如何掌握性能分析优化的策略与技巧？

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前言：之前有很多同学问我，性能测试中到底该如何定位瓶颈并进行性能优化？感觉压测场景设计得很全面，分析工具也用了很多，但直接定位瓶颈并快速进行性能优化却一直无法实现。性能感

前言

之前有很多同学问我，性能测试中到底该如何去定位分析瓶颈并进行性能优化？感觉压测场景设计做的很全面，分析工具也用了很多，但一直无法快速的定位分析并进行优化。

性能分析和优化一直是技术领域热门的一个话题，无论是三高（高性能、高可用、高稳定），还是CAP（数据一致性、服务可用性、分区容错性），都强调了服务的性能和可用。

那么在工作中，该如何去测试并进行性能优化呢？这篇文章，我来谈谈我对于性能分析和优化的一些理解。

请求是如何被处理的？

“工欲善其事，必先利其器；欲利其器，必晓其理”。

在进行性能分析优化之前，先来看看一个请求处理的生命周期图。

如上图所示，是常见的一个微服务分布式架构下的请求处理过程。

我们经常谈的性能快和慢，实际上是一个相对的数值，它更多的是我们对于用户使用系统时访问速度体验的评估。

因此在进行性能定位分析之前，一定要清楚请求经过了哪些链路环节？它们的耗时分别是多少？是否是正常数值区间？如果数值异常，可能的原因是什么？

通过快速排除法，最终将性能分析和优化的点聚焦在一定范围内，这样才能快速的定位排查原因。

常见的性能问题与原因

看了上面的请求处理生命周期流程图，可以得到下面几点影响性能的因素。

网络带宽

网络对性能的影响不言而喻。

如果带宽不足，单位时间内的请求过多，就会导致数据包的传输延迟较大。

如果网络不稳定，也会导致RT的曲线抖动较为剧烈，产生毛刺甚至丢包，这个时候P90/P99的数值也可能变大。