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性能測(cè)試，主要是通過自動(dòng)化的測(cè)試工具模擬多種正常、峰值以及異常負(fù)載條件來對(duì)系統(tǒng)的各項(xiàng)性能指標(biāo)進(jìn)行測(cè)試。系統(tǒng)性能主要包括兩個(gè)值：
吞吐量（Throughtput），即每秒鐘可以處理的請(qǐng)求數(shù)，事務(wù)數(shù)。
系統(tǒng)延遲（Latency），也就是系統(tǒng)在處理一個(gè)請(qǐng)求或一個(gè)事務(wù)時(shí)的延遲。
它們兩者之間的關(guān)系：
Throughput越大，Latency會(huì)越差。請(qǐng)求量過大，系統(tǒng)繁忙，響應(yīng)速度自然低。
Latency越好，能支持的Throughput就會(huì)越高。因?yàn)長(zhǎng)atency短說明處理速度快，于是單位時(shí)間內(nèi)就可以處理更多的請(qǐng)求。
要測(cè)試系統(tǒng)的性能，需要我們收集系統(tǒng)的Throughput和Latency這兩個(gè)值。
首先，需要定義Latency這個(gè)值，如對(duì)于網(wǎng)站首頁(yè)響應(yīng)時(shí)間必需是4秒以內(nèi)（根據(jù)不同的業(yè)務(wù)來定義）
其次，準(zhǔn)備性能測(cè)試工具，一個(gè)工具用來制造高強(qiáng)度的Throughput（通常有Loadrunner、Jmeter等），另一個(gè)工具用來測(cè)量Latency。關(guān)于如何測(cè)量Latency，你可以在代碼中測(cè)量，但是這樣會(huì)影響程序的執(zhí)行，而且只能測(cè)試到程序內(nèi)部的Latency，真正的Latency是整個(gè)系統(tǒng)都算上，包括操作系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)的延時(shí)，一般性能測(cè)試工具都有配套組件。
最后，開始性能測(cè)試。不斷地提升測(cè)試環(huán)境的Throughput，然后觀察系統(tǒng)的負(fù)載情況，如果系統(tǒng)頂?shù)米。蔷陀^察Latency的值。這樣，就可以找到系統(tǒng)的最大負(fù)載，并且你可以知道系統(tǒng)的響應(yīng)延時(shí)是多少。
下面主要通過三個(gè)大的步驟來說明性能測(cè)試實(shí)施過程：
前期準(zhǔn)備
1、確定用戶、業(yè)務(wù)、系統(tǒng)需求（目標(biāo)）
主要確定用戶的業(yè)務(wù)請(qǐng)求分布等：主要業(yè)務(wù)請(qǐng)求、平均日交易量、年交易量、峰值交易量等等。
主要工作是分析系統(tǒng)的性能需求、確定合理的性能目標(biāo)。
在需求分析文檔的支持下，對(duì)軟件系統(tǒng)上的用戶業(yè)務(wù)使用情況進(jìn)行分析，提出我們所關(guān)注的性能測(cè)試需求，并告知業(yè)務(wù)人員。讓業(yè)務(wù)人員來判斷我們的性能需求是否滿足客戶的真實(shí)需求。
2、確定系統(tǒng)類別
分清系統(tǒng)類別是我們掌握什么樣技術(shù)的前提，掌握相應(yīng)技術(shù)做性能測(cè)試才可能成功。例如：系統(tǒng)類別是B/S結(jié)構(gòu)，需要掌握HTTP協(xié)議，java，C#，html等技術(shù)?；蛘呤荂/S結(jié)構(gòu)，可能要了解操作系統(tǒng)，winsock，com等。
3、確定系統(tǒng)構(gòu)成
不同的系統(tǒng)構(gòu)成性能測(cè)試會(huì)得到不同的結(jié)果。
4、確定實(shí)際網(wǎng)絡(luò)帶寬
便于測(cè)試時(shí)對(duì)帶寬做模擬，盡可能真實(shí)的反饋帶寬使用情況。
5、確定測(cè)試服務(wù)器與測(cè)試機(jī)配置清單
了解性能測(cè)試硬件資源（包括所測(cè)服務(wù)器，測(cè)試機(jī)等），根據(jù)實(shí)際情況添加設(shè)備。
6、系統(tǒng)功能流程圖
便于測(cè)試人員分析系統(tǒng)哪些模塊易出現(xiàn)瓶頸，從而針對(duì)性做性能測(cè)試。
7、測(cè)試時(shí)間評(píng)估
根據(jù)測(cè)試時(shí)間，制定相應(yīng)的測(cè)試執(zhí)行策略。
在我的實(shí)際性能測(cè)試工作中，會(huì)把上面作為問題列表的形式打印出來，然后通過不斷溝通和分析去完善它，以便幫助我后期更好的制定性能測(cè)試策略。這樣的問題列表如：
測(cè)試實(shí)施
1、根據(jù)前期準(zhǔn)備制定編寫性能測(cè)試方案
應(yīng)該包括性能測(cè)試通過的標(biāo)準(zhǔn)、所測(cè)的對(duì)象（業(yè)務(wù)或場(chǎng)景）、測(cè)試環(huán)境說明、測(cè)試所用時(shí)間及資源，測(cè)試策略等。
2、設(shè)計(jì)性能測(cè)試用例
指導(dǎo)測(cè)試人員進(jìn)行性能測(cè)試。
3、編寫性能測(cè)試腳本
測(cè)試腳本應(yīng)該具有可重復(fù)執(zhí)行性，可并發(fā)執(zhí)行性，能盡可能真實(shí)模擬單用戶業(yè)務(wù)使用場(chǎng)景。
4、模擬運(yùn)行場(chǎng)景
用性能工具模擬用戶負(fù)載使用系統(tǒng)的場(chǎng)景。
5、配置運(yùn)行場(chǎng)景
被測(cè)環(huán)境應(yīng)該在測(cè)試前做好備份；配置包括被測(cè)系統(tǒng)日志、中間件（MySQL、Apache等）使用情況、服務(wù)器資源使用情況的數(shù)據(jù)收據(jù)；運(yùn)行應(yīng)避免偶然性事件，所以一個(gè)測(cè)試場(chǎng)景應(yīng)該至少運(yùn)行兩次及以上。
瓶頸分析和性能優(yōu)化
瓶頸分析難點(diǎn)在于理解收集到的數(shù)據(jù)反饋的真是含義，所以要求測(cè)試人員具備相應(yīng)的技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備（包括數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)、計(jì)算機(jī)原理知識(shí)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、各中間件性能計(jì)量含義等），這里先僅列舉下性能測(cè)試結(jié)果分析原則：
瓶頸優(yōu)化應(yīng)該有難到易的進(jìn)行優(yōu)化，下面為推薦（應(yīng)根據(jù)公司實(shí)際情況調(diào)整）：
服務(wù)器硬件瓶頸->網(wǎng)絡(luò)瓶頸->服務(wù)器操作系統(tǒng)瓶頸->中間件瓶頸->應(yīng)用瓶頸
系統(tǒng)有問題首要需要看的是操作系統(tǒng)報(bào)告。查看操作系統(tǒng)的CPU利用率，內(nèi)存使用率，操作系統(tǒng)的IO，還有網(wǎng)絡(luò)的IO，網(wǎng)絡(luò)鏈接數(shù)等。
通過了解操作系統(tǒng)的性能，我們才知道性能的問題，比如：帶寬不夠，內(nèi)存不夠，TCP緩沖區(qū)不夠，等等，很多時(shí)候，不需要調(diào)整程序的，只需要調(diào)整一下硬件或操作系統(tǒng)的配置就可以了。
使用某個(gè)Profiler來查看一下我們程序的運(yùn)行性能。如：Java的JProfiler。使用Profiler工具，可以讓你查看程序中各個(gè)模塊函數(shù)甚至指令的很多東西，如：運(yùn)行的時(shí)間 ，調(diào)用的次數(shù)，CPU的利用率，等等。
我們重點(diǎn)觀察運(yùn)行時(shí)間最多，調(diào)用次數(shù)最多的那些函數(shù)和指令。這里注意一下，對(duì)于調(diào)用次數(shù)多但是時(shí)間很短的函數(shù)，你可能只需要輕微優(yōu)化一下，你的性能就上去了。
因?yàn)镻rofiler會(huì)讓你的程序運(yùn)行的性能變低對(duì)此，一般有兩個(gè)方法來定位系統(tǒng)瓶頸：
1）在你的代碼中自己做統(tǒng)計(jì)，使用微秒級(jí)的計(jì)時(shí)器和函數(shù)調(diào)用計(jì)算器，每隔10秒把統(tǒng)計(jì)log到文件中。
2）分段注釋你的代碼塊，讓一些函數(shù)空轉(zhuǎn)，做Hard Code的Mock，然后再測(cè)試一下系統(tǒng)的Throughput和Latency是否有質(zhì)的變化，如果有，那么被注釋的函數(shù)就是性能瓶頸，再在這個(gè)函數(shù)體內(nèi)注釋代碼，直到找到最耗性能的語(yǔ)句。
查看匯編代碼經(jīng)常會(huì)給你一些意想不到的東西讓你知道為什么程序的性能是那樣。
對(duì)于性能測(cè)試，不同的Throughput會(huì)出現(xiàn)不同的測(cè)試結(jié)果，不同的測(cè)試數(shù)據(jù)也會(huì)有不同的測(cè)試結(jié)果。所以，用于性能測(cè)試的數(shù)據(jù)非常重要，性能測(cè)試中，我們需要測(cè)試觀察不同Throughput的結(jié)果。
一般來說，性能優(yōu)化也就是下面的幾個(gè)策略：
總之，根據(jù)2：8原則來說，20%的代碼耗了你80%的性能，找到那20%的代碼，你就可以優(yōu)化那80%的性能。 下面為一些最有價(jià)值的性能調(diào)優(yōu)的的方法，供參考。
算法非常重要，好的算法會(huì)有更好的性能。下面為幾個(gè)算法調(diào)優(yōu)例子：
代碼上的調(diào)優(yōu)大致有下面這幾點(diǎn)：
下面只講一些概念上的東西。
1、TCP調(diào)優(yōu)
TCP鏈接是有很多開銷的，一個(gè)是會(huì)占用文件描述符，另一個(gè)是會(huì)開緩存，一般來說一個(gè)系統(tǒng)可以支持的TCP鏈接數(shù)是有限的，我們需要清楚地認(rèn)識(shí)到TCP鏈接對(duì)系統(tǒng)的開銷是很大的。正是因?yàn)門CP是耗資源的，所以，很多攻擊都是讓你系統(tǒng)上出現(xiàn)大量的TCP鏈接，把你的系統(tǒng)資源耗盡。比如著名的SYNC Flood攻擊。
所以，我們要注意配置KeepAlive參數(shù)，這個(gè)參數(shù)的意思是定義一個(gè)時(shí)間，如果鏈接上沒有數(shù)據(jù)傳輸，系統(tǒng)會(huì)在這個(gè)時(shí)間發(fā)一個(gè)包，如果沒有收到回應(yīng)，那么TCP就認(rèn)為鏈接斷了，然后就會(huì)把鏈接關(guān)閉，這樣可以回收系統(tǒng)資源開銷。（注：HTTP層上也有KeepAlive參數(shù)）對(duì)于像HTTP這樣的短鏈接，設(shè)置一個(gè)1-2分鐘的keepalive非常重要。這可以在一定程度上防止DoS攻擊。有下面幾個(gè)參數(shù)（下面這些參數(shù)的值僅供參考）：
net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 5
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 20
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
對(duì)于TCP的TIME_WAIT這個(gè)狀態(tài)，主動(dòng)關(guān)閉的一方進(jìn)入TIME_WAIT狀態(tài)，TIME_WAIT狀態(tài)將持續(xù)2個(gè)MSL(Max Segment Lifetime)，默認(rèn)為4分鐘，TIME_WAIT狀態(tài)下的資源不能回收。有大量的TIME_WAIT鏈接的情況一般是在HTTP服務(wù)器上。對(duì)此，有兩個(gè)參數(shù)需要注意，
net.ipv4.tcp_tw_reuse=1
net.ipv4.tcp_tw_recycle=1
前者表示重用TIME_WAIT，后者表示回收TIME_WAIT的資源。
TCP還有一個(gè)重要的概念叫RWIN（TCP Receive Window Size），這個(gè)東西的意思是，我一個(gè)TCP鏈接在沒有向Sender發(fā)出ack時(shí)可以接收到的最大的數(shù)據(jù)包。為什么這個(gè)很重要？因?yàn)槿绻鸖ender沒有收到Receiver發(fā)過來ack，Sender就會(huì)停止發(fā)送數(shù)據(jù)并會(huì)等一段時(shí)間，如果超時(shí)，那么就會(huì)重傳。這就是為什么TCP鏈接是可靠鏈接的原因。重傳還不是最嚴(yán)重的，如果有丟包發(fā)生的話，TCP的帶寬使用率會(huì)馬上受到影響（會(huì)盲目減半），再丟包，再減半，然后如果不丟包了，就逐步恢復(fù)。相關(guān)參數(shù)如下：
net.core.wmem_default = 8388608
net.core.rmem_default = 8388608
net.core.rmem_max = 16777216
net.core.wmem_max = 16777216
一般來說，理論上的RWIN應(yīng)該設(shè)置成：吞吐量 * 回路時(shí)間。Sender端的buffer應(yīng)該和RWIN有一樣的大小，因?yàn)镾ender端發(fā)送完數(shù)據(jù)后要等Receiver端確認(rèn)，如果網(wǎng)絡(luò)延時(shí)很大，buffer過小了，確認(rèn)的次數(shù)就會(huì)多，于是性能就不高，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的利用率也就不高了。也就是說，對(duì)于延遲大的網(wǎng)絡(luò)，我們需要大的buffer，這樣可以少一點(diǎn)ack，多一些數(shù)據(jù)，對(duì)于響應(yīng)快一點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)，可以少一些buffer。因?yàn)?，如果有丟包（沒有收到ack），buffer過大可能會(huì)有問題，因?yàn)檫@會(huì)讓TCP重傳所有的數(shù)據(jù)，反而影響網(wǎng)絡(luò)性能。所以，高性能的網(wǎng)絡(luò)重要的是要讓網(wǎng)絡(luò)丟包率非常非常地?。ɑ旧鲜怯迷贚AN里），如果網(wǎng)絡(luò)基本是可信的，這樣用大一點(diǎn)的buffer會(huì)有更好的網(wǎng)絡(luò)傳輸性能（來來回回太多太影響性能了）。
2、UDP調(diào)優(yōu)
說到UDP的調(diào)優(yōu)， 就得說MTU——最大傳輸單元（其實(shí)這對(duì)TCP也一樣，因?yàn)檫@是鏈路層上的東西）。所謂最大傳輸單元，你可以想像成是公路上的公交車，假設(shè)一個(gè)公交車可以最多坐70人，帶寬就像是公路的車道數(shù)一樣，如果一條路上最多可以容下100輛公交車，那意味著我最多可以運(yùn)送7000人，但是如果公交車坐不滿，比如平均每輛車只有20人，那么我只運(yùn)送了2000人，于是我公路資源（帶寬資源）就被浪費(fèi)了。 所以，我們對(duì)于一個(gè)UDP的包，我們要盡量地讓它大到MTU的最大尺寸再往網(wǎng)絡(luò)上傳，這樣可以最大化帶寬利用率。對(duì)于這個(gè)MTU，以太網(wǎng)是1500字節(jié)，光纖是4352字節(jié)，802.11無線網(wǎng)是7981。但是，當(dāng)我們用TCP/UDP發(fā)包的時(shí)候，我們的有效負(fù)載Payload要低于這個(gè)值，因?yàn)镮P協(xié)議會(huì)加上20個(gè)字節(jié)，UDP會(huì)加上8個(gè)字節(jié)（TCP加的更多），所以，一般來說，你的一個(gè)UDP包的最大應(yīng)該是1500-8-20=1472，這是你的數(shù)據(jù)的大小。當(dāng)然，如果你用光纖的話， 這個(gè)值就可以更大一些。（順便說一下，對(duì)于某些千光以態(tài)網(wǎng)網(wǎng)卡來說，在網(wǎng)卡上，網(wǎng)卡硬件如果發(fā)現(xiàn)你的包的大小超過了MTU，其會(huì)幫你做fragment，到了目標(biāo)端又會(huì)幫你做重組，這就不需要你在程序中處理了）
用Socket編程的時(shí)候，你可以使用setsockopt() 設(shè)置 SO_SNDBUF/SO_RCVBUF 的大小，TTL和KeepAlive這些關(guān)鍵的設(shè)置，當(dāng)然，還有很多，具體可以查看一下Socket的手冊(cè)。
最后UDP還有一個(gè)最大的好處是multi-cast多播，這個(gè)技術(shù)對(duì)于你需要在內(nèi)網(wǎng)里通知多臺(tái)結(jié)點(diǎn)時(shí)非常方便和高效。而且，多播這種技術(shù)對(duì)于機(jī)會(huì)的水平擴(kuò)展（需要增加機(jī)器來偵聽多播信息）也很有利。
3、網(wǎng)卡調(diào)優(yōu)
對(duì)于網(wǎng)卡，也是可以調(diào)優(yōu)的，這對(duì)于千兆以及網(wǎng)網(wǎng)卡非常必要，在Linux下，我們可以用ifconfig查看網(wǎng)上的統(tǒng)計(jì)信息，如果我們看到overrun上有數(shù)據(jù)，我們就可能需要調(diào)整一下txqueuelen的尺寸（一般默認(rèn)為1000），我們可以調(diào)大一些，如：ifconfig eth0 txqueuelen 5000。Linux下還有一個(gè)命令叫：ethtool可以用于設(shè)置網(wǎng)卡的緩沖區(qū)大小。在Windows下，我們可以在網(wǎng)卡適配器中的高級(jí)選項(xiàng)卡中調(diào)整相關(guān)的參數(shù)（如：Receive Buffers, Transmit Buffer等，不同的網(wǎng)卡有不同的參數(shù)）。把Buffer調(diào)大對(duì)于需要大數(shù)據(jù)量的網(wǎng)絡(luò)傳輸非常有效。
4、其它網(wǎng)絡(luò)性能
關(guān)于多路復(fù)用技術(shù)，也就是用一個(gè)線程來管理所有的TCP鏈接，有三個(gè)系統(tǒng)調(diào)用要重點(diǎn)注意：一個(gè)是select，這個(gè)系統(tǒng)調(diào)用只支持上限1024個(gè)鏈接，第二個(gè)是poll，其可以突破1024的限制，但是select和poll本質(zhì)上是使用的輪詢機(jī)制，輪詢機(jī)制在鏈接多的時(shí)候性能很差，因主是O(n)的算法，所以，epoll出現(xiàn)了，epoll是操作系統(tǒng)內(nèi)核支持的，僅當(dāng)在鏈接活躍時(shí)，操作系統(tǒng)才會(huì)callback，這是由操作系統(tǒng)通知觸發(fā)的，但其只有Linux Kernel 2.6以后才支持（準(zhǔn)確說是2.5.44中引入的），當(dāng)然，如果所有的鏈接都是活躍的，過多的使用epoll_ctl可能會(huì)比輪詢的方式還影響性能，不過影響的不大。
另外，關(guān)于一些和DNS Lookup的系統(tǒng)調(diào)用要小心，比如：gethostbyaddr/gethostbyname，這個(gè)函數(shù)可能會(huì)相當(dāng)?shù)馁M(fèi)時(shí)，因?yàn)槠湟骄W(wǎng)絡(luò)上去找域名，因?yàn)镈NS的遞歸查詢，會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重超時(shí)，而又不能通過設(shè)置什么參數(shù)來設(shè)置time out，對(duì)此你可以通過配置hosts文件來加快速度，或是自己在內(nèi)存中管理對(duì)應(yīng)表，在程序啟動(dòng)時(shí)查好，而不要在運(yùn)行時(shí)每次都查。另外，在多線程下面，gethostbyname會(huì)一個(gè)更嚴(yán)重的問題，就是如果有一個(gè)線程的gethostbyname發(fā)生阻塞，其它線程都會(huì)在gethostbyname處發(fā)生阻塞，這個(gè)比較變態(tài)，要小心。（可以試試GNU的gethostbyname_r()，這個(gè)的性能要好一些） 這種到網(wǎng)上找信息的東西很多，比如，如果你的Linux使用了NIS，或是NFS，某些用戶或文件相關(guān)的系統(tǒng)調(diào)用就很慢，所以要小心。
1、I/O模型
前面說到過select/poll/epoll這三個(gè)系統(tǒng)調(diào)用，我們都知道，Unix/Linux下把所有的設(shè)備都當(dāng)成文件來進(jìn)行I/O，所以，那三個(gè)操作更應(yīng)該算是I/O相關(guān)的系統(tǒng)調(diào)用。說到 I/O模型，這對(duì)于我們的I/O性能相當(dāng)重要，我們知道，Unix/Linux經(jīng)典的I/O方式是：
第一種，同步阻塞式I/O。
第二種，同步無阻塞方式。其通過fctnl設(shè)置 O_NONBLOCK 來完成。
第三種，對(duì)于select/poll/epoll這三個(gè)是I/O不阻塞，但是在事件上阻塞，算是：I/O異步，事件同步的調(diào)用。
第四種，AIO方式。這種I/O 模型是一種處理與 I/O 并行的模型。I/O請(qǐng)求會(huì)立即返回，說明請(qǐng)求已經(jīng)成功發(fā)起了。在后臺(tái)完成I/O操作時(shí)，向應(yīng)用程序發(fā)起通知，通知有兩種方式：一種是產(chǎn)生一個(gè)信號(hào)，另一種是執(zhí)行一個(gè)基于線程的回調(diào)函數(shù)來完成這次 I/O 處理過程。
第四種因?yàn)闆]有任何的阻塞，無論是I/O上，還是事件通知上，所以，其可以讓你充分地利用CPU，比起第二種同步無阻塞好處就是，第二種要你一遍一遍地去輪詢。Nginx之所以高效，是其使用了epoll和AIO的方式來進(jìn)行I/O的。
再說一下Windows下的I/O模型：
a）一個(gè)是WriteFile系統(tǒng)調(diào)用，這個(gè)系統(tǒng)調(diào)用可以是同步阻塞的，也可以是同步無阻塞的，關(guān)于看文件是不是以O(shè)verlapped打開的。關(guān)于同步無阻塞，需要設(shè)置其最后一個(gè)參數(shù)Overlapped，微軟叫Overlapped I/O，你需要WaitForSingleObject才能知道有沒有寫完成。這個(gè)系統(tǒng)調(diào)用的性能可想而知。
b）另一個(gè)叫WriteFileEx的系統(tǒng)調(diào)用，其可以實(shí)現(xiàn)異步I/O，并可以讓你傳入一個(gè)callback函數(shù)，等I/O結(jié)束后回調(diào)之，但是這個(gè)回調(diào)的過程Windows是把callback函數(shù)放到了APC（Asynchronous Procedure Calls）的隊(duì)列中，然后，只用當(dāng)應(yīng)用程序當(dāng)前線程成為可被通知狀態(tài)（Alterable）時(shí)，才會(huì)被回調(diào)。只有當(dāng)你的線程使用了這幾個(gè)函數(shù)時(shí)WaitForSingleObjectEx, WaitForMultipleObjectsEx,
MsgWaitForMultipleObjectsEx, SignalObjectAndWait 和 SleepEx，線程才會(huì)成為Alterable狀態(tài)。可見，這個(gè)模型，還是有wait，所以性能也不高。
c）然后是IOCP – IO Completion Port，IOCP會(huì)把I/O的結(jié)果放在一個(gè)隊(duì)列中，但是，偵聽這個(gè)隊(duì)列的不是主線程，而是專門來干這個(gè)事的一個(gè)或多個(gè)線程去干（老的平臺(tái)要你自己創(chuàng)建線程，新的平臺(tái)是你可以創(chuàng)建一個(gè)線程池）。IOCP是一個(gè)線程池模型。這個(gè)和Linux下的AIO模型比較相似，但是實(shí)現(xiàn)方式和使用方式完全不一樣。
當(dāng)然，真正提高I/O性能方式是把和外設(shè)的I/O的次數(shù)降到最低，最好沒有，所以，對(duì)于讀來說，內(nèi)存cache通?？梢詮馁|(zhì)上提升性能，因?yàn)閮?nèi)存比外設(shè)快太多了。對(duì)于寫來說，cache住要寫的數(shù)據(jù)，少寫幾次，但是cache帶來的問題就是實(shí)時(shí)性的問題，也就是latency會(huì)變大，我們需要在寫的次數(shù)上和響應(yīng)上做權(quán)衡。
2、多核CPU調(diào)優(yōu)
關(guān)于CPU的多核技術(shù)， CPU0是很關(guān)鍵的，如果0號(hào)CPU被用得過多時(shí)，別的CPU性能也會(huì)下降，因?yàn)镃PU0作用是有調(diào)整功能的，所以，我們不能任由操作系統(tǒng)負(fù)載均衡，因?yàn)槲覀冏约焊私庾约旱某绦?，所以，我們可以手?dòng)的為其分配CPU核，而不會(huì)過多地占用CPU0，或是讓我們關(guān)鍵進(jìn)程和一堆別的進(jìn)程擠在一起。
對(duì)于Windows來說，我們可以通過“任務(wù)管理器”中的“進(jìn)程”而中右鍵菜單中的“設(shè)置相關(guān)性……”（Set Affinity…）來設(shè)置并限制這個(gè)進(jìn)程能被運(yùn)行在哪些核上。
對(duì)于Linux來說，可以使用taskset命令來設(shè)置（你可以通過安裝schedutils來安裝這個(gè)命令：apt-get install schedutils）
多核CPU還有一個(gè)技術(shù)叫NUMA技術(shù)（Non-Uniform Memory Access）。傳統(tǒng)的多核運(yùn)算是使用SMP(Symmetric Multi-Processor )模式，多個(gè)處理器共享一個(gè)集中的存儲(chǔ)器和I/O總線。于是就會(huì)出現(xiàn)一致存儲(chǔ)器訪問的問題，一致性通常意味著性能問題。NUMA模式下，處理器被劃分成多個(gè)node， 每個(gè)node有自己的本地存儲(chǔ)器空間。在Linux下，對(duì)NUMA調(diào)優(yōu)的命令是：numactl 。如下面的命令：（指定命令“myprogram arg1 arg2”運(yùn)行在node 0 上，其內(nèi)存分配在node 0 和 1上）
numactl --cpubind=0 --membind=0,1 myprogram arg1 arg2
當(dāng)然，上面這個(gè)命令并不好，因?yàn)閮?nèi)存跨越了兩個(gè)node，這非常不好。最好的方式是只讓程序訪問和自己運(yùn)行一樣的node，如：
$ numactl --membind 1 --cpunodebind 1 --localalloc myapplication
3、文件系統(tǒng)調(diào)優(yōu)
因?yàn)槲募到y(tǒng)也是有cache的，所以，為了讓文件系統(tǒng)有最大的性能：首要的事情就是分配足夠大的內(nèi)存，這個(gè)非常關(guān)鍵，在Linux下可以使用free命令來查看 free/used/buffers/cached，理想來說，buffers和cached應(yīng)該有40%左右；然后是一個(gè)快速的硬盤控制器，SCSI會(huì)好很多；最快的是Intel SSD 固態(tài)硬盤，速度超快，但是寫次數(shù)有限。
接下來，我們就可以調(diào)優(yōu)文件系統(tǒng)配置了，對(duì)于Linux的Ext3/4來說，幾乎在所有情況下都有所幫助的一個(gè)參數(shù)是關(guān)閉文件系統(tǒng)訪問時(shí)間，在/etc/fstab下看看你的文件系統(tǒng)有沒有noatime參數(shù)（一般來說應(yīng)該有），還有一個(gè)是dealloc，它可以讓系統(tǒng)在最后時(shí)刻決定寫入文件發(fā)生時(shí)使用哪個(gè)塊，可優(yōu)化這個(gè)寫入程序。還要注意一下三種日志模式：data=journal、data=ordered和data=writeback。默認(rèn)設(shè)置data=ordered提供性能和防護(hù)之間的最佳平衡。
當(dāng)然，對(duì)于這些來說，ext4的默認(rèn)設(shè)置基本上是最佳優(yōu)化了。
這里介紹一個(gè)Linux下的查看I/O的命令—— iotop，可以讓你看到各進(jìn)程的磁盤讀寫的負(fù)載情況。
1、數(shù)據(jù)庫(kù)引擎調(diào)優(yōu)
數(shù)據(jù)庫(kù)的鎖的方式。這個(gè)非常地重要。并發(fā)情況下，鎖是非常影響性能的。各種隔離級(jí)別，行鎖，表鎖，頁(yè)鎖，讀寫鎖，事務(wù)鎖，以及各種寫優(yōu)先還是讀優(yōu)先機(jī)制。性能最高的是不要鎖，所以，分庫(kù)分表，冗余數(shù)據(jù)，減少一致性事務(wù)處理，可以有效地提高性能。NoSQL就是犧牲了一致性和事務(wù)處理，并冗余數(shù)據(jù)，從而達(dá)到了分布式和高性能。
數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)機(jī)制。不但要搞清楚各種類型字段是怎么存儲(chǔ)的，更重要的是數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，是怎么分區(qū)的，是怎么管理的，比如Oracle的數(shù)據(jù)文件，表空間，段，等等。了解清楚這個(gè)機(jī)制可以減輕很多的I/O負(fù)載。比如：MySQL下使用show engines;可以看到各種存儲(chǔ)引擎的支持。不同的存儲(chǔ)引擎有不同的側(cè)重點(diǎn)，針對(duì)不同的業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)會(huì)讓你有不同的性能。
數(shù)據(jù)庫(kù)的分布式策略。最簡(jiǎn)單的就是復(fù)制或鏡像，需要了解分布式的一致性算法，或是主主同步，主從同步。通過了解這種技術(shù)的機(jī)理可以做到數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)別的水平擴(kuò)展。
2、SQL語(yǔ)句優(yōu)化
關(guān)于SQL語(yǔ)句的優(yōu)化，首先也是要使用工具，比如：MySQL SQL Query Analyzer，Oracle SQL Performance Analyzer，或是微軟SQL Query Analyzer，基本上來說，所有的RMDB都會(huì)有這樣的工具，來讓你查看你的應(yīng)用中的SQL的性能問題。 還可以使用explain來看看SQL語(yǔ)句最終Execution Plan會(huì)是什么樣的。
還有一點(diǎn)很重要，數(shù)據(jù)庫(kù)的各種操作需要大量的內(nèi)存，所以服務(wù)器的內(nèi)存要夠，優(yōu)其應(yīng)對(duì)那些多表查詢的SQL語(yǔ)句，那是相當(dāng)?shù)暮膬?nèi)存。
下面簡(jiǎn)單說幾個(gè)會(huì)有性能問題的SQL：
1）全表檢索。比如：select * from user where lastname = “xxxx”，這樣的SQL語(yǔ)句基本上是全表查詢，線性復(fù)雜度O(n)，記錄數(shù)越多，性能也越差（如：100條記錄的查找要50ms，一百萬(wàn)條記錄需要5分鐘）。對(duì)于這種情況，我們可以有兩種方法提高性能：一種方法是分表，把記錄數(shù)降下來，另一種方法是建索引（為lastname建索引）。索引就像是key-value的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一樣，key就是where后面的字段，value就是物理行號(hào)，對(duì)索引的搜索復(fù)雜度是基本上是O(log(n)) ——用B-Tree實(shí)現(xiàn)索引（如：100條記錄的查找要50ms，一百萬(wàn)條記錄需要100ms）。
2）索引。對(duì)于索引字段，最好不要在字段上做計(jì)算、類型轉(zhuǎn)換、函數(shù)、空值判斷、字段連接操作，這些操作都會(huì)破壞索引原本的性能。當(dāng)然，索引一般都出現(xiàn)在Where或是Order by字句中，所以對(duì)Where和Order by子句中的字段最好不要進(jìn)行計(jì)算操作，或是加上什么NOT之類的，或是使用什么函數(shù)。
3）多表查詢。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)最多的操作就是多表查詢，多表查詢主要有三個(gè)關(guān)鍵字，EXISTS，IN和JOIN。基本來說，現(xiàn)代的數(shù)據(jù)引擎對(duì)SQL語(yǔ)句優(yōu)化得都挺好的，JOIN和IN/EXISTS在結(jié)果上有些不同，但性能基本上都差不多。有人說，EXISTS的性能要好于IN，IN的性能要好于JOIN，個(gè)人覺得，這個(gè)還要看你的數(shù)據(jù)、schema和SQL語(yǔ)句的復(fù)雜度，對(duì)于一般的簡(jiǎn)單的情況來說，都差不多，所以千萬(wàn)不要使用過多的嵌套，千萬(wàn)不要讓你的SQL太復(fù)雜，寧可使用幾個(gè)簡(jiǎn)單的SQL也不要使用一個(gè)巨大無比的嵌套N級(jí)的SQL。還有人說，如果兩個(gè)表的數(shù)據(jù)量差不多，Exists的性能可能會(huì)高于In，In可能會(huì)高于Join，如果這兩個(gè)表一大一小，那么子查詢中，Exists用大表，In則用小表。
4）JOIN操作。有人說，Join表的順序會(huì)影響性能，只要Join的結(jié)果集是一樣，性能和join的次序無關(guān)。因?yàn)楹笈_(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)引擎會(huì)幫我們優(yōu)化的。Join有三種實(shí)現(xiàn)算法，嵌套循環(huán)，排序歸并，和Hash式的Join。（MySQL只支持第一種）
嵌套循環(huán)，就好像是我們常見的多重嵌套循環(huán)。注意，前面的索引說過，數(shù)據(jù)庫(kù)的索引查找算法用的是B-Tree，這是O(log(n))的算法，所以，整個(gè)算法復(fù)法度應(yīng)該是O(log(n)) * O(log(m)) 這樣的。
Hash式的Join，主要解決嵌套循環(huán)的O(log(n))的復(fù)雜，使用一個(gè)臨時(shí)的hash表來標(biāo)記。
排序歸并，意思是兩個(gè)表按照查詢字段排好序，然后再合并。當(dāng)然，索引字段一般是排好序的。
總之，具體要看什么樣的數(shù)據(jù)，什么樣的SQL語(yǔ)句，你才知道用哪種方法最好。
5）部分結(jié)果集。我們知道MySQL里的Limit關(guān)鍵字，Oracle里的rownum，SQL Server里的Top都是在限制前幾條的返回結(jié)果。這給了我們數(shù)據(jù)庫(kù)引擎很多可以調(diào)優(yōu)的空間。一般來說，返回top n的記錄數(shù)據(jù)需要我們使用order by，注意在這里我們需要為order by的字段建立索引。有了被建索引的order by后，會(huì)讓我們的select語(yǔ)句的性能不會(huì)被記錄數(shù)的所影響。使用這個(gè)技術(shù)，一般來說我們前臺(tái)會(huì)以分頁(yè)方式來顯現(xiàn)數(shù)據(jù)，MySQL用的是OFFSET，SQL Server用的是FETCH NEXT，這種Fetch的方式其實(shí)并不好是線性復(fù)雜度，所以，如果我們能夠知道order by字段的第二頁(yè)的起始值，我們就可以在where語(yǔ)句里直接使用>=的表達(dá)式來select，這種技術(shù)叫seek，而不是fetch，seek的性能比f(wàn)etch要高很多。
6）字符串。正如我前面所說的，字符串操作對(duì)性能上有非常大的噩夢(mèng)，所以，能用數(shù)據(jù)的情況就用數(shù)字，比如：時(shí)間，工號(hào)，等。
7）全文檢索。千萬(wàn)不要用Like之類的東西來做全文檢索，如果要玩全文檢索，可以嘗試使用Sphinx。
8）其它。
不要select *，而是明確指出各個(gè)字段，如果有多個(gè)表，一定要在字段名前加上表名，不要讓引擎去算。
不要用Having，因?yàn)槠湟闅v所有的記錄。性能差得不能再差。
盡可能地使用UNION ALL 取代 UNION。
索引過多，insert和delete就會(huì)越慢。而update如果update多數(shù)索引，也會(huì)慢，但是如果只update一個(gè)，則只會(huì)影響一個(gè)索引表。
無論你怎么設(shè)計(jì)，你的系統(tǒng)一定要能容易地水平擴(kuò)展。也就是說，你的整個(gè)數(shù)據(jù)流中，所有的環(huán)節(jié)都要能夠水平擴(kuò)展。
通過DNS的負(fù)載均衡器（一般在路由器上根據(jù)路由的負(fù)載重定向）可以把用戶的訪問均勻地分散在多個(gè)Web服務(wù)器上。這樣可以減少Web服務(wù)器的請(qǐng)求負(fù)載。因?yàn)閔ttp的請(qǐng)求都是短作業(yè)，所以，可以通過很簡(jiǎn)單的負(fù)載均衡器來完成這一功能。最好是有CDN網(wǎng)絡(luò)讓用戶連接與其最近的服務(wù)器（CDN通常伴隨著分布式存儲(chǔ)）。對(duì)前端頁(yè)面也有些優(yōu)化要求：
很多人查詢都是在查一樣的，完全可以用反向代理合并這些并發(fā)的相同的查詢。這樣的技術(shù)主要用查詢結(jié)果緩存來實(shí)現(xiàn)，第一次查詢走數(shù)據(jù)庫(kù)獲得數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)放到緩存，后面的查詢統(tǒng)統(tǒng)直接訪問高速緩存。為每個(gè)查詢作Hash，使用NoSQL的技術(shù)可以完成這個(gè)優(yōu)化。（這個(gè)技術(shù)也可以用做靜態(tài)頁(yè)面）
緩存可以用來緩存動(dòng)態(tài)頁(yè)面，也可以用來緩存查詢的數(shù)據(jù)。緩存通常有那么幾個(gè)問題：
1）緩存的更新。也叫緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)的同步。有這么幾種方法，一是緩存time out，讓緩存失效，重查，二是，由后端通知更新，一量后端發(fā)生變化，通知前端更新。前者實(shí)現(xiàn)起來比較簡(jiǎn)單，但實(shí)時(shí)性不高，后者實(shí)現(xiàn)起來比較復(fù)雜 ，但實(shí)時(shí)性高。
2）緩存的換頁(yè)。內(nèi)存可能不夠，所以，需要把一些不活躍的數(shù)據(jù)換出內(nèi)存，這個(gè)和操作系統(tǒng)的內(nèi)存換頁(yè)和交換內(nèi)存很相似。FIFO、LRU、LFU都是比較經(jīng)典的換頁(yè)算法。
3）緩存的重建和持久化。緩存在內(nèi)存，系統(tǒng)總要維護(hù)，所以，緩存就會(huì)丟失，如果緩存沒了，就需要重建，如果數(shù)據(jù)量很大，緩存重建的過程會(huì)很慢，這會(huì)影響生產(chǎn)環(huán)境，所以，緩存的持久化也是需要考慮的。
諸多強(qiáng)大的NoSQL都很好支持了上述三大緩存的問題。
前面討論了前端性能的優(yōu)化技術(shù)，于是前端可能就不是瓶頸問題了。那么性能問題就會(huì)到后端數(shù)據(jù)上來了。下面說幾個(gè)后端常見的性能優(yōu)化技術(shù)。
關(guān)于數(shù)據(jù)冗余，也就是說，把我們的數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)冗余處理，也就是減少表連接這樣的開銷比較大的操作，但這樣會(huì)犧牲數(shù)據(jù)的一致性。風(fēng)險(xiǎn)比較大。很多人把NoSQL用做數(shù)據(jù)，快是快了，因?yàn)閿?shù)據(jù)冗余了，但這對(duì)數(shù)據(jù)一致性有大的風(fēng)險(xiǎn)。這需要根據(jù)不同的業(yè)務(wù)進(jìn)行分析和處理。（注意：用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)很容易移植到NoSQL上，但是反過來從NoSQL到關(guān)系型就難了）
幾乎所有主流的數(shù)據(jù)庫(kù)都支持鏡像，也就是replication。數(shù)據(jù)庫(kù)的鏡像帶來的好處就是可以做負(fù)載均衡。把一臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)載均分到多臺(tái)上，同時(shí)又保證了數(shù)據(jù)一致性（如Oracle的SCN）。最重要的是，這樣還可以有高可用性，一臺(tái)廢了，還有另一臺(tái)在服務(wù)。
數(shù)據(jù)鏡像的數(shù)據(jù)一致性可能是個(gè)復(fù)雜的問題，所以我們要在單條數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)，也就是說，把一個(gè)暢銷商品的庫(kù)存均分到不同的服務(wù)器上，如，一個(gè)暢銷商品有1萬(wàn)的庫(kù)存，我們可以設(shè)置10臺(tái)服務(wù)器，每臺(tái)服務(wù)器上有1000個(gè)庫(kù)存，這就好像B2C的倉(cāng)庫(kù)一樣。
數(shù)據(jù)鏡像不能解決的一個(gè)問題就是數(shù)據(jù)表里的記錄太多，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)操作太慢。所以，把數(shù)據(jù)分區(qū)。數(shù)據(jù)分區(qū)有很多種做法，一般來說有下面這幾種：
1）把數(shù)據(jù)把某種邏輯來分類。比如火車訂票系統(tǒng)可按各種車型分，可以按始發(fā)站分，可以按目的地分……，反正就是把一張表拆成多張有一樣的字段但是不同種類的表，這樣，這些表就可以存在不同的機(jī)器上以達(dá)到分擔(dān)負(fù)載的目的。
2）把數(shù)據(jù)按字段分。比如把一些不經(jīng)常改的數(shù)據(jù)放在一個(gè)表里，經(jīng)常改的數(shù)據(jù)放在另外多個(gè)表里。把一張表變?yōu)?對(duì)1的關(guān)系，這樣，你可以減少表的字段個(gè)數(shù)，同樣可以提升一定的性能。另外，字段多會(huì)造成一條記錄的存儲(chǔ)會(huì)被放到不同的頁(yè)表里，這對(duì)于讀寫性能都有問題。但這樣一來會(huì)有很多復(fù)雜的控制。
3）平均分表。因?yàn)榈谝环N方法是并不一定平均分均，可能某個(gè)種類的數(shù)據(jù)還是很多。所以，也有采用平均分配的方式，通過主鍵ID的范圍來分表。
4）同一數(shù)據(jù)分區(qū)。也就是把同一商品的庫(kù)存值分到不同的服務(wù)器上，比如有10000個(gè)庫(kù)存，可以分到10臺(tái)服務(wù)器上，一臺(tái)上有1000個(gè)庫(kù)存。然后負(fù)載均衡。
這三種分區(qū)都有好有壞。最常用的還是第一種。數(shù)據(jù)一旦分區(qū)，你就需要有一個(gè)或是多個(gè)調(diào)度來讓你的前端程序知道去哪里找數(shù)據(jù)。
前面說了數(shù)據(jù)分區(qū)，數(shù)據(jù)分區(qū)可以在一定程度上減輕負(fù)載，但是無法減輕熱銷商品的負(fù)載。這就需要使用數(shù)據(jù)鏡像來減輕負(fù)載。使用數(shù)據(jù)鏡像，必然要使用負(fù)載均衡，在后端，我們可能很難使用像路由器上的負(fù)載均衡器，因?yàn)槟鞘蔷饬髁康模驗(yàn)榱髁坎⒉淮矸?wù)器的繁忙程度。因此，我們需要一個(gè)任務(wù)分配系統(tǒng)，其還能監(jiān)控各個(gè)服務(wù)器的負(fù)載情況。
任務(wù)分配服務(wù)器有一些難點(diǎn)：
負(fù)載情況比較復(fù)雜。什么叫忙？是CPU高？還是磁盤I/O高？還是內(nèi)存使用高？還是并發(fā)高？還是內(nèi)存換頁(yè)率高？你可能需要全部都要考慮。這些信息要發(fā)送給那個(gè)任務(wù)分配器上，由任務(wù)分配器挑選一臺(tái)負(fù)載最輕的服務(wù)器來處理。
任務(wù)分配服務(wù)器上需要對(duì)任務(wù)隊(duì)列，不能丟任務(wù)，所以還需要持久化。并且可以以批量的方式把任務(wù)分配給計(jì)算服務(wù)器。
任務(wù)分配服務(wù)器死了怎么辦？這里需要一些如Live-Standby或是failover等高可用性的技術(shù)。我們還需要注意那些持久化了的任務(wù)的隊(duì)列如何轉(zhuǎn)移到別的服務(wù)器上的問題。
有很多系統(tǒng)都用靜態(tài)的方式來分配，有的用hash，有的就簡(jiǎn)單地輪流分析。這些都不夠好，一個(gè)是不能完美地負(fù)載均衡，另一個(gè)靜態(tài)的方法的致命缺陷是，如果有一臺(tái)計(jì)算服務(wù)器死機(jī)了，或是我們需要加入新的服務(wù)器，對(duì)于我們的分配器來說，都需要知道的。另外，還要重算哈希（一致性hash可以部分解決這個(gè)問題）。
還有一種方法是使用搶占式的方式進(jìn)行負(fù)載均衡，由下游的計(jì)算服務(wù)器去任務(wù)服務(wù)器上拿任務(wù)。讓這些計(jì)算服務(wù)器自己決定自己是否要任務(wù)。這樣的好處是可以簡(jiǎn)化系統(tǒng)的復(fù)雜度，而且還可以任意實(shí)時(shí)地減少或增加計(jì)算服務(wù)器。但是唯一不好的就是，如果有一些任務(wù)只能在某種服務(wù)器上處理，這可能會(huì)引入一些復(fù)雜度。不過總體來說，這種方法可能是比較好的負(fù)載均衡。
異步、throttle（節(jié)流閥） 和批量處理都需要對(duì)并發(fā)請(qǐng)求數(shù)做隊(duì)列處理的。
異步在業(yè)務(wù)上一般來說就是收集請(qǐng)求，然后延時(shí)處理。在技術(shù)上就是可以把各個(gè)處理程序做成并行的，也就可以水平擴(kuò)展了。但是異步的技術(shù)問題大概有這些，a）被調(diào)用方的結(jié)果返回，會(huì)涉及進(jìn)程線程間通信的問題。b）如果程序需要回滾，回滾會(huì)有點(diǎn)復(fù)雜。c）異步通常都會(huì)伴隨多線程多進(jìn)程，并發(fā)的控制也相對(duì)麻煩一些。d）很多異步系統(tǒng)都用消息機(jī)制，消息的丟失和亂序也會(huì)是比較復(fù)雜的問題。
throttle 技術(shù)其實(shí)并不提升性能，這個(gè)技術(shù)主要是防止系統(tǒng)被超過自己不能處理的流量給搞垮了，這其實(shí)是個(gè)保護(hù)機(jī)制。使用throttle技術(shù)一般來說是對(duì)于一些自己無法控制的系統(tǒng)，比如，和你網(wǎng)站對(duì)接的銀行系統(tǒng)。
批量處理的技術(shù)，是把一堆基本相同的請(qǐng)求批量處理。比如，大家同時(shí)購(gòu)買同一個(gè)商品，沒有必要你買一個(gè)我就寫一次數(shù)據(jù)庫(kù)，完全可以收集到一定數(shù)量的請(qǐng)求，一次操作。批量處理的問題是流量低，所以，批量處理的系統(tǒng)一般都會(huì)設(shè)置上兩個(gè)閥值，一個(gè)是作業(yè)量，另一個(gè)是timeout，只要有一個(gè)條件滿足，就會(huì)開始提交處理。
所以，只要是異步，一般都會(huì)有throttle機(jī)制，一般都會(huì)有隊(duì)列來排隊(duì)，有隊(duì)列，就會(huì)有持久化，而系統(tǒng)一般都會(huì)使用批量的方式來處理。
但是從業(yè)務(wù)和用戶需求上來說可能還有一些值得我們?nèi)ド钊胨伎嫉牡胤剑?）隊(duì)列的DoS攻擊。2）對(duì)列的一致性3）隊(duì)列的等待時(shí)間。
說明：本文部分內(nèi)容來自酷 殼 – CoolShell.cn 《性能調(diào)優(yōu)攻略》、《由12306.cn談?wù)劸W(wǎng)站性能技術(shù)》,結(jié)合自己有限的性能測(cè)試經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行了部分補(bǔ)充、節(jié)選和整理。希望對(duì)這方面感興趣的朋友更好的系統(tǒng)性了解性能測(cè)試。
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