前幾天陸陸續續的寫了四五篇性能相關的文章，有不少同學讓推薦性能測試的書籍，今天就推薦一本我認爲非常棒的書《性能之巔》。
前段時間再次花了幾天時間快速的閱讀下《性能之巔》，感覺受益匪淺，作者本身有很強的邏輯思維能力和實戰經驗；該書不論對於初學者還是有一定工作經驗的工程師來說，都值得一看。
1.本書的基本邏輯架構
本書主要主要從性能問題產生的應用程序、cpu、內存、文件系統、磁盤、網絡六個知識領域，按照普通人解決問題的思維方,2W1H（"是什麼？">"爲什麼？">"怎麼做？ "）的角度來分析問題解決問題。使得本書的閱讀變得有很強的邏輯性。
書中對於基本概念介紹相對比較多，統一概念，便於閱讀者更好的閱讀本身，這一點很贊。
2. 基礎知識和分析方法（一到三章）
前三章主要講解系統基礎知識和一些分析方法
街燈訛方法
在熟悉的工具或流程中試錯，比較盲目
Ad Hoc覈對清單法
保證所有人知道如何檢查最糟糕的問題，覆蓋全面，但必須保持清單及時更新
診斷循環
假設–儀器檢驗–數據–假設
USE方法
本書重點方法，對於所有資源，查看它的使用率、飽和度、錯誤
當然方法還有很多，限於篇幅在此只說明其中幾種方法。
3.觀測工具（第四章）
本書第四章主要講解觀測工具，性能觀測工具可以按照系統級別和進程級別來分類，多數的工具要麼基於計數器要麼基於跟蹤：
計數器
內核維護了各種統計數據，稱爲計數器，用於對事件計數。通常計數器實現爲無符號的整型數，發生事件時遞增。
系統級別的計數器有：
vmstat: 虛擬內存和物理內存的統計，系統級別
mpstat: 每個 CPU 的使用情況
iostat: 每個磁盤 I/O 的使用情況，由塊設備接口報告
netstat: 網絡接口的統計，TCP/IP 棧的統計，以及每個連接的一些統計信息
sar: 各種各樣的統計，能歸檔歷史數據
進程級別：
ps: 進程狀態，顯示進程的各種統計信息，包括內存和 CPU 的使用
top: 按一個統計數據排序，顯示排名高的進程
pmap: 將進程的內存段和使用統計一起列出
一般來說，上述這些工具是從 /proc 文件系統裏讀取統計信息的
跟蹤
跟蹤收集每一個事件的數據以供分析。跟蹤框架一般默認是不啓用的，因爲跟蹤捕獲數據會有 CPU 開銷，另外還需要不小的存儲空間來存放數據。
系統級別：
tcpdump: 網絡包跟蹤(libpcap lib)
blktrace: 塊 I/O 跟蹤
DTrace: 跟蹤內核的內部活動和所有資源的使用情況，支持靜態和動態的跟蹤
SystemTap: 同上
perf: Linux 性能事件，跟蹤靜態和動態的指針
進程級別：
strace: 系統調用跟蹤
gbd: 源碼級別的調試器
4.應用系統
本書的第五章主要講解應用相關知識，性能調整離工作所執行的地方越近越好：最好在應用程序裏，包括 Web 服務器、應用服務器、負載均衡器、文件服務器，等等。
設立性能目標能爲你的性能分析工作指明方向，並幫助你選擇要做的事情。沒有清晰的目標，性能分析容易淪爲隨機的『釣魚探險』。
常見目標：
延時
吞吐量
資源使用率
應用程序性能技術：選擇 I/O 尺寸、緩存、緩衝區、輪訓(epoll)、併發和並行、非阻塞 I/O、處理器綁定
編程語言相關：編譯語言使用編譯器優化、解釋語言一般不是首選、虛擬機、垃圾回收
5.資源監控（六到十章）
本身六到十章主要講了cpu、內存、文件系統、磁盤、網絡等知識，原理的知識講的相對較少，但作爲一個知識索引對閱讀幫助非常大，需要了解更深層的東西需要參考其他書籍。
CPU分析工具
內存分析工具
文件系統分析工具
磁盤分析工具
網絡分析工具
其中十二十三章來說，作爲性能測試人員來說，還是值得仔細研讀，其中解決問題的方式值得我們思考和借鑑。
2019年連續五十九天修心 土司於北京