一、参考
二、性能分析
只要你理解了应用程序和系统的少数几个基本原理，再进行大量的实战练习，建立起整体性能的全局观，大多数性能问题的优化就会水到渠成。
你不需要了解每个组件的所有实现细节，只要能理解它们最基本的工作原理和协作方式
2.1 性能指标是什么？
我相信“高并发”和“响应快”一定是最先出现在你脑海里的两个词，而它们也正对应着性能优化的两个核心指标——“吞吐”和“延时”
“吞吐”和“延时”， 是从应用负载的视角来考察性能
如果从系统资源的视角出发的指标，比如资源使用率、饱和度
随着应用负载的增加，系统资源的使用也会升高，甚至达到极限
而性能问题的本质，就是系统资源已经达到瓶颈，但请求的处理却还不够快，无法支撑更多的请求
2.2 性能分析的 6 个步骤
性能分析，其实就是找出应用或系统的瓶颈，并设法去避免或者缓解它们，从而更高效地利用系统资源处理更多的请求
可以概括为下面这六个步骤：
(1) 选择指标评估应用程序和系统的性能
(2) 为应用程序和系统设置性能目标
(3) 进行性能基准测试
(4) 性能分析定位瓶颈
(5) 优化系统和应用程序
(6) 性能监控和告警
2.3 学习重点
想要学习好性能分析和优化，建立整体系统性能的全局观是最核心的话题
(1) 理解最基本的几个系统知识原理；
(2) 掌握必要的性能工具；
(3) 通过实际的场景演练，贯穿不同的组件
2.4 性能分析工具
Linux 性能工具图谱
这个图是 Linux 性能分析最重要的参考资料之一，它告诉你，在 Linux 不同子系统出现性能问题后，应该用什么样的工具来观测和分析
比如，当遇到 I/O 性能问题时，可以参考图片最下方的 I/O 子系统，使用 iostat、iotop、blktrace 等工具分析磁盘 I/O 的瓶颈
但是切记，千万不要把性能工具当成学习的全部
工具只是解决问题的手段，关键在于你的用法
只有真正理解了它们背后的原理，并且结合具体场景，融会贯通系统的不同组件，你才能真正掌握它们
2.5 思维导图
三、高效学习
3.1 技巧一
虽然系统的原理很重要，但在刚开始一定不要试图抓住所有的实现细节
先学会我给你讲的这些系统工作原理，但不要去深究 Linux 内核是如何做到的，而是要把你的重点放到如何观察和运用这些原理上，比如：
(1) 有哪些指标可以衡量性能？
(2) 使用什么样的性能工具来观察指标？
(3) 导致这些指标变化的因素等。
3.2 技巧二
边学边实践，通过大量的案例演习掌握 Linux 性能的分析和优化
3.3 技巧三
勤思考，多反思，善总结，多问为什么