前言
优化策略很重要，前面MySQL、MongDB、包括负载均衡…..很多很多东西都需要优化，这个是很重要的，关系整个服务架构的性能，接下来就好好学习一下优化策略到底需要干些啥玩意
之前学的那些优化策略，真的看着配置就烦死了，很打击我的学习兴趣。今天学完Redis的优化，老师讲到不需要记住每一个配置到底咋写，需要的是整个优化策略的一个思路，又想到学长在腾讯面试种问到优化策略，我就觉得这玩意也太重要了。
我一改往日的复制粘贴操作（将课件中的配置直接粘贴到笔记），Redis 的优化笔记就显得和往日完全不同了，几乎没有配置，而是所有的Redis 整个优化策略方向的一个思考，比如从哪开始优化、优化的权衡……让整个优化的这个思考过程非常清晰。
因此，我像写这么一篇文章来讲讲优化策略的一个思考路线
1. 明确业务目标
我们知道业务就ToB、ToC、ToG 业务，不管是哪一个业务，业务都会有要求，我们可以用 SLA 来衡量这个要求
不同的业务有不同的 SLA，这个其实就是我们的一个指标
优化没有指标，那就不用优化，否则就是盲目调参
我们根据指标可以从多方面入手：性能相关的QPS、TPS、RT、p99 延迟；稳定性相关的可用性、RTO、RPO、ERROR；资源成本相关的CPU、内存、磁盘、机器；用户体验相关的…….等等
比如说，接口慢，我们不说优化一下接口的延迟，而是说把接口p99 2s 降到 500ms 以下，我们要有一个量化的的指标，不是凭感觉
2. 定位瓶颈
我们优化不是所有都要优化，而是优化那些不满足 SLA 的一些指标，找出整个系统中低于 SLA 的节点，如何找到这些节点？
还好我最近学了很多架构方面的东西，对整个互联网架构还是蛮熟悉的，其实就是分析用户的请求链路（这个不了解的可以先去我的上一篇文章看一下整个互联网架构）
我们可以在整个链路中找出拖累整个业务的节点，这些就是需要优化的
下面就是每个节点常见的一些问题：
| 层级 | 常见问题 |
|---|---|
| 网络层 | 带宽不足、跨地域访问、DNS 慢、连接数过多 |
| Nginx / 网关层 | worker 配置不合理、连接数不够、限流缺失 |
| 应用层 | 代码逻辑慢、线程池耗尽、接口串行调用 |
| 缓存层 | 缓存穿透、击穿、雪崩、热 key、大 key |
| 数据库层 | 慢 SQL、索引失效、锁等待、连接池不足 |
| MQ 层 | 消息堆积、消费者太少、消费逻辑慢 |
| 系统层 | CPU 高、内存不足、IO 高、文件句柄耗尽 |
| 架构层 | 单点、强依赖、没有降级、容量不足 |
当然，问题肯定不只这么多，只要有一个节点有问题，我们就去这个节点里面深挖，找出并优化那个瓶颈
3. 优化策略的思路
1. 减少请求量
最好的优化就是让系统做有用功
我们可以限流、缓存、去重、防止重复提交、静态资源…..通过这些减少数据库的压力，因为请求最终是到达数据库的，我们可以在它到达之前设置重重关卡
2. 缩短处理链路
链路越长，延迟越高，故障点就越多
我们可以串行改并行、同步改异步、阻塞改非阻塞、I/O多路复用用epoll、MQ消息队列做异步解耦削峰填谷减少远程调用、核心链路与非核心链路拆开…….
3. 垂直优化
垂直优化也就是提高单节点能力
我么可以提升CPU、内存、磁盘、网络性能、增大连接池、MySQL加索引…..反正就是使劲给一个机器造成最牛逼的
4. 横向优化
当单机优化到一定程度，就要考虑分布式扩展优化了
比如Nginx负载均衡、主从复制、集群、分库分表、多副本、k8s自动扩缩容
5. 缓存
这个就很熟悉了
业务访问模式、数据结构、key设计、命令使用、缓存命中、内存、网络、持久化、主从、集群……
这里不过多赘述了
6. 数据库
数据库通常是系统最容易成为瓶颈的地方
SQL语句、索引、表结构、读写分离、分库分表、锁、冷热数据分离……
一般先优化SQL 和索引，然后做读写分离、最后就是分库分表
7. MQ
高峰流量不能全部直接打到后端，实现异步、解耦、削峰填谷
8. 限流、降级、熔断
我们优化不只是让整个业务跑的快，还有就是碰到大流量如何扛住
可以限流、降级、熔断、隔离、超时、重试（防止重试风暴）
9. 容量规划
上面说到大流量，我们需要规划好，防止大促QPS暴涨，系统直接炸了，因此做好容量规划很重要，峰值QPS可能是平时的10倍以上
10. 可观测性
没有监控，就没有优化，优化前必须知道系统现在怎么样，其实也就是SLI
监控三大指标：Metrics 指标、Logs 日志、Tracing 链路追踪
四大黄金信号：流量、延迟、错误、饱和度
其实定位瓶颈这个过程靠的就是监控：
系统慢，看一些指标Metrics（CPU、内存、IO、网络、数据库、Redis….）、链路追踪Tracing 找到慢在哪个节点，然后看日志Logs有没有异常啥的，然后看数据库，最后肯定可以找到瓶颈，然后针对性优化，方案权衡，压测验证
4. 选择方案时看权衡
所有优化都有代价，一定要体现“权衡意识”。
优化不是越复杂越好，要考虑收益、成本、风险和业务一致性要求。
5. 验证结果
优化必须可验证，优化后的效果是否真实。
6. 防止回退
上线前要压测，线上要灰度，观察核心指标，如果指标不符合预期，要能快速回滚。
总结
优化其实就是 我们将SLI 和 SLA 对比，再根据监控去链路找瓶颈，找到后针对性优化，然后选择方案权衡，最后验证发布，防止回退
