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网站性能优化技术是在网站性能遇到问题时的解决方案。而网站的性能问题很多是在用户高并发访问时产生的，所以网站性能优化的主要工作是改善高并发用户访问情况下的网站响应速度。网站性能对最终用户而言是一种主观感受，性能优化的最终目的就是改善用户的体验，使他们感觉网站很快。离开这个目的，追求技术上的所谓高性能，是舍本逐末，没有多大意义。而用户体验的快或是慢，可以通过技术手段改善，也可以通过优化交互体验改善。
1.1 网站性能测试:
1) 性能测试是性能优化的前提和基础，也是性能优化结果的检查和度量标准。不同视角下的网站性能有不同的标准，也有不同的优化手段。
1.1.1 不同视角下的网站性能:
1) 用户角度：网站性能就是用户在浏览器上直观感受到的网站响应速度快还是慢, 用户感受到的时间，包括用户计算机和网站服务器通信的时间、网站服务器处理的时间、用户计算机浏览器构造请求解析响应数据的时间
2) 开发角度：应用程序本身及其相关子系统的性能，包括响应延迟、系统吞吐量、并发处理能力、系统稳定性等技术指标。主要的优化手段有使用缓存加速数据读取，使用集群提高吞吐能力，使用异步消息加快请求响应及实现削峰，使用代码优化手段改善程序性能。
3) 运维人员：关注基础设施性能和资源利用率，如网络运营商的带宽能力、服务器硬件的配置、数据中心网络架构、服务器和网络带宽的资源利用率等。主要优化手段有建设优化骨干网、使用高性价比定制服务器、利用虚拟化技术优化资源利用等。
1.1.2 性能测试指标
1) 响应时间：应用执行一个操作需要的时间，包括从发出请求开始到收到最后响应数据所需要的时间。
2) 并发数：系统能够同时处理请求的数目，这个数字也反映了系统的负载特性。通常：网站系统用户数>>网站在线用户数>>网站并发用户数
3) 吞吐量：单位时间内系统处理的请求数量，体现系统的整体处理能力。TPS（每秒事务数）是吞吐量的一个常用量化指标，此外还有HPS（每秒HTTP请求数）、QPS（每秒查询数）等
4) 性能计数器：描述服务器或操作系统性能的一些数据指标。包括System Load、对象与线程数、内存使用、CPU使用、磁盘与网络I/O等指标。这些指标也是系统监控的重要参数，对这些指标设置报警阈值，当监控系统发现性能计数器超过阈值时，就向运维和开发人员报警，及时发现处理系统异常。
1.1.3 性能测试方法
1) 性能测试：以系统设计初期规划的性能指标为预期目标，对系统不断施加压力，验证系统在资源可接受范围内，是否能达到性能预期。
2) 负载测试：对系统不断地增加并发请求以增加系统压力，直到系统的某项或多项性能指标达到安全临界值，如某种资源已经呈饱和状态，这时继续对系统施加压力，系统的处理能力不但不能提高，反而会下降。
3) 压力测试：超过安全负载的情况下，对系统继续施加压力，直到系统崩溃或不能再处理任何请求，以此获得系统最大压力承受能力。
4) 稳定性测试：被测试系统在特定硬件、软件、网络环境条件下，给系统加载一定业务压力，使系统运行一段较长时间，以此检测系统是否稳定。在不同生产环境、不同时间点的请求压力是不均匀的，呈波浪特性，因此为了更好地模拟生产环境，稳定性测试也应不均匀地对系统施加压力。
1.1.4 性能测试报告
1) 测试结果报告应能够反映上述性能测试曲线的规律，阅读者可以得到系统性能是否满足设计目标和业务要求、系统最大负载能力、系统最大压力承受能力等重要信息
2) 
1.1.5 性能优化策略
1) 性能分析：检查请求处理的各个环节的日志，分析哪个环节响应时间不合理、超过预期；然后检查监控数据，分析影响性能的主要因素是内存、磁盘、网络、还是CPU，是代码问题还是架构设计不合理，或者系统资源确实不足。
2) 性能优化：定位产生性能问题的具体原因后，就需要进行性能优化，根据网站分层架构，可分为Web前端性能优化、应用服务器性能优化、存储服务器性能优化3大类。
1.2 Web前端性能优化
1.2.1 浏览器访问优化
1) 减少http请求：HTTP协议是无状态的应用层协议，意味着每次HTTP请求都需要建立通信链路、进行数据传输，而在服务器端，每个HTTP都需要启动独立的线程去处理。这些通信和服务的开销都很昂贵，减少HTTP请求的数目可有效提高访问性能。减少HTTP的主要手段是合并CSS、合并JavaScript、合并图片。将浏览器一次访问需要的JavaScript、CSS合并成一个文件，这样浏览器就只需要一次请求。图片也可以合并，多张图片合并成一张，如果每张图片都有不同的超链接，可通过CSS偏移响应鼠标点击操作，构造不同的URL。
2) 使用浏览器缓存：静态资源文件更新的频率都比较低，将这些文件缓存在浏览器中，可以极好地改善性能，通过设置HTTP头中Cache-Control和Expires的属性，可设定浏览器缓存，缓存时间可以是数天，甚至是几个月。
3) 启用压缩：在服务器端对文件进行压缩，在浏览器端对文件解压缩，可有效减少通信传输的数据量。文本文件的压缩效率可达80％以上，因此HTML、CSS、JavaScript文件启用GZip压缩可达到较好的效果。但是压缩对服务器和浏览器产生一定的压力，在通信带宽良好，而服务器资源不足的情况下要权衡考虑。
4) CSS放在页面最上面、JavaScript放在页面最下面：浏览器会在下载完全部CSS之后才对整个页面进行渲染，因此最好的做法是将CSS放在页面最上面，让浏览器尽快下载CSS。JavaScript则相反，浏览器在加载JavaScript后立即执行，有可能会阻塞整个页面，造成页面显示缓慢，因此JavaScript最好放在页面最下面。但如果页面解析时就需要用到JavaScript，这时放在底部就不合适了。
5) 减少Cookie传输：一方面，Cookie包含在每次请求和响应中，太大的Cookie会严重影响数据传输，因此哪些数据需要写入Cookie需要慎重考虑，尽量减少Cookie中传输的数据量。另一方面，对于某些静态资源的访问，如CSS、Script等，发送Cookie没有意义，可以考虑静态资源使用独立域名访问，避免请求静态资源时发送Cookie，减少Cookie传输的次数。
1.2.2 CDN加速
1) CDN能够缓存的一般是静态资源，如图片、文件、CSS、Script脚本、静态网页等，但是这些文件访问频度很高，将其缓存在CDN可极大改善网页的打开速度
1.2.3 反向代理
1) 定义：传统代理服务器位于浏览器一侧，代理浏览器将HTTP请求发送到互联网上，而反向代理服务器位于网站机房一侧，代理网站Web服务器接收HTTP请求。
2) 安全防护：反向代理服务器也具有保护网站安全的作用，来自互联网的访问请求必须经过代理服务器，相当于在Web服务器和可能的网络攻击之间建立了一个屏障。
3) 缓存加速：当用户第一次访问静态内容的时候，静态内容就被缓存在反向代理服务器上，这样当其他用户访问该静态内容的时候，就可以直接从反向代理服务器返回，加速Web请求响应速度，减轻Web服务器负载压力。
4) 负载均衡：反向代理也可以实现负载均衡的功能，而通过负载均衡构建的应用集群可以提高系统总体处理能力，进而改善网站高并发情况下的性能。
1.1 应用服务器性能优化
1) 应用服务器就是处理网站业务的服务器，网站的业务代码都部署在这里，是网站开发最复杂，变化最多的地方，优化手段主要有缓存、集群、异步等。
1.1.1 分布式缓存
1) 分布式缓存指缓存部署在多个服务器组成的集群中，以集群方式提供缓存服务，其架构方式有两种，一种是以JBoss Cache为代表的需要更新同步的分布式缓存，一种是以Memcached为代表的不互相通信的分布式缓存。
2) JBoss Cache的分布式缓存在集群中所有服务器中保存相同的缓存数据，当某台服务器有缓存数据更新的时候，会通知集群中其他机器更新缓存数据或清除缓存数据，但是这种方式带来的问题是缓存数据的数量受限于单一服务器的内存空间，而且当集群规模较大的时候，缓存更新信息需要同步到集群所有机器，其代价惊人。因而这种方案更多见于企业应用系统中，而很少在大型网站使用。
3) Memcached采用一种集中式的缓存集群管理，也被称作互不通信的分布式架构方式。缓存与应用分离部署，缓存系统部署在一组专门的服务器上，应用程序通过一致性Hash等路由算法选择缓存服务器远程访问缓存数据，缓存服务器之间不通信，缓存集群的规模可以很容易地实现扩容，具有良好的可伸缩性。
1.1.2 异步操作
1) 加快响应速度：使用消息队列后，用户请求的数据发送给消息队列后立即返回，再由消息队列的消费者进程（通常情况下，该进程通常独立部署在专门的服务器集群上）从消息队列中获取数据，异步写入数据库。由于消息队列服务器处理速度远快于数据库（消息队列服务器也比数据库具有更好的伸缩性），因此用户的响应延迟可得到有效改善。
2) 削峰：消息队列具有很好的削峰作用——即通过异步处理，将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中，从而削平高峰期的并发事务。在电子商务网站促销活动中，合理使用消息队列，可有效抵御促销活动刚开始大量涌入的订单对系统造成的冲击
1.1.3 使用集群
1) 在网站高并发访问的场景下，使用负载均衡技术为一个应用构建一个由多台服务器组成的服务器集群，将并发访问请求分发到多台服务器上处理，避免单一服务器因负载压力过大而响应缓慢，使用户请求具有更好的响应延迟特性
1.1.4 代码优化
1) 多线程：从资源利用的角度看，使用多线程的原因主要有两个：IO阻塞与多CPU。当前线程进行IO处理的时候，会被阻塞释放CPU以等待IO操作完成，由于IO操作（不管是磁盘IO还是网络IO）通常都需要较长的时间，这时CPU可以调度其他的线程进行处理。前面我们提到，理想的系统Load是既没有进程（线程）等待也没有CPU空闲，利用多线程IO阻塞与执行交替进行，可最大限度地利用CPU资源。使用多线程的另一个原因是服务器有多个CPU，在这个连手机都有四核CPU的时代，除了最低配置的虚拟机，一般数据中心的服务器至少16核CPU，要想最大限度地使用这些CPU，必须启动多线程。以下为线程安全解决方法：
a) 将对象设计为无状态对象，所谓无状态对象是指对象本身不存储状态信息（对象无成员变量，或者成员变量也是无状态对象），这样多线程并发访问的时候就不会出现状态不一致
b) 使用局部对象： 即在方法内部创建对象，这些对象会被每个进入该方法的线程创建，除非程序有意识地将这些对象传递给其他线程，否则不会出现对象被多线程并发访问的情形。
c) 并发访问资源时使用锁： 即多线程访问资源的时候，通过锁的方式使多线程并发操作转化为顺序操作，从而避免资源被并发修改。随着操作系统和编程语言的进步，出现各种轻量级锁，使得运行期线程获取锁和释放锁的代价都变得更小，但是锁导致线程同步顺序执行，可能会对系统性能产生严重影响。
1.2 存储性能优化
1.2.1 机械硬盘vs. 固态硬盘
1) 机械硬盘：传统的机械磁盘具有快速顺序读写、慢速随机读写的访问特性，这个特性对磁盘存储结构和算法的选择影响甚大。
2) 固态硬盘：又称作SSD或Flash硬盘，这种硬盘没有机械装置，数据存储在可持久记忆的硅晶体上，因此可以像内存一样快速随机访问。而且SSD具有更小的功耗和更少的磁盘震动与噪声。
1.2.2 B＋树 vs. LSM树
1) B+树：B＋树是一种专门针对磁盘存储而优化的N叉排序树，以树节点为单位存储在磁盘中，从根开始查找所需数据所在的节点编号和磁盘位置，将其加载到内存中然后继续查找，直到找到所需的数据。目前数据库多采用两级索引的B＋树，树的层次最多三层。因此可能需要5次磁盘访问才能更新一条记录（三次磁盘访问获得数据索引及行ID，然后再进行一次数据文件读操作及一次数据文件写操作）。
2) LSM树：LSM树可以看作是一个N阶合并树。数据写操作（包括插入、修改、删除）都在内存中进行，并且都会创建一个新记录（修改会记录新的数据值，而删除会记录一个删除标志），这些数据在内存中仍然还是一棵排序树，当数据量超过设定的内存阈值后，会将这棵排序树和磁盘上最新的排序树合并。当这棵排序树的数据量也超过设定阈值后，和磁盘上下一级的排序树合并。合并过程中，会用最新更新的数据覆盖旧的数据（或者记录为不同版本）。在需要进行读操作时，总是从内存中的排序树开始搜索，如果没有找到，就从磁盘上的排序树顺序查找。在LSM树上进行一次数据更新不需要磁盘访问，在内存即可完成，速度远快于B＋树。当数据访问以写操作为主，而读操作则集中在最近写入的数据上时，使用LSM树可以极大程度地减少磁盘的访问次数，加快访问速度。
1.2.3 RAID vs. HDFS
1) RAID ：RAID（廉价磁盘冗余阵列）技术主要是为了改善磁盘的访问延迟，增强磁盘的可用性和容错能力。目前服务器级别的计算机都支持插入多块磁盘（8块或者更多），通过使用RAID技术，实现数据在多块磁盘上的并发读写和数据备份。
a) RAID0：数据在从内存缓冲区写入磁盘时，根据磁盘数量将数据分成N 份，这些数据同时并发写入N 块磁盘，使得数据整体写入速度是一块磁盘的N 倍。读取时也一样，因此RAID0具有极快的数据读写速度，但是RAID0不做数据备份，N 块磁盘中只要有一块损坏，数据完整性就被破坏，所有磁盘的数据都会损坏。
b) RAID1：数据在写入磁盘时，将一份数据同时写入两块磁盘，这样任何一块磁盘损坏都不会导致数据丢失，插入一块新磁盘就可以通过复制数据的方式自动修复，具有极高的可靠性。
c) RAID10：结合RAID0和RAID1两种方案，将所有磁盘平均分成两份，数据同时在两份磁盘写入，相当于RAID1，但是在每一份磁盘里面的N /2块磁盘上，利用RAID0技术并发读写，既提高可靠性又改善性能，不过RAID10的磁盘利用率较低，有一半的磁盘用来写备份数据。
d) RAID3：一般情况下，一台服务器上不会出现同时损坏两块磁盘的情况，在只损坏一块磁盘的情况下，如果能利用其他磁盘的数据恢复损坏磁盘的数据，这样在保证可靠性和性能的同时，磁盘利用率也得到大幅提升。在数据写入磁盘的时候，将数据分成N -1份，并发写入N -1块磁盘，并在第N 块磁盘记录校验数据，任何一块磁盘损坏（包括校验数据磁盘），都可以利用其他N -1块磁盘的数据修复。但是在数据修改较多的场景中，修改任何磁盘数据都会导致第N 块磁盘重写校验数据，频繁写入的后果是第N 块磁盘比其他磁盘容易损坏，需要频繁更换，所以RAID3很少在实践中使用。
e) RAID5：相比RAID3，方案RAID5被更多地使用。RAID5和RAID3很相似，但是校验数据不是写入第N 块磁盘，而是螺旋式地写入所有磁盘中。这样校验数据的修改也被平均到所有磁盘上，避免RAID3频繁写坏一块磁盘的情况。
f) RAID6：如果数据需要很高的可靠性，在出现同时损坏两块磁盘的情况下（或者运维管理水平比较落后，坏了一块磁盘但是迟迟没有更换，导致又坏了一块磁盘），仍然需要修复数据，这时候可以使用RAID6。RAID6和RAID5类似，但是数据只写入N -2块磁盘，并螺旋式地在两块磁盘中写入校验信息（使用不同算法生成）。
g) 
2) HDFS：HDFS以块（Block）为单位管理文件内容，一个文件被分割成若干个Block，当应用程序写文件时，每写完一个Block，HDFS就将其自动复制到另外两台机器上，保证每个Block有三个副本，即使有两台服务器宕机，数据依然可以访问，相当于实现了RAID1的数据复制功能。当对文件进行处理计算时，通过MapReduce并发计算任务框架，可以启动多个计算子任务（MapReduce Task），同时读取文件的多个Block，并发处理，相当于实现了RAID0的并发访问功能。