如何通过一行代码快速识别90%用户遭遇的性能问题？

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阿里妹导读：如何提升回答回复能力，才能打动面试官？在中，主要介绍了应用常见性能瓶颈点的分布，以及如何判断指标是否出现了异常。今天，我们来探讨一下。

阿里妹导读：在​​《如何回答性能优化的问题，才能打动阿里面试官？​​​​》​​中，主要是介绍了应用常见性能瓶颈点的分布，及如何初判若干指标是否出现了异常。

今天，齐光将会基于之前列举的众多指标，给出一些常见的调优分析思路，即：如何在众多异常性能指标中，找出最核心的那一个，进而定位性能瓶颈点，最后进行性能调优。整篇文章会按照代码、CPU、内存、网络、磁盘等方向进行组织，针对对某一各优化点，会有系统的「套路」总结，便于思路的迁移实践。

1. 代码相关

遇到性能问题，首先应该做的是检查否与业务代码相关——不是通过阅读代码解决问题，而是通过日志或代码，排除掉一些与业务代码相关的低级错误。性能优化的最佳位置，是应用内部。

譬如，查看业务日志，检查日志内容里是否有大量的报错产生，应用层、框架层的一些性能问题，大多数都能从日志里找到端倪（日志级别设置不合理，导致线上疯狂打日志）；再者，检查代码的主要逻辑，如 for 循环的不合理使用、NPE、正则表达式、数学计算等常见的一些问题，都可以通过简单地修改代码修复问题。

别动辄就把性能优化和缓存、异步化、JVM 调优等名词挂钩，复杂问题可能会有简单解，「二八原则」在性能优化的领域里里依然有效。当然了，了解一些基本的「代码常用踩坑点」，可以加速我们问题分析思路的过程，从 CPU、内存、JVM 等分析到的一些瓶颈点优化思路，也有可能在代码这里体现出来。

下面是一些高频的，容易造成性能问题的编码要点。