根據二八定律，尋找什么是必須優化的，什么是可以不優化的，使用一些工具，比如火焰圖，
根據奧姆剃須刀原理，分離核心業務和非核心業務，把必須做的做到最好，把低回報業務降低優先級，甚至砍掉，
洗掉冗余的代碼邏輯、空閑時重構，提高復用度，核心目的是減少無用的資料拷貝，優化資料結構，優化資料型別，比如SQL和索引的優化，本質是資料型別、資料結構和資料拷貝的優化，能使用整型的就不使用字串，
避免過早優化，時刻考慮對全域的影響而非區域過早優化，增量更改，做好回滾的準備，并在性能和可讀性之間進行tradeoff，
計算和存盤相互分離，并尋找二者的結合點/平衡點，優先優化存盤IO，使用連接池進行連接復用，合并sql邏輯來減少IO次數，修改業務邏輯，減少單次IO資料量，
快取策略，最常用的優化利器，根據動靜分離原則分出最好是讀多寫少，甚至是不寫的昂貴資料，并且資料量盡可能少，盡量使用CPU快取，行程內本地快取，或者分布式快取，或者作業系統檔案頁快取，比如對于dockerfile撰寫，每一行都是一個鏡像層，不可變的盡量靠前，命中快取，
批量處理，對于大資料量進行批量整合，利用空間/時間局域性原理，一次進行CPU運算/IO/記憶體拷貝，提高CPU/記憶體/磁盤快取命中率，比如對性能敏感的服務介面，必須提供批量介面，
流處理，對于大量連續資料，使用分批/分頁獲取，或者完全的流式讀寫/計算，打散請求時間，避免巨大的耗資源請求導致一瞬間CPU/記憶體/網路占用飆高，避免大物件導致FullGC停頓，
異步處理，對于同步呼叫在一定時間無法解決的，拆分為異步呼叫，異步的目的是減少同步等待時間/更好地利用執行緒池/連接池等池化技術，
池化策略，池化資源往往是需要預加載/預分配/預熱，提高資源復用度，常見的包括連接池、行程/執行緒/協程池、連接池、物件池、記憶體池、機器池，通過調參和自定義擴展資源池行為，調整資源數量/任務佇列大小/資源回收時間進行優化，
隨機打散策略，提高時間分攤均勻度，比如定時任務，需要進行隨機打散策略，避免CPU毛刺導致的長尾延遲，快取設定隨機時間淘汰，避免雪崩，
緩沖區，對于同步阻塞IO，使用緩沖區、雙緩沖區、零拷貝、記憶體池等策略，將IO轉化為非阻塞/異步，減少阻塞時間，
鎖粒度，降低鎖粒度，即減少臨界區代碼的運行時間，而且鎖盡量用輕量級鎖，能使用版本號/時間戳比如MVCC，就不用鎖進行并發控制，能用執行緒鎖就不用行程鎖，能用行程鎖就不用檔案鎖，更不用分布式鎖，更不用定時輪詢，
訊息傳輸，系統/模塊之間傳遞訊息，要使用訊息佇列承接壓力，并做好持久化，消費要考慮背壓，盡量使用客戶端拉取模式，而非服務端推送模式，如果不得不使用服務端推送，則要考慮客戶端和服務端二者的壓力，
請求合并，對短時間高并發的同一請求進行合并，使用異步佇列定量/定時完成對下游服務的批量介面呼叫，優點是降低下游服務壓力，增加吞吐量，缺點是回應時間取決于單次呼叫時長和定時時長，
重試策略，rest介面必須可重試，必須對部分/階段性失敗的請求進行重試，降低整體流程中斷后恢復的時間，重試方法可以使用退避演算法、把失敗訊息放入本地訊息表，已成功/未成功資料在記憶體中快取等等，
請求對沖，對已失敗的請求進行取消和重試，降低長尾延遲，
預處理策略，對于有順序的讀寫資料項串列/資料流，可使用預加載策略，結合業務流程進行優化，提高多個作業流并行度，減少虛席以待的業務等待時間，
對于讀寫檔案，盡量使用順序IO而非隨機IO，可以命中作業系統預讀/快取/回寫，比如WAL資料庫預寫日志，ext3日志檔案系統，kafka訊息寫segment檔案，
延遲策略，通過延遲減少操作次數，比如對齊并寫入socket緩沖區延遲網卡訪問，去掉volatile改用uunsafe+unlock延遲寫回主存，資料庫延遲鎖定提高并發度，寫時拷貝降低Linux行程創建開銷，
空間換時間，將時間復雜度轉換為空間復雜度，使用記憶體占用等換取計算耗時，比如資料庫設計中的反范式，還有哈希表，布隆過濾器，
拆分策略，類似MapReduce思想拆分大任務，使得任務可通過多執行緒/多實體并發處理，要注意基于計算和存盤的親和性，將任務拆分和合并的開銷最小化，避免類似分庫分表中產生的笛卡爾積，比如Numa架構下的CPU系結，
合并策略，和MapReduce相反，尋找正確的拆合點，對于不適合并發的邏輯，能使用for回圈合并在一個執行緒/實體解決的任務，盡量不拆分到多個執行緒/實體，相關的還有批處理策略，時空局域性原理，降低CPU背景關系切換/IO等開銷，
指標思想，使用資料物體的參考，而非資料物體本身，這會極大地降低資源開銷，比如軟連接而不是拷貝檔案，物件淺拷貝而不是深拷貝，表欄位存盤檔案路徑而非檔案內容，還有資料庫的覆寫索引避免了回表，
增量原則，根據偏移量增量而非全量獲取資料，比如多人更新同一份代碼，
獨立原則，每個任務/請求，盡量要享有自己的資源（記憶體，CPU，磁盤，網卡，暫存器）
無狀態原則，服務狀態上浮到用戶界面，或者下沉到資料庫，避免服務內維護資料狀態，目的是提高橫向擴展能力，類似的比如，介面無狀態，提高介面可重試/冪等性/組合復用能力，
分離原則，比如cache按照資料和指令分離，由dcache，icache，比如冷熱資料分離，不變化的分層沉淀并相對固定，讓經常變換的資料改動不影響固定的靜態資料，
外推原則，架構應盡可能簡單，控制橫向拆分的服務層數，服務呼叫鏈盡量短，把用戶需要的資源盡可能推送到用戶側，比如可以借助前端快取以及CDN加速，減少鏈路開銷，
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