优化前的思考
在历经千辛万苦，通过各种性能分析方法，终于找到引发性能问题的瓶颈后，是不是立刻就要开始优化了呢？别急，动手之前，你可以先看看下面这三个问题。
首先，既然要做性能优化，那要怎么判断它是不是有效呢？特别是优化后，到底能提升多少性能呢？
第二，性能问题通常不是独立的，如果有多个性能问题同时发生，你应该先优化哪一个呢？
第三，提升性能的方法并不是唯一的，当有多种方法可以选择时，你会选用哪一种呢？是不是总选那个最大程度提升性能的方法就行了呢？
如果你可以轻松回答这三个问题，那么二话不说就可以开始优化。
怎么评估性能优化的效果？
首先，来看第一个问题，怎么评估性能优化的效果。
我们解决性能问题的目的，自然是想得到一个性能提升的效果。为了评估这个效果，我们需要对系统的性能指标进行量化，并且要分别测试出优化前、后的性能指标，用前后指标的变化来对比呈现效果。我把这个方法叫做性能评估“三步走”。
确定性能的量化指标。
测试优化前的性能指标。
测试优化后的性能指标。
先看第一步，性能的量化指标有很多，比如 CPU 使用率、应用程序的吞吐量、客户端请求的延迟等，都可以评估性能。那我们应该选择什么指标来评估呢？
建议是不要局限在单一维度的指标上，至少要从应用程序和系统资源这两个维度，分别选择不同的指标。比如，以 Web 应用为例：
应用程序的维度，我们可以用吞吐量和请求延迟来评估应用程序的性能。
系统资源的维度，我们可以用 CPU 使用率来评估系统的 CPU 使用情况。
之所以从这两个不同维度选择指标，主要是因为应用程序和系统资源这两者间相辅相成的关系。
好的应用程序是性能优化的最终目的和结果，系统优化总是为应用程序服务的。所以，必须要使用应用程序的指标，来评估性能优化的整体效果。
系统资源的使用情况是影响应用程序性能的根源。所以，需要用系统资源的指标，来观察和分析瓶颈的来源。
至于接下来的两个步骤，主要是为了对比优化前后的性能，更直观地呈现效果。如果你的第一步，是从两个不同维度选择了多个指标，那么在性能测试时，你就需要获得这些指标的具体数值。
还是以刚刚的 Web 应用为例，对应上面提到的几个指标，我们可以选择 ab 等工具，测试 Web 应用的并发请求数和响应延迟。而测试的同时，还可以用 vmstat、pidstat 等性能工具，观察系统和进程的 CPU 使用率。这样，我们就同时获得了应用程序和系统资源这两个维度的指标数值。
不过，在进行性能测试时，有两个特别重要的地方你需要注意下。
第一，要避免性能测试工具干扰应用程序的性能。通常，对 Web 应用来说，性能测试工具跟目标应用程序要在不同的机器上运行。
比如，在之前的 Nginx 案例中，我每次都会强调要用两台虚拟机，其中一台运行 Nginx 服务，而另一台运行模拟客户端的工具，就是为了避免这个影响。
第二，避免外部环境的变化影响性能指标的评估。这要求优化前、后的应用程序，都运行在相同配置的机器上，并且它们的外部依赖也要完全一致。
比如还是拿 Nginx 来说，就可以运行在同一台机器上，并用相同参数的客户端工具来进行性能测试。
多个性能问题同时存在，要怎么选择？
再来看第二个问题，开篇词里我们就说过，系统性能总是牵一发而动全身，所以性能问题通常也不是独立存在的。那当多个性能问题同时发生的时候，应该先去优化哪一个呢？
在性能测试的领域，流传很广的一个说法是“二八原则”，也就是说 80% 的问题都是由 20% 的代码导致的。只要找出这 20% 的位置，你就可以优化 80% 的性能。所以，我想表达的是，并不是所有的性能问题都值得优化。
我的建议是，动手优化之前先动脑，先把所有这些性能问题给分析一遍，找出最重要的、可以最大程度提升性能的问题，从它开始优化。这样的好处是，不仅性能提升的收益最大，而且很可能其他问题都不用优化，就已经满足了性能要求。
那关键就在于，怎么判断出哪个性能问题最重要。这其实还是我们性能分析要解决的核心问题，只不过这里要分析的对象，从原来的一个问题，变成了多个问题，思路其实还是一样的。
所以，你依然可以用我前面讲过的方法挨个分析，分别找出它们的瓶颈。分析完所有问题后，再按照因果等关系，排除掉有因果关联的性能问题。最后，再对剩下的性能问题进行优化。
如果剩下的问题还是好几个，你就得分别进行性能测试了。比较不同的优化效果后，选择能明显提升性能的那个问题进行修复。这个过程通常会花费较多的时间，这里，我推荐两个可以简化这个过程的方法。
第一，如果发现是系统资源达到了瓶颈，比如 CPU 使用率达到了 100%，那么首先优化的一定是系统资源使用问题。完成系统资源瓶颈的优化后，我们才要考虑其他问题。
第二，针对不同类型的指标，首先去优化那些由瓶颈导致的，性能指标变化幅度最大的问题。比如产生瓶颈后，用户 CPU 使用率升高了 10%，而系统 CPU 使用率却升高了 50%，这个时候就应该首先优化系统 CPU 的使用。
有多种优化方法时，要如何选择?
接着来看第三个问题，当多种方法都可用时，应该选择哪一种呢？是不是最大提升性能的方法，一定最好呢？
一般情况下，我们当然想选能最大提升性能的方法，这其实也是性能优化的目标。
但要注意，现实情况要考虑的因素却没那么简单。最直观来说，性能优化并非没有成本。性能优化通常会带来复杂度的提升，降低程序的可维护性，还可能在优化一个指标时，引发其他指标的异常。也就是说，很可能你优化了一个指标，另一个指标的性能却变差了。
一个很典型的例子是DPDK（Data Plane Development Kit）。DPDK 是一种优化网络处理速度的方法，它通过绕开内核网络协议栈的方法，提升网络的处理能力。
不过它有一个很典型的要求，就是要独占一个 CPU 以及一定数量的内存大页，并且总是以 100% 的 CPU 使用率运行。所以，如果你的 CPU 核数很少，就有点得不偿失了。
所以，在考虑选哪个性能优化方法时，你要综合多方面的因素。切记，不要想着“一步登天”，试图一次性解决所有问题；也不要只会“拿来主义”，把其他应用的优化方法原封不动拿来用，却不经过任何思考和分析。
