一、背景
行业常识，性能问题和功能Bug 不同，而后者的分析和解决思路清晰且直接，很多时候从应用日志（文中的应用指分布式服务下的单个节点）即可直接找到问题根源，而性能问题，其排查思路则较为复杂一些。
应用的性能优化，是一个系统性的工程，对工程师的技术广度和技术深度都有所要求。一个简单的应用，它不仅包含了应用代码本身，还和容器（虚拟机）、操作系统、存储、网络、文件系统等紧密相关，线上应用一旦出现了性能问题，
更需要从多方面去思考和寻找问题，与此同时，除了一些低级的代码逻辑引发的性能问题外，很多性能问题隐藏的较深，排查起来会比较困难，需要我们对应用的各个子模块、应用所使用的框架和组件的原理有所了解，同时掌握一定的性能优化工具和经验。
二、痛点--引蛇出洞
前面提到过，应用出现性能问题和应用存在缺陷是不一样的，后者大多数是由于代码的质量问题导致，会导致应用功能性的缺失或出现风险，一经发现，会被及时修复。而性能问题，可能是由多方面的因素共同作用的结果：
代码质量一般、业务发展太快、应用架构设计不合理等，这些问题处理起来一般耗时较长、分析链路复杂，大家都不愿意干，因此可能会被一些临时性的补救手段所掩盖，如：系统水位高或者单机的线程池队列爆炸，那就集群扩容增加机器；
内存占用高/高峰时段 OOM，那就重启分分钟解决...
弊端：临时性的补救措施只是在给应用埋雷，同时也只能解决部分问题，譬如，在很多场景下，加机器也并不能解决应用的性能问题，如对时延比较敏感的一些应用必须把单机的性能优化到极致，与此同时，加机器这种方式也造成了资源的浪费，长期来看是得不偿失的。对应用进行合理的性能优化，可在应用稳定性、成本核算获得很大的收益；
上面我们阐述了进行性能优化的必要性。假设现在我们的应用已经有了性能问题（eg. CPU 水位比较高），准备开始进行优化工作了，在这个过程中，潜在的痛点会有哪些呢？
常见痛点：
1.对性能优化的流程不是很清晰。初步定为一个疑似瓶颈点后，就兴高采烈地吭哧吭哧开始干，最终解决的问题其实只是一个浅层次的性能瓶颈，真实的问题的根源并未触达；
2.对性能瓶颈点的分析思路不是很清晰。CPU、网络、内存......这么多的性能指标，我到底该关注什么，应该从哪一块儿开始入手？
3.对性能优化的工具不了解。遇到问题后，不清楚该用哪个工具，不知道通过工具得到的指标代表什么。
三、性能优化流程（优化方案）
在性能优化这个领域，并没有一个严格的流程定义，但是对于绝大多数的优化场景，我们可以将其过程抽象为下面四个步骤：
1、准备阶段：主要工作是是通过性能测试，了解应用的概况、瓶颈的大概方向，明确优化目标；
2、分析阶段：通过各种工具或手段，初步定位性能瓶颈点
3、调优阶段：根据定位到的瓶颈点，进行应用性能调优；
4、测试阶段：让调优过的应用进行性能测试，与准备阶段的各项指标进行对比，观测其是否符合预期，如果瓶颈点没有消除或者性能指标不符合预期，则重复步骤2和3。
下图即为上述四个阶段的简要流程。
四、分析工具--工欲善其事必先利其器
性能优化其实就是找出应用/系统架构存在性能瓶颈点，然后设法通过一些调优手段去缓解。性能瓶颈点的定位是较困难的，快速、直接地定位到瓶颈点，需要具备下面两个条件：
1、神兵利器的工具；
2、扎实的性能优化经验
五、性能问题/异常的分析思路有哪些
在实际运行中，性能测试涉及到系统、组件、应用，这三者往往是相辅相成、相互影响的。系统是为应用提供了运行时环境，性能问题的本质就是系统资源达到了使用的上限，反映在应用层，就是应用/组件的各项指标开始下降；
而应用/组件的不合理使用和设计，也会加速系统资源的耗尽。性能瓶颈点的分布都可能落在三个纬度上，因此，分析瓶颈点时，需要我们结合从不同角度分析出的结果，抽出共性，得到最终的结论。
六、总结
性能优化是一个很大的领域，这里面的每一个小点，都可以拓展为数十篇文章去阐述。对应用进行性能优化，除了上面介绍的之外，还有前端优化、架构优化（分布式、缓存使用等）、数据存储优化、代码优化（如设计模式优化）等，限于篇幅所限，在这里并未一一展开，本文的这些内容，只是起一个抛砖引玉的作用。同时，本文的东西是我的一些经验和知识，并不一定全对，希望大家指正和补充。
性能优化是一个综合性的工作，需要不断地去实践，将工具学习、经验学习融合到实战中去，不断完善，形成一套属于自己的调优方法论。
此外，虽然性能优化很重要，但是不要过早在优化上投入太多精力（当然完善的架构设计和编码是必要的），过早优化是万恶之源。一方面，提前做的优化工作，可能会不适用快速变化的业务需求，反倒给新需求、新功能起了阻碍的作用；另一方面，过早优化使得应用复杂性升高，降低了应用的可维护性。何时进行优化、优化到什么样的程度，是一个需要多方权衡的命题。