一 如何学习linux性能优化
强调： 由于知识'记忆曲线'以及'某些知识点不常用',所以一定要注重'复习'
思考： 如何进行'能力转义'以及'能力嫁接'? --> 真正站在巨人的'肩膀'上
性能调优的'目的'： 不影响'系统稳定性'的资源'最大'利用化
补充： 性能分析不能'脱离环境'侃侃而谈,了解基本的'性能基线'
切记: 千万不要把性能'工具'当成学习的'全部',应消除干扰，专注于'问题本身'
性能优化不光是'解决问题'或者是'降低成本',还有一个方向是 '提升' 用户体验① 性能优化的困惑
人性的'弱点': 面对困难的'勇气'和'决心'
② 性能指标是什么?
性能'指标'概念： 高并发 '=>' 吞吐 响应快 '=>' 延时
观察角度： '应用负载' 和 '系统资源' 的'视角'
③ 学好性能优化需要什么基础
重点： '操作系统'、'计算机原理',工作'N'年后才明白'基础'的'重要性'
建议： 如果'不具备'下面的能力,建议暂时不要'深入'探究,否则就会'走马观花',徒增烦恼
④ 学习的重点是什么?
+++++++++++ "立个 flag" +++++++++++
1、建立'整体'性能的'全局观'
2、理解最'基本'的几个'系统知识原理'
3、掌握Linux 性能'工具图谱'的熟练应用
布伦丹·格雷格 大师勾勒的Linux性能工作图谱
讲解'思路'： 我们先从'每类资源'开始,案例中会逐步'穿插各类资源瓶颈'的'交叉'情况
⑤ 怎么学习更高效
技巧'一'：虽然'系统的原理'很重要,但在刚开始一定'不要'试图抓住'所有的实现'细节
说明： 很大'一部分人'不是科班出身,计算机的'基础的素养'可能部分缺失,所以一开始'不要深陷'细节
说明： 不同'教育'背景、不通'工作'环境的it人员学习的'深度'不一样
技巧'二'： 边学边实践,通过'大量的案例'演习'掌握' Linux 性能的分析和优化 --> '实践出真知'
技巧'三'： 勤'思考'、多'反思 [复习回顾]'、善'总结'、多问'为什么'
诶主： 在'交流'中加深理解、并进行领域'扩展'学习
说明： 树立 'flag'
困惑：不理解把cpu跑满了'好还是不好'?
备注： 感觉'cpu空闲'很多很'浪费资源',但是'平时优化'的时候,都是要'降低'cpu使用率⑥ 补充
1、简化版的'性能优化'排查'思路'
遗留：
1) 程序是使用'单核'还是'多核' --> 'redis 单线程'
2) 判断内存'不足' --> '业务实际需要'还是'内存溢出'
3) cpu 核的使用'不均衡' --> 只有'某个 100%'
4) 深入理解'/proc'目录下的'文件'
遇到问题时会'Google 上网'搜索解决办法,但是'不知道原理',经常'胡乱'修改,'试错成本'太大
疑惑： '代码开发基础'在'性能优化工作'中到底能'占多少比重'?
思考： 关于'工具'的选择?
思考： 各种'软件'实际的性能优化'场景'? --> '各种组件'
重点： mysql 性能'优化' --> '慢sql'、'索引'
思考： gitlab服务器在'push和pull'的时候存在'20%左右'的可能'连接不上'?
认识： '同一个指标'放到'不同场景'里的效果可能是'差别巨大'的
疑惑： '操作系统'和'内核原理'要学习到什么程度?
深度学习 'deeping learning'的开发中： 遇到的'困难和疑惑'
思考： 为什么应用程序只'祸祸'某一个CPU,使用率达到'100%'?
备注： 'redis' 只使用'单核'、而 Memcached 可以使用多核
疑惑： '压测'时,CPU利用率很'低'?
思考： 作为'软件性能测试人员'如何学好'性能调优'？
备注： 不能'放低'对自己的'要求'
疑惑： 性能分析的'目的'?
说明： '重启 restart' 大法 '治标不治本' 
问题点： 调用函数'阻塞'导致性能问题
说明： 大厂'面试'也越来越关注'性能优化'?
备注： 后续还是要'有针对性'修炼'内功'
思考： 测试人员的'困惑'?
思考： 对于'SRE'运维人员?
思考： 集群'负载'排查?
说明： 服务一般都是'集群形式',多'实例'构成的 
现象： 系统运行很'慢',我登录上去也'很慢'、操作也'慢',执行top要'很久'才有结果
思考： 瞬间'oom'有何方式可以'捕获'
思考： 遇到过内存泄露问题,程序运行过程中'内存一直增长',但是自己难以定位到到底是那里除了问题?
