一文讲懂什么是函数柯里化

 二、什么是性能优化?

性能优化指在不影响系统运行正确性的前提下，使之运行得更快，完成特定功能所需的时间更短，或拥有更强大的服务能力。

## 关注

不同程序有不同的性能关注点，比如科学计算关注运算速度，比如游戏引擎注重渲染效率，而服务程序追求吞吐能力。

服务器一般都是可水平扩展的分布式系统，系统处理能力取决于单机负载能力和水平扩展能力，所以，提升单机性能和提升水平扩展能力是两个主要方向，理论上系统水平方向可以无限扩展，但水平扩展后往往面临通信成本飙高(甚至瓶颈)，单机处理能力下降的问题。

## 指标

衡量单机性能有很多指标，比如：QPS(Query Per Second)、TPS、OPS、IOPS、最大连接数、并发数等评估吞吐的指标。

CPU为了提高吞吐，会把指令执行分为多个阶段，会搞指令Pipeline，同样，软件系统为了提升处理能力，往往会引入批处理(攒包)等，但跟CPU流水线会引起Latency增加一样，伴随着系统负载增加也会导致延迟(Latency)增加，可见，系统吞吐和延迟是两个冲突的目标。

显然，过高的延迟是不能接受的，所以，服务器性能优化的目标往往变成：追求可容忍延迟(Latency)下的最大吞吐(Throughput)。

延迟(也叫响应时间：RT)不是固定的，通常在一个范围内波动，我们可以用平均时延去评估系统性能，但有时候，平均时延是不够的，这很容易理解，比如80%的请求都在10毫秒以内得到响应，但20%的请求时延超过2秒，而这20%的高延迟可能会引发投诉，同样不可接受。

一个改进措施是使用TP90、TP99之类的指标，它不是取平均，而是需确保排序后90%、99%请求满足时延的要求。

通常，执行效率(CPU)是我们的重点关注，但有时候，我们也需要关注内存占用、网络带宽、磁盘IO等，影响性能的因素很多，它是一个复杂的问题。

# 三、基础知识

能编写运行正确的程序不一定能做性能优化，性能优化有更高的要求，这样讲并不是想要吓阻想做性能优化的工程师，而是实事求是讲，性能优化既需要扎实的系统知识，又需要丰富的实践经验，只有这样，你才能具备case by case分析问题解决问题的能力。

所以，相比直接给出结论，我更愿意多花些篇幅讲一些基础知识，我坚持认为底层基础是理解并掌握性能优化技能的前提，值得花费一些时间掌握这些根技术。

## CPU架构

你需要了解CPU架构，理解运算单元、记忆单元、控制单元是如何既各司其职又相互配合完成工作的。

你需要了解CPU如何读取数据，CPU如何执行任务。

你需要了解数据总线，地址总线和控制总线的区别和作用。

你需要了解指令周期：取指、译指、执行、写回。

你需要了解CPU Pipeline，超标量流水线，乱序执行。

你需要了解多CPU、多核心、逻辑核、超线程、多线程、协程这些概念。

## 存储金字塔

CPU的速度和访存速度相差200倍，高速缓存跨越这个鸿沟的桥梁，你需要理解存储金字塔，而这个层次结构思维基于着一个称为局部性原理(principle of locality)，它对软硬件系统的设计和性能有着极大的影响。

局部性又分为空间局部性和时间局部性。

### 缓存

现代计算机系统一般有L1-L2-L3三级缓存。

（编辑：怀化站长网）

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