高级Java岗位都需要懂性能优化的相关知识，特备对于大流量的互联网应用至关重要@mikechen
今天主要分享性能优化如下内容：
web前端性能优化
Web前端指网站业务逻辑之前的部分，包括：
- 浏览器加载
- 网站视图模型
- 图片服务
- CDN服务等
主要优化手段有优化浏览器访问，使用反向代理，CDN等。
1.浏览器访问优化
(1)减少http请求
HTTP协议是无状态的应用层协议，意味着每次HTTP请求都需要简历通信链路，进行数据传输，而在服务器端，每个HTTP都需要启动独立的线程去处理，这些通信和服务的开销都很昂贵，减少HTTP请求的数目可有效提高访问性能。
减少HTTP请求的主要手段是:
- 合并CSS，以及压缩CSS大小
- 合并JavaScript，以及压缩JS大小
- 合并图片
将浏览器一次访问需要的JavaScript,CSS合并成一个文件，这样浏览器就只需要一次请求。多张图片合并成一张，如果每张图片都有不同的超链接，可通过CSS偏移响应鼠标点击操作，构造不同的URL。
(2)使用浏览器缓存
对一个网站而言，CSS,JavaScript,Logo,图标等这些静态资源文件更新的频率都比较低，而这些文件又几乎是每次HTTP请求都需要的，如果将这些文件缓存在浏览器中，可以极好地改善性能。通过设置HTTP头中Cache-Control和Expires属性，可设定浏览器缓存，缓存时间可以是数天甚至是几个月。有时候，静态资源文件变化需要及时应用到客户端浏览器，这种情况可以通过改变文件名实现，比如一般会在JavaScript后面加上一个版本号，使浏览器刷新修改的文件。
(3)启用压缩
在服务器端对文件进行压缩，在浏览器端对文件解压缩，可有效较少通信传输的数据量。文本文件的压缩效率科大80%以上。
(4)CSS放在页面最上面，JavaScript放在页面最下面
浏览器会在下载完全部CSS之后对整个页面进行渲染，因此最好的做法是将CSS放在页面最上面，让浏览器尽快下载CSS。JS则想法，浏览器在加载JS后立即执行，有可能会阻塞整个页面，造成页面显示缓慢，因此JS最好放在页面最下面。
(5)减少Cookie传输
一方面，Cookie包含在每次请求和响应中，太大的Cookie会严重影响数据传输，因此哪些数据需要写入Cookie需要慎重考虑，尽量减少Cookie中传输的数据量。另一方面，对于某些静态资源的访问，如CSS,JS等，发送Cookie没有意义，可以考虑静态资源使用独立域名访问，避免请求静态资源时发送Cookie，减少Cookie传输的次数。
2.CDN加速
CDN(Content Distribute Network,内存分发网络)的本质上仍然是一个缓存，而且将数据缓存在离用户最近的地方，是用户以最快速度获取数据，即所谓网络访问第一跳。
CDN一般缓存的是静态资源，如图片，文件，CSS，Script脚本，静态网页等，但是这些文件访问频率很高，将其缓存在CDN可极大改善网页的打开速度。
3.反向代理
传统代理服务器位于浏览器一侧，代理浏览器将HTTP请求发送到互联网上，而反向代理服务器位于网站机房一侧，代理网站Web服务器接收HTTP请求。
和传统代理服务器可以保护浏览器安全一样，反向代理服务器也具有保护网站安全的作用，来自互联网的访问请求必须经过代理服务器，相当于在Web服务器和可能的网络攻击之间建立了一个屏障。
除了安全功能，代理服务器也可以通过配置缓存功能加速Web请求，当用户第一次访问静态内容的时候，静态内容就被缓存在反向代理服务器上，这样当其他用户访问该静态内容的时候，就可以直接从反向代理服务器返回，加速Web请求响应速度，减轻服务器负载要。
应用服务器性能优化
应用服务器就是处理网站业务的服务器，网站的业务代码都部署在这里，是网站开发最复杂，变化最多的地方，优化手段主要有缓存、集群和异步等。
网站性能优化第一定律：优先考虑使用缓存优化性能。
缓存的本质是一个内存Hash表，网站应用中，数据缓存以一对Key,Value的形式存储在内存Hash表中。缓存主要用来存放那些读写比很高、很少变化的数据。
二八定律：80%的访问落在20%的数据上
使用缓存需要注意的问题：
1.避免缓存失效
把频繁修改的数据放入缓存，容易出现数据写入缓存后，应用还来不及读取缓存，数据就已经失效的情形，徒增系统负担。
2.缓存热点数据
缓存使用的内存资源非常宝贵，只能将最新访问的数据缓存起来，而把历史数据清理出缓存，即缓存资源应该留给20%的热点数据。
3.数据不一致性
一般会对缓存设置失效时间，超过失效时间，就要从数据库重新加载。
因此应用要忍受一定时间的数据不一致，另一种策略是数据更新时立即更新缓存，不过这也会带来更多的系统开销和事务一致性的问题。
4.缓存可用性
业务发展到一定阶段时，缓存会承担大部分数据访问的压力，数据库已经习惯了有缓存的日子，所以当缓存服务器崩溃时，数据库会因为完全不能承受如此大的压力而宕机，进而导致整个网站不可用，这种情况被称作缓存雪崩，发生这种故障，甚至不能简单地重启缓存服务器和数据库服务器来恢复网站访问。
解决方式：
1）缓存热备（当某台服务器宕机时，将缓存访问切换到热备服务器上；
2）缓存服务器集群。
5. 缓存预热
缓存中存放的是热点数据，热点数据是缓存系统用LRU对不断访问的数据筛选出来的，这个过程需要较长的时间。
新启动的缓存系统没有任何数据，此时系统的性能和数据库负载都不太好。因此可以选择在启动缓存是就把热点数据预加载好。
6.缓存穿透
因为不恰当的业务或恶意攻击，持续高并发地访问某一个不存在的数据，如果缓存不保存该数据，就会有大量的请求压力落在数据库上。简单的解决方式是把请求的不存在的数据也放进缓存，其value是null。
对应可以考虑的分布式缓存有memcached、redis，降低对数据库的读操作。
数据库SQL性能优化
最后就是考虑数据库端的性能优化，如果访问量巨大，除了sql优化外，还会涉及到分库分表、读写分离、利用数据库中间件来解决(架构师系列有讲)，这里就不再重复。
1.查询优化
对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.避免null判断
应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
3.避免全表扫描
应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
in和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
4.大数据量查询
对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高。
5.合理使用索引
索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
6.多使用数字型字段
尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连 接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
7.避免大数量
尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
8.避免大事务
尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
陈睿mikechen
10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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