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背景
在应用上线后，用户感知较明显的，除了功能满足需求之外，再者就是程序的性能了。因此，在日常开发中，我们除了满足基本的功能之外，还应该考虑性能因素。关注并可以优化程序性能，也是体现开发能力的一个重要因素。初级程序员可能仅满足于完成需求，但是若想走的更远，我们需要能够进行程序的性能优化。
性能优化方法总览
那性能优化，在程序开发中如此重要，那该如何进行性能优化呢？这里我结合开发经验，简单总结一些常用的性能优化方法。
- 缓存
- 并行执行
- 异步
- 批量
- 资源复用
- 预加载
- SQL优化
缓存
缓存，一种以空间换时间的思想，也是一种冗余的思想。我们将比较耗时的查询结果，缓存起来，一方面，避免每次连接数据库查询的耗时操作，另一方面，也有效使用了从缓存内存中读取的高效率。
缓存，可以分为多级缓存。一般常见的有本地缓存和分布式缓存。本地缓存框架有Caffine和Ecache等，分布式缓存框架有Redis和Memocache。对于一些无需持久化（重启后丢失）的数据，可以使用本地缓存；而需要持久化，则考虑使用分布式缓存更好。
缓存，虽然可以明显提升性能，但也存在可能数据一致性问题。需要我们根据业务场景，来选择合适的缓存策略。
并行执行
将串行执行动作，改为并行执行，也是常用的优化方法。举个通俗的例子：假如我们有四口锅，需要做饭，分别是煮鸡蛋、炒菜和煮粥；显然，串行的话，只使用一口锅，先后煮鸡蛋、炒菜和煮粥，整体时间会很长；正确的策略是，使用三口锅，三者同时进行，也即并行执行。
并行执行通常比串行效率更高，但使用过程中，需要注意是否存在线程安全问题。
实现并行的方式有很多，但总的来讲，一般都是使用多线程，这里推荐使用线程池来实现并行。
异步
有时候，我们调用一个耗时的接口（比如导出、调用第三方等）时，如果要求同步处理结果，往往会超时。
此时，可以考虑同步改为异步，先快速返回一个中间状态（比如导出中、处理中等）；然后异步再进行耗时的处理，等异步处理完成，更新中间状态为已完成（并可以考虑发送完成的消息通知）。
批量
一个典型的场景是：当我们需要写入大量数据到表中，通过for循环来单次插入，是个极其耗时的操作，因为它每次都要和数据库进行链接。这也是我们编码过程中需要，特别需要去避免的；正确方式是，改用批量操作的方式，在一个数据库会话中，批量插入数据。
通俗的例子来讲，你有10个鸡蛋，需要从1楼拿到3楼教室。显然不要一次只拿一个鸡蛋，来回跑10次；而是一次将10个鸡蛋带到3楼。
资源复用
资源复用，就是复用已经获取过的资源，也是池化的思想。比如一些开源的数据库连接池，会复用此前已有的Connection，来避免重复建立，从而提升效率。
设计模式中的单例模式和享元模式，也是资源复用的思想。总的来讲，就是避免每次都新建所需的资源，考虑复用。
预加载
对于一些比较耗时的资源，且变化不频繁或者实时性要求不高的，可以考虑进行预加载。平时所说的缓存预热，就是一种预加载的思想。
我们可以在项目启动时，或者发送指定请求时，后台将后续所需的耗时资源，进行加载，放入缓存，这样后续真正需要请求时，直接取得已加载的资源，会快很多。
SQL优化
通常性能优化的瓶颈，往往在于IO操作。我们操作数据库时，由于业务需要或者设计不合理，尝尝出现慢SQL；此时就需要我们重点进行SQL优化。
SQL优化的方法有很多手段，其中几个常用的有：
- 设计合适的索；
- 避免索引失效的场景；
- 以小表驱动大表；
- 避免Select * ，只查询所需字段；
- 查询执行计划，针对性的进行优化；
- 读写分离、分库分表等；
由于SQL优化的内容较多，这里是简单点明一下，它是程序性能优化的重要方面。
总结
上述简单罗列了，一些开发中常用的性能优化方向。我们可以根据实际业务场景，针对性的采取具体的优化措施。同时，在进行性能优化时，也别忘了进行性能瓶颈的定位，只有先定位好，瓶颈在哪里，才好针对性的进行优化。