QPS概念扫盲性能优化的常见招式有哪些 _怎么优化

本文主要会介绍性能评估的一些简单概念以及性能压测/性能瓶颈的识别方法和一些常见的优化方式。虽然内容很多，但是目的在于让大家有个全局的认识；本文虽然深入度上面稍微欠缺，但是足以应对日常的性能分析。
为什么大家觉得性能优化难？
很多人觉得性能优化难的原因，其实主要是不知道怎么去做评估，主要表现在一下几个方面：
1、不知道性能是什么？
2、不知性能的评估标准是什么？
3、不知道影响性能的相关元素是什么？
4、不知道性能问题的带来的现象是什么？
性能优化，必须知道的几个概念
关于性能的几个基础概念就像一把刀，你需要知道他可以用来削水果，还可以用来杀人。
认知，决定了你能拿它干什么，决定了能否识别到本质。
性能调优，就是一条通过现象看本质的认知之路。
性能优化中必须知道的几个概念诸如：
1、响应时间（RT）
2、吐出量（QPS/TPS）
3、资源（CPU、线程等）
下面通过对这几个概念的详细剖析，进行讲解。
QPS概念扫盲
概念
QPS：Query Per Second
TPS：Transactions PerSecond
起源：数据库系统中表述性能的重要指标。
现在：对于应用系统而言，现在QPS ， TPS的概念有点混淆，泛指系统单位时间的处理能力。
这两个概念是衡量性能很明确的指标，我们用它来泛指单位时间系统的处理能力。但是仅仅知道QPS/TPS的概念，就能做性能分析，性能调优了吗？是哪些因素会影响QPS/TPS？
接下来我一层层来剖析：响应时间模型，线程模型，已经线程和资源之间的关系。
深入理解响应时间组成模型
很多人对响应时间的组成是不清晰，导致不能很好的判断，时间消耗在了什么地方。明白时间消耗的节点是很重要的一件事。
不知道响应时间组成的优化就像是乱枪打鸟。需要明白时间消耗在什么地方，是什么原因造成的消耗。
不要认为只有CPU消耗；更不要认为加CPU核数就可以解决问题。
通常是通过埋点的方式把代码执行切分成一段一段的片段，获取各个节点、各类节点的消耗，用于观察性能情况，定位性能瓶颈点；链路上的埋点，可以配合监控系统统一来看，阿里是自己实现了一个简单的埋点类。
响应时间是程序（进程、线程）在资源（CPU）运行的一个体现。所以，资源和程序运行的载体会影响这个结果。下面深度理解JAVA的线程模型。
深入理解线程模型
进程/线程是程序运行的载体，所以深入理解线程的机制有助于帮助性能分析。
请看下图
左上的图，是线程几个状态之间的扭转。
左下的图，是线程在锁的争用时候的运行态。
右上的图讲linux中， java主进程、java线程/LWP轻量级进程和CPU调度， CPU绑定运行的模型：
1、线程/进程是操作系统调度的关键资源。
2、理解器运行机制有利于知道一个请求中的运算是消耗在什么节点。 CPU只是一个点，其他资源也是会影响线程的执行。
3、多线程情况下，线程不一定是满转的，遇到共享资源争用的时候，会造成阻塞。
线程和CPU是程序运行的宝贵资源。资源不足会造成性能问题；资源富足优惠造成资源浪费。到底匹配多少资源才是最优的呢？
下一步解释最优线程数，如何最优化资源配比，理解资源之间的关系。
深度剖析最优线程数
最优线程数定义

尽可能保持应用对资源的最大化使用。
当线程数较少的时，有压力情况下，可能造成线程资源不足，请求需要等待线程释放后才能处理。
当线程数较多的时，线程自身也是需要消耗内存资源的，导致资源的浪费，同时，线程较多的时候对于线程的调度和争用也会影响性能。

如何确定或者使用尽量少的线程，就能让当前的资源高效利用呢？
可能大家有个疑问：怎么最优线程数，有毛用啊！我反正给他很多线程，这不就完事了吗？比如最后线程是100 ，我给你200（好，你是牛人，你是有钱人，哈哈）
但是我认为：对资源使用情况的合理理解和分析，是很重要的，尤其是如果你是个老板，你要关心钱用了多少吧，那些钱不该花吧！如果你是个技术人员，你要告诉你的老板这些是啊，毕竟你是一个有追求的程序员（不然老板就开了你。。。）