上一篇文章，我們聊了性能優化的六大原則。原則有了，但是在針對實際的性能問題的時候，用什么樣的解決方案才可以提升性能呢？這就需要你了解具體的優化策略了。

現實中的性能問題和具體領域千差萬別，我也不可能面面俱到。但是為了幫助你理解，我總結了十大常用的優化策略。

我將這十大策略分成五個類別，每個類別對應兩個相關策略，幫助你掌握。這五個類別是：時空相互轉換、并行 / 異步操作、預先 / 延后處理、緩存 / 批量合并、算法設計和數據結構。我們現在一個個來講。

一、時空轉換

第一個策略類別是“時空轉換”。我們看科幻電影和小說的時候，經常會看到時空轉換這個題材。性能優化里面有兩個策略恰好組成了這個類別，包括“用時間換空間”和“用空間換時間”這兩個看似互相對立的策略。

1. 用時間換空間

用時間換空間的策略，出發點是內存和存儲這樣的“空間”資源，有時會成為最稀缺的資源，所以需要盡量減少占用的空間。比如，一個系統的最大性能瓶頸如果是內存使用量，那么減少內存的使用就是最重要的性能優化。

這個策略具體的操作方法有幾種：

• 改變應用程序本身的數據結構或者數據格式，減少需要存儲的數據的大小；
• 想方設法壓縮存在內存中的數據，比如采用某種壓縮算法，真正使用時再解壓縮；
• 把一些內存數據，存放到外部的、更加便宜的存儲系統里面，到需要時再取回來。

這些節省內存空間的方法，一般都需要付出時間的代價。

除了內存，還有一種常見的場景是，降低數據的大小來方便網絡傳輸和外部存儲。壓縮的方法和算法有很多種， 比如現在比較流行的 ZStandard（ZSTD）和 LZ4。這些算法之間有空間和時間的取舍。

衡量任何壓縮算法，基本上看三個指標：壓縮比例、壓縮速度以及使用內存。

如果系統的瓶頸在網絡傳輸速度或者存儲空間大小上，那就盡量采取高壓縮比的算法，這樣用時間來換空間，就能夠節省時間或者其他方面的成本。

2. 用空間換時間

“用空間換時間”就是對“用時間換空間”策略反其道而行之。有些場景下，時間和速度更加重要，但是空間尚有富余，這時我們就可以考慮用空間來換時間。

這里要注意的一點是，我們后面還會講一條關于使用緩存的策略。雖然緩存的策略理論上也是一種“空間換時間”的方式，但我們在這里把它分開來講，這是因為緩存策略的“空間”定義與一般的“空間換時間”不同。一般來講，“緩存”使用的空間，和原來的空間不在同一個層次上，添加的緩存往往比原來的空間高出一個檔次。而我們這里“空間換時間”的策略，里面的“空間”是和原來的空間相似的空間。

互聯網的服務往往規模很大，比如全國的服務甚至是全球的服務。用戶分布在各地，它們對訪問時間的要求很高，這就要求被訪問的數據和服務，要盡量放在離他們很近的地方。“空間換時間”就是對數據和服務進行多份拷貝，盡可能地完美覆蓋大多數的用戶。我們前面講過的 CDN 內容分發網絡技術就可以歸類于此。

其實我們部署的任何大規模系統，都或多或少地采用了用空間換時間的策略，比如在集群和服務器間進行負載均衡，就是同時用很多個服務器（空間）來換取延遲的減少（時間）。

二、預先和延后處理

優化策略的第二大類是“預先和延后處理”，這一類別也有兩個互相對立的策略。一個是預先或者提前處理，另外一個是延后或者惰性處理。

3. 預先 / 提前處理

預先 / 提前處理策略同樣也表現在很多領域，比如網站頁面資源的提前加載。Web 標準規定了至少兩種提前加載的方式：preload 和 prefetch，分別用不同的優先級來加載資源，可以顯著地提升頁面下載性能。

很多文件系統有預讀的功能，就是提前從磁盤讀取額外的數據，為下次上層應用程序讀數據做準備。這個功能對順序讀取非常有效，可以明顯地減少磁盤請求的數量，從而提升讀數據的性能。

CPU 和內存也有相應的預取操作，就是將內存中的指令和數據，提前存放到緩存中，從而加快處理器執行速度。緩存預取可以通過硬件或者軟件實現，也就是分為硬件預取和軟件預取兩類。

硬件預取是通過處理器中的硬件來實現的。該硬件會一直監控正在執行程序中請求的指令或數據，并且根據既定規則，識別下一個程序需要的數據或指令并預取。

軟件預取是在程序編譯的過程中，主動插入預取指令（prefetech），這個預取指令可以是編譯器自己加的，也可以是我們加的代碼。這樣在執行過程中，在指定位置就會進行預取的操作。

4. 延后 / 惰性處理

延后 / 惰性處理策略和前面說的預先 / 提前處理正好相反。就是盡量將操作（比如計算），推遲到必需執行的時刻，這樣很可能避免多余的操作，甚至根本不用操作。

運用這一策略最有名的例子，就是 COW（Copy On Write，寫時復制）。假設多個線程都想操作一份數據，一般情況下，每個線程可以自己拷貝一份，放到自己的空間里面。但是拷貝的操作很費時間。系統如果采用惰性處理，就會將拷貝的操作推遲。如果多個線程對這份數據只有讀的請求，那么同一個數據資源是可以共享的，因為“讀”的操作不會改變這份數據。當某個線程需要修改這一數據時（寫操作），系統就將資源拷貝一份給該線程使用，允許改寫，這樣就不會影響別的線程。

COW 最廣為人知的應用場景有兩個。一個是 Unix 系統 fork 調用產生的子進程共享父進程的地址空間，只有到某個子進程需要進行寫操作才會拷貝一份。另一個是高級語言的類和

容器，比如 JAVA 中的 CopyOnWrite 容器，用于多線程并發情況下的高效訪問。C++ 里面經常使用的 STL 標準模板庫中的很多類，比如 string 類，也是具有寫時才拷貝技術的類。

三、并行 / 異步操作

優化策略的第三大類是“并行 / 異步操作”。并行和異步兩種操作雖然看起來很不一樣，其實有異曲同工之妙，就是都把一條流水線和處理過程分成了幾條，不管是物理上分還是邏輯上分。

5. 并行操作

并行操作是一種物理上把一條流水線分成好幾條的策略。直觀上說，一個人干不完的活，那就多找幾個人來干。并行操作既增加了系統的吞吐量，又減少了用戶的平均等待時間。比如現代的 CPU 都有很多核，每個核上都可以獨立地運行線程，這就是并行操作。

并行操作需要我們的程序有擴展性，不能擴展的程序，就無法進行并行處理。這里的并行概念有不同的粒度，比如是在服務器的粒度（所謂的橫向擴展），還是在多線程的粒度，甚至是在指令級別的粒度。

絕大多數互聯網服務器，要么使用多進程，要么使用多線程來處理用戶的請求，以充分利用多核 CPU。另外一種情況就是在有 IO 阻塞的地方，也是非常適合使用多線程并行操作的，因為這種情況 CPU 基本上是空閑狀態，多線程可以讓 CPU 多干點活。

6. 異步操作

異步操作這一策略和并行操作不同，這是一種邏輯上把一條流水線分成幾條的策略。

我們首先在編程的領域澄清一下概念：同步和異步。同步和異步的區別在于一個函數調用之后，是否直接返回結果。如果函數掛起，直到獲得結果才返回，這是同步；如果函數馬上返回，等數據到達再通知函數，那么這就是異步。

我們知道 Unix 下的文件操作，是有 block 和 non-block 的方式的，有些系統調用也是block 式的，如：Socket 下的 select 等。如果我們的程序一直是同步操作，那么就會非常影響性能。采用異步操作的話，雖然稍微增加一點程序的復雜度，但會讓性能的吞吐率有很大提升。

現代的語言往往對異步操作有比較好的支持，使得異步編程變得更加簡單，可讀性也更好。

四、緩存 / 批量合并

“緩存 / 批量合并”是優化策略中的第四大類。緩存和批量合并這兩個策略，有些場景下會同時起作用，所以我把它們放在一起。

7. 緩存數據

緩存的本質是加速訪問。這是一個用得非常普遍的策略，幾乎體現在計算機系統里面每一個模塊和領域，CPU、內存、文件系統、存儲系統、內容分布、數據庫等等，都會遵循這樣的策略。

我們最熟悉的應該就是 CPU 的各級緩存了。在文件系統、存儲系統和數據庫系統里面，也有快速緩存來存儲經常訪問的數據，目的是盡量提高緩存命中率，從而避免訪問比較慢的存儲介質。

對于一個基于 Web 的應用服務，前端會有瀏覽器緩存，有 CDN 存放在邊緣服務器上，有反向代理提供的靜態內容緩存；后端則還會有服務器本地緩存。

程序設計中，對于可能重復創建和銷毀，且創建銷毀代價很大的對象（比如套接字和線程），也可以緩存，對應的緩存形式，就是連接池和線程池等。

對于消耗較大的計算，也可以將計算結果緩存起來，下次可以直接讀取結果。比如對遞歸代碼的一個有效優化手段，就是緩存中間結果。

8. 批量合并處理

在有 IO（比如網絡 IO 和磁盤 IO）的時候，合并操作和批量操作往往能提升吞吐量，提高性能。

我們最常見的是批量 IO 讀寫。就是在有多次 IO 的時候，可以把它們合并成一次讀寫數據。這樣可以減少讀寫時間和協議負擔。比如，GFS 寫文件的時候，盡量批量寫，以減少IO 開銷。

對數據庫的讀寫操作，也可以盡量合并。比如，對鍵值數據庫的查詢，最好一次查詢多個鍵，而不要分成多次。

涉及到網絡請求的時候，網絡傳輸的時間可能遠大于請求的處理時間，因此合并網絡請求也很有必要。上層協議呢，端到端對話次數盡量不要太頻繁（Chatty），否則的話，總的應用層吞吐量不會很高。

五、更先進算法和數據結構

優化策略中的最后一個大類就是“更先進算法和數據結構”。這兩個策略是緊密配合的，比如先進的算法有時候會需要先進的數據結構；而且它們往往和程序的設計代碼直接相關，所以放在一起。

9. 先進的算法

同一個問題，肯定會有不同的算法實現，進而就會有不同的性能。比如各種排序算法，就是各有千秋。有的實現可能是時間換空間，有的實現可能是空間換時間，那么就需要根據你自己的實際情況做權衡。

對每一種具體的場景（包括輸入集合大小、時間空間的要求、數據的大小分布等），總會有一種算法是最適合的。我們需要考慮實際情況，來選擇這一最優的算法。

10. 高效的數據結構

和算法的情況類似，不同的數據結構的特性，也是千差萬別。

沒有一個數據結構是在所有情況下都是最好的，比如你可能經常用到的 Java 里面列表的各種實現，包括各種口味的 List、Vector、LinkedList，它們孰優孰劣，取決于很多個指標：添加元素、刪除元素、查詢元素、遍歷耗時等等。我們同樣要權衡取舍，找出實際場合下最適合的高效的數據結構。

六、總結

各種性能問題的解決，需要采用一些策略；而且不同的人和不同的場景中，會采用有時相同有時迥異的策略，恰如韓愈所說的“草樹知春不久歸，百般紅紫斗芳菲”。但花草樹木爭奇斗艷，說到底是因為“知春不久歸”。

同樣的道理，這些性能優化策略，有時候很容易想到，有時候并不是那么直觀。所以，我們需要系統地有層次地思考，而這一講就是幫助你建立這樣的思路。

通過總結十大策略，希望你可以多從不同角度，思考同一個問題；有時候一個問題看似無解，但多方位思考，可能會突然發現非常好的解決方案。