瓶颈位置
导致系统瓶颈的计算资源如下所示：
主要有 CPU、内存、磁盘、网络、数据库等。
硬件
- CPU（中央处理器） 就像计算机的大脑。它处理各种任务，但有些任务需要更多的计算能力，比如视频分析、科学计算和3D渲染。这些任务会争夺CPU的资源，可能导致计算机变慢。
- 内存就像计算机的临时存储空间。如果内存不够大，计算机就无法同时处理太多的信息。类似于我们的书桌上有限的空间，只能放一些重要的东西，其他东西得放在书架上，需要的时候再拿出来。这样可能会影响计算机的速度。
- 网络是计算机之间传输数据的方式，就像我们通过书信或电话与朋友交流。但是网络的速度可能会比计算机内部的读写速度慢，这意味着如果我们需要从网络上获取数据，可能会花费更多的时间。
- 硬盘是计算机的长期存储空间，类似于我们的书柜。但是读写硬盘的速度比内存慢得多，就像我们找到特定的书需要在书柜上翻找一样。如果我们需要频繁地读写硬盘，就会拖慢整个计算机的速度。
应用程序
- 锁竞争是指同时有很多任务想要使用同一个资源，就像很多人想要使用同一台电脑。这会导致资源被不停地切换使用，浪费了很多时间和计算能力。
- 数据库是计算机中存储大量数据的地方，就像一个超级大的文件柜。但是处理大量数据可能需要一些时间，就像我们在文件柜中找到特定文件需要花费一些时间一样。
- 异常是计算机中出现的问题，就像我们在学习时遇到的困难一样。如果我们频繁地遇到问题并且花费很多时间来解决，就会影响计算机的表现。
衡量指标
我们只看应用程序的性能指标，那么一般来说，程序的性能大体可以通过以下几个方面来衡量：
时间
- 响应时间：系统对用户行为或者事件做出响应的时间。可以采用异步处理方式，让用户能够尽快收到回执，这样用户体验会较好。
- 启动时间：应用系统从运行到可以正常处理业务所需要花费的时间。可以采用异步加载数据的方式启动应用程序，避免等待所有数据加载完毕后才启动。
- 执行时间：一段代码从开始运行到运行结束，所使用的时间称为执行时间。可以通过把业务逻辑切分到多段连续的程序段中，让用户感觉执行时间减短了。
资源分配
计算资源，包括CPU、内存、磁盘等，如果其中的任何一项分配不合理，整个系统始终处于计算资源紧张的情况下，对于整个系统的性能影响一定是毁灭性的。
- 内存分配：内存分配是否合理，是否过多地消耗内存或者存在泄漏，JVM性能也与内存分配有一定关系。
- 磁盘吞吐量：描述I/O的使用情况。
- IOPS(Input/Output Per Second)是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量，I/O请求通常为读或写数据操作请求。随机读写频繁的应用，如OLTP(Online Transaction Processing)，IOPS是关键衡量指标。
- 数据吞吐量(Throughput)，指单位时间内可以成功传输的数据数量。对于大量顺序读写的应用，如VOD(Video On Demand)，则更关注吞吐量指标。
- 网络吞吐量：描述网络的使用情况。网络中的数据由一个个数据包组成，防火墙对每个数据包的处理要耗费资源。吞吐量是指在没有帧丢失的情况下，设备能够接受的最大速率。
- 负载承受能力：当系统压力上升时，系统的执行速度、响应时间的上升曲线是否平缓。
优化策略
简化代码：需要我们非常了解编程语言和常用的语言自带资源库，比如JAVA 语言同步问题，如果单纯采用同步锁(Synchro nized)的方式，代码确实很少，但是实际的性能并不好，当大量线程同时访问代码块时，它会生成大量的锁，导致系统内部代码块互相等待。所以，我们还是要有一定技术基础之后才能做到代码上的简化。
用空间换时间：通过采用把计算的过程一步一步地保存或者缓存等方式，避免重复计算的发生。具体的方式可以采用数据缓冲、CDN、从CPU L1/L2/RAM到硬盘等。类似的策略还表现为诸如冗余数据，比如数据镜像、负载均衡等。
用时间换空间：比如网络传输，如果有一些压缩数据的算法，例如Huffman编码压缩算法，该算法本身运行过程其实很耗时，但是因为整体来看性能瓶颈在网络传输部分，所以用时间来换空间反而能省时间。
并行处理：该策略属于一种综合性策略，它可以让计算机更高效地处理多个任务。如果计算机有多个处理核心，我们可以同时运行多个进程或线程，这样可以提高计算速度。然而，如果计算机只有一个核心，使用多进程或多线程的方式可能会导致性能下降，因为操作系统需要花费大量的开销来调度和切换任务。在选择使用多核CPU时，我们需要考虑具体的应用需求，并进行大量测试，以确定最佳的处理方式。
有时候，我们可能需要单核性能强大的CPU，并利用资源隔离技术将计算资源划分到不同的区域，以实现更多的并行处理。这涉及到系统架构、内存共享策略、任务调度等多个因素。要实现并行处理，我们的程序需要具备扩展性，无法扩展的程序无法进行并行处理。
总结
综上所述，20%的系统设计或程序代码消耗了80%的系统性能。如果我们可找到那20%的缺陷设计或者劣质代码，那么我们就以可以较为容易地优化、解决80%的性能问题。
