编写正常运行的程序很容易，但一旦数据量大起来，对代码的性能就需要认真考虑了。对于服务器来说，如果客户端一次访问，就需要话费几百毫秒，那么一旦每秒的访问次数多起来，后续的请求就会造成很明显的延迟。严重影响用户体验。最近做后端服务也遇到了一些需要优化的问题，数据量大了后，有明显延迟。 性能优化的前提是良好的构架设计：如果架构本身的设计就存在问题，在怎么优化也所能提升的空间也是很小。根据二八原则，大部分性能应该消耗在很少的地方，所以优化的关注点就在于那20%最耗时的代码块，解决了这个问题，整体性能就会有很大的提升。 代码层面的优化一般涉及到一下方面： ##1.并发模型的选择 对于不同的功能需要用不同的并发模型，适合单线程还是多线程，以及线程池这些都会影响到性能，对于服务器，模块是io密集型还是计算密集型。例如如果一次请求是需要做很多的计算，那么用线程池是合理的能够简化编程，但是如果一次请求主要时间是等待io，那么线程池是无法提升吞吐量的。 ##2.数据的存储 ###容器的选择 数据对象的存储方式取决于对数据的使用方式，就拿C++容器来说，如果要存储物品信息，一般系统中更多的是根据物品id来获取物品信息，那么久需要用key-value来存取，但map是红黑树，unorder_map是哈希表，哈希表的查询时间是O（1），而对于map,插入、删除都是O（logN），最坏和平均都是。 ###存取方式 是存指针还是存数据，这个需要根据具体问题，具体分析，尽量高效。 ##3.算法 算法的存在就是为了高效的解决一些复杂问题，以减少时间或者空间复杂度。一个排序就有很多种选择，冒泡，选择，快排，堆排序，堆排序，归并等。一般来说快排的整体效率比较高，那是针对于基本无序的序列，如果只是后来的元素无序，前面基本有序，这时候简单的使用快排就会造成降低性能。 ##4.代码质量 ###使用引用 在C++中尽量采用引用传递或者指针传递，这样不会产生参数拷贝，如果传入参数是一个复杂的数据结构，就能明显的提升性能。同理获取数据时也要用引用。 ###减少副作用 例如C++是不进行边界检查的，对于map的获取value，如果该key不在map中，map会插入一个key，value为默认值
std::map<int,int> i_map;
int value = i_map[123];
map是红黑树实现的，红黑树最终是一平衡树，这个插入操作会导致原来的树不平衡，内部就需要翻转达到平衡，这就会造成性能消耗。 ###同一变量的多次获取：
std::vector<int> v_int;
...
for (int i = 0; i < v_int.size(); i++)
怎么写出高质量的C++代码，推荐一本书 《高质量C++／C编程指南》。 ###同步锁 服务器编程会涉及到多线程，一旦涉及多线程，多线程中很多涉及到竞争资源的非原子操作都需要进行加锁，加锁的方式有很多种有信号量，互斥器，条件变量，读写锁。绝大多数情况使用互斥器就可以足够实现大多数功能，而且相对于其他锁性能影响较小。但在使用mutex时也需要注意。
- 锁的范围：只在需要同步的操作前后加锁和解锁，避免造成其他线程的无效的等待，造成性能损失。
- 尽量将操作划分，对于多种无前后依赖的临界资源，用多个互斥器。
来源：oschina
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