两个不同维度选择指标，主要是因为应用程序和系统资源这两者间相辅相成的关系。

• 好的应用程序是性能优化的最终目的和结果，系统优化总是为应用程序服务的。所以，必须要使用应用程序的指标，来评估性能优化的整体效果。
• 系统资源的使用情况是影响应用程序性能的根源。所以，需要用系统资源的指标，来观察和分析瓶颈的来源。

至于接下来的两个步骤，主要是为了对比优化前后的性能，更直观地呈现效果。如果你的第一步，是从两个不同维度选择了多个指标，那么在性能测试时，你就需要获得这些指标的具体数值。

还是以刚刚的 Web 应用为例，对应上面提到的几个指标，我们可以选择 ab 等工具，测试 Web 应用的并发请求数和响应延迟。而测试的同时，还可以用 vmstat、pidstat 等性能工具，观察系统和进程的 CPU 使用率。这样，我们就同时获得了应用程序和系统资源这两个维度的指标数值。

不过，在进行性能测试时，有两个特别重要的地方你需要注意下。

第一，要避免性能测试工具干扰应用程序的性能。通常，对 Web 应用来说，性能测试工具跟目标应用程序要在不同的机器上运行。比如，在之前的 Nginx 案例中，我每次都会强调要用两台虚拟机，其中一台运行 Nginx 服务，而另一台运行模拟客户端的工具，就是为了避免这个影响。

第二，避免外部环境的变化影响性能指标的评估。这要求优化前、后的应用程序，都运行在相同配置的机器上，并且它们的外部依赖也要完全一致。