性能優化的心得

跟同事交流，之前上線的系統一兩年之後，數據有兩三千萬

系統，沒有辦法很好的應對這麼多的數據

這有兩方面原因，一個是設計的時候沒有怎麼考慮數據量的問題

還有一個就是寫代碼的時候，並沒有註意數據量的問題

不去關註數據量的問題，這可能是程式員自己的意識，還有可能是客戶自以為的不用關註

客戶說，我們的數據沒有多少，你不用考慮那麼多，以後這個系統用不用都還不好說

現在只要100萬鋪底數據，5000條交易數據能跑出來就行

聽起來，100萬鋪底數據，5000條也不多，應該沒有那麼難吧

仔細分析客戶說的就跟沒有說一樣

因為一開始鋪底數據也不會有100萬，也不會恰好100萬裡面正好有五千條讓我們處理

100萬 5000條數據只是一個點，過完這個點怎麼辦，系統真的就死掉了？

除了設計上性能瓶頸不好解決，寫代碼的時候多思考一些問題，還是能解決一些性能問題的

以下就是自己最近優化客戶的銷項報表的一個心得分享

1. 首先優化什麼時候最合適

這個問題首先我們應該培養自己的優化意思，寫代碼的時候，就去註意這方面的問題。

另一個就是，優先保證客戶的需求是沒有問題的，這個時候有性能問題的再去優化。

如果沒有考慮功能是否開發完成就急著去優化，可能剛優化完，測出來了一些bug,又需要修改，當修改完之後，發現之前優化好的，需要再去優化，如此反覆有可能會浪費很多必要的時間

1. 優化到什麼程度才算結束

1.優化到客戶滿意，但性能這個問題，客戶的要求，我們也不一定能做的到

2.充分發揮電腦的計算能力，讓CPU和記憶體的利用率達到極致，降低與IO，資料庫，其他系統的交互次數

1. 優化過程中要從哪些方面去考慮
   1. 利用電腦的多線程
   2. 不需要寫文件的就不要寫
   3. 只要記憶體不死，能在記憶體裡面緩存的數據，就一次性放到記憶體裡面，不要頻繁訪問資料庫
   4. 不要在迴圈裡面，操作資料庫，除非數量大分批處理，需要釋放記憶體的時候
   5. 減少不必要的代碼，用更高效的演算法
2. 要藉助性能測試工具，定量去分析

1.用的比較多的是DotTreace，能夠比較好分析出來程式的性能瓶頸在哪裡，可以看到每個方法具體執行時間，能夠有方向的去優化

1. 要多問問有經驗的人，給些意見

1.向有經驗的人請教，能夠更快速的解決問題，有經驗的人，也許可以給出更多合理的意見