不论你去面试高级工程师，还是架构师，性能优化的问题一定少不了。想彻底解决性能问题，就要全面了解程序设计、算法分析、编程语言、系统、存储、网络等方面知识。
但真正能做到的人少之又少，比如，这些问题估计你也遇到过：流量高峰期，服务器 CPU 使用率过高报警，是系统 CPU 资源太少，还是程序并发部分写的有问题？
系统并没有跑吃内存的程序，但敲完 free 命令后，却发现没有内存了，到底是哪里占了内存？
一大早就收到 Zabbix 告警，发现某台存放监控数据的数据库主机 CPU 的 I/O Wait 较高，该怎么处理？
大多数时候，我们只能看到“症状”，却不知道从哪儿下手排查和解决。因为 Linux 性能优化是个系统工程，除了要掌握那些基础知识，还有 2 点特别重要：1、尝试大量 Linux 性能工具，学习性能优化的思路和方法；2、不断的实践和总结，通过丰富的踩坑经历，将性能问题和系统原理关联起来，特别是将应用程序、库函数、系统调用、内核和硬件等不同的层级连接起来。我认为，学习要会抓重点。只要你了解几个系统组件的原理和协作方式，掌握基本的性能指标和工具，学习实际工作中性能优化的常用技巧，就可以准确分析和优化大多数的性能问题了。在这个认知的基础上，再阅读那些经典书籍，才能事半功倍。为你分享一张思维导图，涵盖了大部分性能问题，你可以借此对性能有个全面的认识。
这张图谱出自倪朋飞，他是微软资深工程师，有 10 年云计算工作经验，主要负责开源容器编排系统 Kubernetes 在 Azure 的落地实践。去年那会儿，我订阅了他的专栏《Linux 性能优化实战》。大概有 60 讲，讲解了 Linux 性能的基本指标、工具，以及相应的观测、分析和调优方法，用实际案例贯穿了从应用程序到操作系统的各个组件。跟着学下来，感觉收获很大，帮我解决了工作中的不少问题。发文前我看了下，已经有 26000+ 订阅了，截了一些评价供你们参考：
除了内容硬核以外，还有 2 点不得不提：1、讲解得很成体系，每一章节都有基础篇、案例篇和套路篇，选的案例也比较有针对性，都是工作中用得上的，「套路篇」就更别说了，有好几篇我刷了不止一遍。2、倪朋飞不仅会回答大家提出的问题，还会针对那些有代表性进行公开答疑，确实挺走心。说真的，光看评论区也能收获不少，自己的认知还是有局限性，有些问题现在没碰到，不等于以后不会出现。今天，我给大家争取了一波福利，专栏原价 99，拼团+口令「learnjava」到手仅69，不过优惠时间不长，仅限今天。扫码免费试读
