性能优化策略
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空间换时间。各种cache如CPU L1/L2/RAM到硬盘，都是用空间来换时间的策略。这样把计算过程一步一步的保存或缓存下来，不需要每次用的时候再计算一遍，比如数据缓冲，CDN等。这样的策略还表现为冗余数据，比如数据镜象，负载均衡。
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时间换空间。当空间成为瓶颈时，切分数据分批次处理，用更少的空间完成任务处理。如：上传大附件时经常用这种方式。
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简化代码。最高效的程序就是不执行任何代码的程序，所以代码越少性能就越高。如：减少循环的层数，减少递归，在循环中少声明变量，少做分配和释放内存的操作，尽量把循环体内的表达式抽到循环外，条件表达的中的多个条件判断的次序等等
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并行处理。用多个进程或者线程同时处理业务，缩短业务处理时间。
总之，根据2：8原则来说，20%的代码消耗80%的性能，找到那20%的代码，就可以优化对应的80%性能。
性能优化方法
1.CPU问题：
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考虑使用更高级的CPU代替当前的CPU。
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对于多CPU,考虑CPU之间的负载分配。
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考虑在其他体系上设计系统，例如增加前置机，设置并行服务器等。
2. 内存和高速缓存：
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内存的优化包括操作系统、数据库、应用程序的内存优化。
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过多的分页与交换可能降低系统的性能。
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内存分配也是影响系统性能的主要原因。
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保证保留列表具有较大的邻接内存块。
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调整数据块缓冲区大小（用数据块的个数表示）是一个重要内容。
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将最频繁使用的数据保存在存储区中。
3. 磁盘（I/O）资源问题
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磁盘读写进度对数据库系统是至关重要的，数据库对象在物理设备上的合理分布能改善性能。
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磁盘镜像会减慢磁盘写的速度。
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通过把日志和数据库对象分布在独立的设备上可以提高系统的性能。
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把不同的数据库放在不同的硬盘上，可以提高读写速度。经常把数据库、日志放在不同的设备上。
4. 调整配置参数
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包括操作系统和数据库的参数配置。
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并行操作资源限制的参数（并发用户的数目、会话数）。
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影响资源开销的参数。
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与I/O有关的参数。
5. 优化应用系统网络设置
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可以通过数组接口来减少网络呼叫。不是一次提取一行，而是在单个往来往返中提取10行，这样做效率较高。
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调整会话数据单元的缓冲区大小。
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共享服务器进程比专用服务进程提供较好的性能。
6. 数据库
6.1 性能问题
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单一类型事务响应时间过长
数据库服务器负载、糟糕的数据设计、事务粒度过大、批任务对普通用户性能的影响。
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并发处理能力差
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锁冲突严重
资源锁定造成的数据库事务超时、数据库死锁。
6.2 解决方法
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监视性能相关数据
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定位资源占用较大的事务并做出必要的优化或调整。
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定位锁冲突，修改锁冲突发生严重的应用逻辑。
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对规模较大的数据或者无法通过一般优化解决的锁冲突进行分布。
