性能工程高手课--极客时间课程推荐/优惠

你将获得：

• 性能测试的分类和经验教训；
• 性能分析的基本理论和实践；
• 性能优化的原则和十大策略；
• 硅谷一线公司的实践和经验；
• 性能优化和效率的知识架构；
• 性能容量的工作和面试技巧。

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。

在这门课程中，庄振运会结合自己多年的研究和工作经验，为你梳理出性能优化和容量效率方面的核心知识、通用策略和实践经验，通过对每一领域的原则和案例的讲解，带你去掌握必需的软硬技能，让你可以系统地、有条理地根据信息进行性能问题诊断，最终获得解决问题的能力。

开篇：用“代码性能”和“系统性能及公司成本”来分别说明，为什么性能优化与容量效率对每一个IT人员都重要，尤其是对程序员。

性能定律和数理基础：讲解最常用、最重要的数理基础和几大定律，包括一些基本的统计知识，以及对数据的分析和展示的方法。且总结了重要的性能相关的数字来方便你参考和记忆。

性能测试：梳理性能测试的经验和指导原则，带你了解测试设计和分析测试结果时容易出现的误区，并介绍常用的优秀测试工具。

性能分析：讲解进行性能数据分析的原则，抓住重点领域（CPU、内存、存储和网络）来分别介绍常见的性能问题，让你遇到这方面问题时能做到心中有数。

性能优化：联系相关方面的知识和实践经验，讲解性能优化的三大原则和十大常用策略，并分几个领域用生产中的案例做具体的展示，带你找到性能问题的根本原因，并进行性能优化。

性能工程的进阶实践：性能优化进阶内容与实践案例。案例来源于作者过去在几个大公司的亲身实践，每一讲的内容都是针对具体场景的生产实战经验。

容量规划和服务管理：容量的规划管理和效率提升直接关系到公司的运营成本。这一模块会结合作者自身管理实践经验，讲解包括服务器的部署、数据中心、容量规划、容量的效率提升以及服务需求的控制等内容。

专栏总结：讲解对性能和容量工程师这一职业的特点和职业前景的看法，并针对性能优化和容量效率知识分享面试经验。

开篇词

• 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

开篇：认识代码性能和系统容量效率

• 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？

性能定律和数理基础

• 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

性能测试

• 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？

性能分析

• 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？

性能优化

• 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？

性能工程实践

• 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？

容量规划与服务效率

• 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？

总结篇

• 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

• 结束语 | 不愁明月尽，自有夜珠来
• 结课问卷获奖用户名单
• 结课测试 | 这些性能工程知识，你真的掌握了吗？