具体描述
性能是大型网站的一个要素，影响性能的因素非常多。本书由三位熟悉不同领域性能优化的技术专家打造，从大型网站的整体体系出发，讲述大型网站性能优化的全链路实践过程，包括核心原理、常见策略与实战案例。具体内容包括：基于用户体验的性能优化要素、前端性能优化、网站性能分析、服务端性能优化、TCP优化、DNS优化、CDN优化、大型网站性能监控体系、大型网站容量评估、高性能系统架构模式、大促保障体系、数据分析驱动性能优化。本书的初衷就是将实践分享给读者，为其展示一个性能优化相关知识的全貌。书中的很多性能优化方法和策略都是作者从实践中总结出来的，实用性非常强。本书既可供入门者了解大型网站性能优化所有的相关技术，以及解决问题的思路和方法，也可供业界同行参考，给日常工作带来启发。
作者简介
周涛明，阿里集团高级技术专家，本书的倡导者，在阿里体系有6年的工作经历，见证了阿里的某个电子商务平台从小到大的发展历程，主导过多次大促总体负责的工作。之前在Cisco工作，在阿里速卖通负责性能领域工作，参与过CDN、TCP、DNS的优化工作，特别是对CDN有比较深入的了解，对服务器端性能优化有比较多的经验，曾在蚂蚁金服保险事业部主要负责平台保险的架构工作，目前在集团信息平台事业部做架构师。
张荣华，蚂蚁金服集团高级架构师，有12年工作经验，曾在土豆网从事架构工作，是Javaeye的资深撰稿人，他写的很多文章在Javaeye里引起了很大的反响，在阿里从事多年架构工作，多次和笔者搭档历经大促性能保障工作，同时有非常丰富的性能优化经验，对架构、领域模型、性能等多方面都有非常丰富的经验，非常擅于学习。在计算机领域，是不可多得的人才，同时解决了很多难题，他的特点是能将一个技术难题，深入浅出地分析到位，是非常擅于讲故事的同学，是一位真正的技术人。
张新兵，速卖通前端性能专家，对于前端的性能优化有非常多的经验，从他身上能够看到不折不挠的技术人员的钻研精神，印象最深刻的是，为了解决兼容SEO的问题，他提出了页面不能异步化加载的前端性能优化方案，从方案提出到落地，经历了很长的时间和各种业务同事沟通，反复试验，效果喜人。
目录信息
1.1 页面用户体验的要素介绍 1
1.2 白屏时间 3
1.2.1 白屏时间的重要性 3
1.2.2 白屏过程详解 4
1.3 首屏时间 10
1.3.1 首屏时间的定义 10
1.3.2 首屏时间的重要性 11
1.4 页面整体加载完成 15
第2章 前端性能优化实战 16
2.1 延迟渲染 16
2.1.1 挑战和困难 17
2.1.2 解决方案 17
2.2 SEO Ajax 20
2.2.1 挑战和困难 21
2.2.2 解决方案 21
第3章 网站性能分析 24
3.1 快速了解网站性能 24
3.1.1 使用YSlow进行性能分析 24
3.1.2 使用PageSpeed进行性能分析 25
3.1.3 使用WebPagetest进行性能分析 27
3.2 真实用户前端性能监控 29
3.2.1 真实用户前端性能数据采集 29
3.2.2 数据采集可行性分析 30
第4章 服务端性能优化 36
4.1 最大QPS推算及验证 36
4.1.1 RT 37
4.1.2 单线程QPS 38
4.1.3 最佳线程数 38
4.1.4 最大QPS 39
4.1.5 实验数据验证公式 44
4.1.6 压力测试最佳线程数和QPS的临界点 47
4.2 同步模型与异步模型 49
4.2.1 同步模型 49
4.2.2 异步模型 50
4.2.3 为什么异步模型需要的线程数少 58
4.2.4 两个模型的对比及异步模型适用场景 59
4.2.5 小结 60
4.3 数据结构对性能的影响 61
4.3.1 HashMap的问题 61
4.3.2 HashMap的结构 62
4.3.3 碰撞 64
4.3.4 Hash算法 65
4.3.5 题外话：ConcurrentHashMap中的Hash 72
4.3.6 HashMap综述 73
4.3.7 均摊 74
4.4 算法设计不合理带来的性能问题 78
4.4.1 某应用A的现象 78
4.4.2 某应用B的现象 78
4.4.3 分析 79
4.4.4 方案 81
4.4.5 验证 82
4.4.6 小结 86
4.5 综合案例：电商活动页面性能优化 86
4.5.1 第一轮：通过APC使QPS提高近3倍 86
4.5.2 第二轮：解决消耗CPU资源大户Gzip 92
4.5.3 小结 105
第5章 TCP优化 107
5.1 TCP传输原理 108
5.1.1 TCP传输的简要说明 108
5.1.2 滑动窗口——接收端流量控制 108
5.1.3 拥塞窗口——发送端流量控制 109
5.1.4 传统TCP拥塞控制问题 110
5.2 Linux内核升级中的TCP优化技术 110
5.2.1 调整接收窗口 111
5.2.2 初始拥塞窗口调整（Linux 2.6.38开始支持） 111
5.2.3 Early Retransmit（Linux 3.5开始支持） 112
5.2.4 初始RTO调整（Linux 2.6.18开始支持） 114
5.2.5 TFO 114
5.2.6 TSO 115
5.3 TIME_WAIT问题案例分析 116
5.3.1 问题现象 116
5.3.2 问题分析 117
5.3.3 问题初步解决 118
5.3.4 问题再分析 118
5.3.5 问题后记 119
5.4 总结 119
第6章 DNS优化 120
6.1 DNS基本原理 121
6.1.1 DNS的一些关键术语 121
6.1.2 DNS查询过程 122
6.1.3 NS选择策略和机制 124
6.1.4 DNS扩展协议EDNS 125
6.1.5 常用DNS相关命令 126
6.2 实战案例：超远距离DNS性能问题分析和优化 130
6.2.1 现象描述 130
6.2.2 DNS Lookup耗时长的问题分析 131
6.2.3 DNS解析性能解决方案 133
6.3 总结 136
第7章 CDN优化 138
7.1 CDN优化概述 138
7.2 CDN的相关术语 140
7.3 从应用看CDN的基本原理 141
7.3.1 CDN基本架构 141
7.3.2 CDN全局调度 141
7.3.3 CDN基本调度方式 142
7.3.4 CDN加速的基本实施流程 145
7.4 CDN优化常见策略 146
7.4.1 静态化缓存优化 146
7.4.2 动态内容静态边缘化 147
7.4.3 动态加速优化 150
7.4.4 用户序列优化原理 153
7.4.5 域名合并优化 153
7.4.6 多级缓存架构优化 154
7.4.7 301、302跳转边缘化访问和多终端边缘化判断 154
7.5 CDN优化实战 155
7.5.1 CDN的不合理架构造成304请求耗时长优化实战 155
7.5.2 静态资源命中率优化实战 159
7.5.3 CDN动态加速优化实战 164
7.5.4 CDN静态化的问题和优化实战 171
7.5.5 CDN调度优化实战 178
7.6 总结 179
第8章 大型网站性能监控体系 182
8.1 监控设计 183
8.1.1 应用监控存在的问题 183
8.1.2 从问题排查思路看监控的设计 183
8.1.3 监控的设计步骤 184
8.1.4 监控常见法则总结 187
8.2 大型网站性能监控体系设计目标和原则 188
8.2.1 准确性 188
8.2.2 完整性 189
8.2.3 实时性 189
8.2.4 细分化 189
8.2.5 聚合化 189
8.2.6 图表化 190
8.2.7 可追溯 190
8.3 性能指标和监控项及实现 190
8.4 性能监控的关键指标 194
8.4.1 应用监控 194
8.4.2 系统监控 196
8.5 常用监控命令详解 201
第9章 大型网站容量评估 205
9.1 容量评估概述 205
9.2 容量评估的特点 206
9.3 单机峰值QPS的测算 206
9.3.1 单机测算方法 207
9.3.2 两种常用的引流压力测试方法 207
9.3.3 引流压力测试停止时间的判断 208
9.3.4 如何避免单机压力测试出现问题 209
9.4 大型网站常用的容量评估方法 210
9.4.1 二八原则评估法——新业务评估的基本方法 210
9.4.2 有历史数据参考的容量评估——GMV线性比例评估法和GMV转化评估法 210
9.4.3 流量占比评估法 215
9.5 总结 216
第10章 高性能系统架构模式 218
10.1 无状态架构 219
10.1.1 解决方案一——Session复制 219
10.1.2 解决方案二——Session Sticky 220
10.1.3 解决方案三——Session集中式存储 220
10.1.4 解决方案四——基于浏览器Cookie的无状态架构 222
10.2 基于负载均衡器的水平扩展架构 222
10.3 基于DNS的负载均衡 224
10.4 读写分离架构 224
10.5 基于数据水平切分的水平扩展架构 225
10.6 缓存架构 228
10.6.1 缓存的基本属性 229
10.6.2 缓存的分类 229
10.6.3 缓存使用常见的问题和误区 230
10.6.4 缓存使用场景 231
10.6.5 缓存使用规范和原则 232
10.7 近端架构 233
10.8 异步化架构 234
10.9 排队缓冲架构 235
10.10 多机房架构 236
10.10.1 同城架构 236
10.10.2 异地架构 238
10.11 基于服务的可扩展架构 240
10.12 日结架构 242
10.13 热点避免架构 243
第11章 大促保障体系 246
11.1 大促保障概述 246
11.1.1 大促保障简介 246
11.1.2 大促保障整体流程 247
11.2 大促保障体系详解 249
11.2.1 容量保障体系 249
11.2.2 风险保障体系 253
11.2.3 组织保障 255
11.2.4 运维保障 255
11.2.5 中间件保障 256
11.3 大促容量峰值保障策略 257
11.4 大促风险保障策略 259
11.4.1 风险保障概述 259
11.4.2 风险保障常见风险 259
11.4.3 风险识别和风险分类 260
11.4.4 风险保障策略 263
11.4.5 分组隔离策略 265
11.4.6 业务降级策略 265
11.4.7 监控发现策略 265
11.5 大促资金安全保障策略 265
11.5.1 常见的资金安全防护策略 265
11.5.2 大促资金安全防护 268
11.6 大促经验沉淀 268
11.7 大促保障实战分析 269
11.7.1 机房网络瓶颈问题分析 269
11.7.2 集群个体异常造成的容量问题分析 275
11.7.3 诡异的网络瓶颈 278
11.7.4 多机房压力测试流量不均问题分析 283
11.7.5 Tengine限流案例 291
11.8 总结 292
第12章 数据分析驱动性能优化 293
12.1 WebP性能优化案例背景 293
12.1.1 WebP格式开始兴起 294
12.1.2 WebP改造使L-D转化率下降 295
12.2 性能优化中的数据分析原理与方法 296
12.2.1 数据分析简介 296
12.2.2 数据分析之杜邦分析 297
12.2.3 数据分析之多维分析 299
12.3 通过数据分析来诊断WebP的性能问题 303
12.3.1 指标定义 303
12.3.2 基于指标树自动诊断WebP的性能问题 305
12.4 案例：通过数据分析进行OLAP分析和RT优化 308
12.4.1 在线分析系统响应指标基线的定义 308
12.4.2 性能问题诊断 309
12.4.3 数据的获取及觉察 311
12.4.4 方案的推导 313
12.4.5 小结 315
12.5 通过函数抽象进行性能优化 316
12.5.1 优化过程简介 316
12.5.2 函数抽象 317
12.5.3 统计分析 319
12.5.4 小结 321
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本书在工业界的适用性和前瞻性令人印象深刻。它很贴合当前云计算和微服务架构的实际应用场景，很多优化点是针对云原生环境特有的挑战，比如服务网格带来的额外延迟、容器化带来的资源隔离问题等。作者显然不是坐在办公室里纸上谈兵，而是实实在在地经历过大规模系统的“痛苦”和“成长”。比如，它有一段关于数据库慢查询治理的描述，不仅讲了索引优化，还深入讨论了ORM框架在生成SQL时的效率陷阱，以及如何通过分析实际执行计划来发现那些“看起来很合理但性能很差”的查询语句。对于我们这些处于快速扩张期的公司而言，如何在高可用和高性能之间找到一个动态平衡点，是每天都要面对的挑战。这本书提供的，就是一套实用的、经过市场检验的“调优工具箱”，它教会我的不仅是如何修补一个已经破损的系统，更重要的是，如何从一开始就设计出一个更具韧性和扩展性的平台。
评分说实话，我一开始对这类“实战”类的书是抱有一点怀疑态度的，总觉得很多都是作者的自我标榜，水分大。但这本书彻底颠覆了我的看法。它的可读性极强，语言风格非常平实、接地气，没有太多晦涩难懂的术语堆砌，即便是涉及到一些底层网络协议的优化，作者也能用非常直观的比喻将其阐述清楚。我印象最深的是它对前端性能优化的章节，它没有止步于我们常用的Webpack配置或者CDN加速，而是深入到了浏览器渲染路径的优化、关键渲染路径的分析，甚至提到了如何通过调整DOM结构和CSS加载顺序来争取那毫秒级的用户体验提升。这种对细节的极致追求，体现了作者深厚的功力和对用户感受的尊重。我甚至在公司内部组织了一次小型的分享会，就是基于书中的一个案例，我们按照书中的步骤去复现和验证，效果立竿见影，解决了困扰我们团队好几个月的一个间歇性加载延迟问题。这本书，与其说是一本技术手册，不如说是一本“如何打造世界级用户体验”的行动指南。
评分这本书简直是为我这种长期在互联网一线摸爬滚打的技术人量身定制的。我记得我拿到手的时候，就被它扎实的实战案例吸引住了。它不像市面上很多同类书籍那样，只停留在理论层面或者泛泛而谈一些高大上的概念，而是真正深入到了业务场景中去剖析问题。比如，书中对某个电商平台在“双十一”期间遇到的高并发瓶颈是如何一步步拆解、定位，最后用什么具体的技术手段（比如缓存雪崩的防御、限流策略的部署）来解决的，描述得极为详尽。那种感觉就像是跟着一个经验丰富的老兵，手把手地带你进入一个真实的战场，告诉你哪里有雷，哪里有捷径。我特别欣赏作者在阐述技术方案时，不只是罗列工具，而是清晰地解释了“为什么选择这个方案”以及“它背后的权衡取舍”。这对于我们日常工作中面临的资源和时间限制，是非常宝贵的指导，让人明白技术选型从来不是孤立的，而是服务于整体业务目标的艺术。读完后，我感觉自己对系统稳定性的理解上升了一个维度，不再是头痛医头脚痛医脚的修补匠，而是能从全局架构上规划和预防问题的架构师了。
评分读完这本书，最大的感受就是“方法论的迁移性”。很多技术书籍的生命周期很短，因为技术栈更迭太快，今天学的框架明天可能就被淘汰了。但这本书所传递的，是底层的心法和观察问题的方法，这些是永不过时的。比如，它在讨论缓存策略时，不只是讲了Redis的几种模式，而是深入探讨了“数据一致性”和“过期策略”的设计哲学，这些原则适用于任何缓存技术，无论是Memcached还是自研的分布式缓存系统。再比如，对于如何进行容量规划和压力测试，书中详细拆解了测试场景的构建、指标的选取以及结果的解读，这套方法论可以直接套用到任何新上线的业务系统上。我甚至把它当成一本“思维训练手册”来对待，它训练我以一个防御性的姿态去思考架构，时刻预判潜在的风险点。这种从具体技术细节上升到宏观工程哲学的引导，使得这本书的价值远远超出了其具体的章节内容。
评分这本书的价值，很大程度上体现在其对“系统性思维”的培养上。如今的软件系统越来越复杂，一个性能问题往往不是由单一模块引起的，它可能是由前端的网络延迟、后端的数据库锁、中间件的配置不当，甚至是部署环境的资源争抢共同导致的“系统级故障”。这本书的高明之处在于，它没有割裂地讨论这些模块，而是提供了一个完整的、跨越多个技术栈的性能诊断流程。作者提供了一套成熟的排查框架，教你如何利用各种监控工具（比如APM、日志分析系统）的数据，像侦探一样，逐步锁定问题的根源。我特别喜欢它在讨论异步处理和并行计算时的对比分析，它清晰地展示了在不同负载模型下，不同的并发模型（比如线程池、协程）各自的优缺点和适用场景。这对我来说至关重要，因为我正在负责一个需要处理海量实时数据的微服务集群，这本书提供的思路让我能够更加自信地设计和调整我们的异步处理机制，确保系统在高压下依然能保持优雅和稳定。
评分人生是一场修炼的过程，不断地突破自己的舒适圈，不断地和内心的懒惰做斗争，咬牙做下来，才能体会到这件事情的不易，轻易得到的总是不会太珍惜。我们处于飞速发展的时代，同时我们也处于浮躁的时代，这个时代造就了很多英雄，但也很容易在其中迷失自己。在迷失的时候，给自己定一个目标，只有不断地学习和努力，同时摆正自己的心态，明确自己想要的东西，才能处在浪潮之巅，在时代的浪潮里留下自己的痕迹。但是本书读完感觉很失望！
评分详述了大型网站优化各环节，可以补充一些很多盲区，值值得五星//看看CDN这节，看得出来理解很深。看了下背景介绍，原来是cisco背景的，然后外加阿里背景，所以提及了tair
评分CDN 那章还行 ~
评分CDN 那章还行 ~
评分我觉得很奇怪，这本书明明京东就有，而且价格很便宜，为什么豆瓣上只显示当当呢？
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