问题1：性能优化的指标
响应时间
提交请求和返回该请求的响应之间使用的时间，一般比较关注平均响应时间。
如：数据库查询花费的时间，将字符回显到终端上花费的时间，访问Web页面花费的时间；
并发数 指同一时刻，对服务器有实际交互的请求数。和网站在线用户数的关联。 吞吐量 对单位时间内完成的工作量（请求）的量度。 如：每分钟的数据库事务，每秒传送的文件千字节数，每分钟的Web服务器命中数
问题2：性能优化的方法
1.前端优化
（1）浏览器/APP
**减少请求数：**合并css，Js，图片
使用客户端缓冲：静态资源文件缓存在浏览器中，Cache-Control（相对时间）和Expires
启用压缩：减少CSS文件大小，增加文件传输速度，但会给浏览器和服务器带来压力。
资源文件加载顺序：css放在页面最上面，js放在最下面
减少Cookie传输：比如静态资源可以不用
（2）CDN加速
内容分发网络。
（3）反向代理缓存
比如Nginx接到请求后分发到后端的Web应用上，但是把静态资源放到Nginx上，不返回后端。
（4）WEB组件分离
2.应用服务优化
（1）缓存
缓存的数据：频繁修改的数据，不适合缓存，读写比较大的适合缓存，缓存一定是热点数据，遵循28定律
缺点：使用缓存，应用就要容忍一定时间的数据不一致
缓存可用性问题：应该做好缓存的分布式，避免缓存雪崩，造成数据服务器宕机
缓存预热：事先把热点数据加载好。
缓存击穿：持续高并发的请求一个不存在的数据，1.布隆过滤器，2.把不存在的数据也缓存起来
解决缓存中的数据倾斜：一致性哈希
（2）异步
同步与异步：关注的是结果消息的通信机制
阻塞和非阻塞：关注的是等待结果返回给调用方的状态
bio 同步阻塞
nio 同步非阻塞
aio 异步
（3）集群
（4）程序级别
1.代码优化
选择合适的数据结构
选择更优的算法：最大自列和问题
编写更少的代码
2.并发编程
充分利用CPU多核，尽量使用线程池，合理设置线程数量，尽量使用JDK提供的各种并发框架和工具
实现线程安全的类，避免线程安全问题
同步下减少锁的竞争：
- 缩小锁的范围，减少锁的粒度，锁分段，
- 替换独占锁，读写锁，CAS代替锁，ThreadLocal
3.资源的复用
减少开销很大的系统资源的创建和销毁
单例模式
池化技术
4.JIT编译器相关的优化
热点编译的概念
选择编译器类型:-server（适用于热点代码的编译），-client（适用于快速启动为目标的程序)
-XX：+TieredCompilation（分层编译，可结合-server使用）
代码缓存相关: -XX:ReservedCodeCacheSize=N
编译阈值:执行到了某个次数（在一定时间段内），就进行热点编译，方法调用计数器，循环回边计数器
编译线程：编译热点代码的线程
方法内联：
方法字节码小于325字节+方法够热才会内联 XX:MaxFreqlnlineSize=N.
方法小于35个字节，一定会内联-Xx:MaxInlineSize
逃逸分析
5.GC调优
目标：GC时间小，次数少
步骤：
1、监控GC的状态；
2、分析结果，判断是否要优化
minor GC执行时间50ms以下，10S一次、FullGC执行时间1s以下，频率10分钟以上，则不太需要调
3.进行调参：
第一位：选择合适的GC回收器
第二位：选择合适的堆大小
第三位：选择年轻代在堆中的比重
3.存储性能优化
尽量使用SSD
定时清理数据或者按数据的性质分开存放
结果集处理
4.优化的原则：
1.切忌过早过度优化
2.网站性能优化优先考虑使用缓存优化性能，缓存离用户越近越好
