编辑“︁性能优化”︁

= 性能优化 =

'''性能优化'''是指通过系统化的方法改进软件或系统的运行效率，使其在相同硬件条件下能够更快地执行任务、使用更少的资源或处理更大的负载。这是[[计算机科学]]和[[软件开发]]中的重要课题，与[[算法设计]]、[[系统架构]]等密切相关。

== 基本概念 ==
性能优化通常关注以下关键指标：
* '''响应时间'''：完成单个操作所需的时间
* '''吞吐量'''：单位时间内处理的操作数量
* '''资源利用率'''：CPU、内存、I/O等系统资源的使用效率
* '''可扩展性'''：负载增加时系统保持性能的能力

== 优化层次 ==
性能优化可以在不同层次进行：

=== 代码级优化 ===
<syntaxhighlight lang="python">
# 优化前：使用列表推导式创建大列表
result = [x*2 for x in range(1000000)]

# 优化后：使用生成器表达式
result = (x*2 for x in range(1000000))
</syntaxhighlight>

=== 算法优化 ===
将时间复杂度从<math>O(n^2)</math>降低到<math>O(n \log n)</math>可以显著提升性能：
* 排序算法选择：快速排序 vs 冒泡排序
* 搜索算法选择：二分查找 vs 线性查找

=== 系统架构优化 ===
<mermaid>
graph TD
    A[客户端] --> B[负载均衡]
    B --> C[服务器集群]
    C --> D[缓存层]
    D --> E[数据库]
</mermaid>

== 常用技术 ==

=== 缓存 ===
* 内存缓存（如Redis）
* CPU缓存优化
* 浏览器缓存策略

=== 并发处理 ===
* 多线程编程
* 异步I/O
* [[并发编程]]模式

=== 数据库优化 ===
* 索引优化
* 查询重构
* 分库分表

== 性能分析工具 ==

{| class="wikitable"
|+ 常用性能分析工具
! 工具类型 !! 代表工具
|-
| 代码分析 || cProfile, gprof
|-
| 系统监控 || top, htop, vmstat
|-
| 网络分析 || Wireshark, tcpdump
|-
| 数据库分析 || EXPLAIN, SQL Profiler
|}

== 优化原则 ==
1. '''测量优先'''：使用工具准确定位瓶颈
2. '''80/20法则'''：优先优化最关键的部分
3. '''避免过早优化'''：在代码清晰和性能间平衡
4. '''考虑可维护性'''：优化不应过度复杂化代码

== 实际案例 ==
'''案例1：Web应用响应慢'''
* 问题：页面加载时间超过5秒
* 分析：数据库查询未使用索引
* 解决方案：添加适当索引，查询时间从3秒降至50ms

'''案例2：科学计算性能瓶颈'''
* 问题：矩阵运算效率低下
* 分析：使用Python原生列表
* 解决方案：改用NumPy库，速度提升100倍

== 进阶主题 ==
* [[JIT编译]]技术
* 向量化计算
* 内存对齐优化
* 指令级并行

== 参见 ==
* [[算法复杂度]]
* [[系统设计]]
* [[并发编程]]
* [[编译器优化]]

[[Category:编程教程]]
[[Category:计算机性能]]
[[Category:软件开发技术]]