性能工程高手课

如果你是一名程序员，你希望写出高性能的代码吗？
如果你是一名运维人员，你愿意提高系统的效率吗？
如果你是一名测试人员，你通晓各种测试之间的区别和测试要点吗？
如果你是一名管理人员，你希望提升容量效率，降低公司运营成本吗？
……

如果回答是肯定的，那么你知道怎样才能做到吗？这个专栏会帮你找到答案。

什么样的互联网服务质量好？代码的高性能是必备的一环。怎样才能降低公司运营成本？提高系统容量的效率（服务器和数据中心）是重要的一部分。

代码看性能，公司重效率。怎么做呢？ 所有的性能问题虽然表现方式各异，但归根结底都是因为某种资源受到制约，只要快速准确地找出性能瓶颈，并且相应地优化解决就行。那么问题的核心就是：

• 能否快速找到性能瓶颈？
• 怎么合理规划性能测试？
• 如何正确进行性能分析？
• 怎样找到性能优化方案？

进行性能优化的工作是看起来容易做起来难。现今的互联网服务通常是复杂的，这种复杂性来源于业务种类的多样、服务质量的要求、不同模块的交互、软硬构件的结合、各个团队的合作等。服务性能的优化不仅涉及结构设计、代码实现、容量部署、运维管理、效率提升等各个阶段，也需要员工之间和团队之间的紧密合作。很自然的，这方面的工作要求有广泛的知识面，广博的实践经验和较高的软技能。

开篇词 | 代码不要眼前的苟且，而要效率的提升和性能的优化
01 | 程序员为什么要关心代码性能？
02 | 程序员也要关心整个系统和公司成本吗？
03 | 导读：专栏是怎么设计的？需要哪些知识？
04 | 性能工程三定律：IT业和性能优化工作的“法律法规”
05 | 概率统计和排队论：做性能工作必须懂的数理基础
06 | 性能数据的分析：如何从大量数据中看出想要的信号？
07 | 性能数据的展示：一图胜千言，说出你的数据故事
08 | 经验总结：必须熟记的一组常用性能数字
09 | 性能测试的种类：如何快准狠地抓住一个测试的本质？
10 | 性能测试的规划和步骤：为什么性能测试不容易一蹴而就呢？
11 | 性能测试的工具：七大测试场景如何选择高质量的测试工具？
12 | 九条性能测试的经验和教训：如何保证测试结果可靠且可重复？
13 | 性能测试的工程集成：如何与产品开发和运维业务有机集成？
14 | 性能分析概述：性能问题归根结底是什么原因？
15 | CPU篇：如何让CPU的运行不受阻碍？
16 | 内存篇：如何减少延迟提升内存分配效率？
17 | 存储篇：如何根据性能优缺点选择最合适的存储系统？
18 | 网络篇：如何步步拆解处理复杂的网络性能问题？
19 | 性能优化六大原则：三要三不要，快速有效地进行优化
20 | 性能优化十大策略：如何系统地有层次地优化性能问题？
21 | CPU案例：如何提高LLC（最后一级缓存）的命中率？
22 | 系统案例：如何提高iTLB（指令地址映射）的命中率？
23 | 存储案例：如何降低SSD峰值延迟？
24 | 跨层案例：如何优化程序、OS和存储系统的交互？
25 | 如何在生产环境中进行真实的容量测试？
26 | 怎么规划和控制数据库的复制延迟大小？
27 | 多任务环境中的Java性能问题，怎样才能不让程序互相干扰？
28 | 网络数据传输慢，问题到底出在哪了？
29 | 如何彻底发挥SSD的潜力？
30 | 服务器的管理和部署：工业界近几年有哪些发展趋势？
31 | 规划部署数据中心要考虑哪些重要因素？
32 | 服务的容量规划：怎样才能做到有备无患？
33 | 服务效率提升：如何降低公司运营成本？
34 | 服务需求控制管理：每种需求都是必需的吗？
35 | 职业发展：从“锦上添花”到“不可或缺”
36 | 如何成为优秀的性能和容量工程师？
结束语 | 不愁明月尽，自有夜珠来
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结课测试 | 这些性能工程知识，你真的掌握了吗？