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对于经常接触高并发服务的同学来学，会经常涉及到性能优化，但是由于平时很少总结，内容会比较分散，这里简单做一些总结

1：空间换时间

比如一些数据的访问需要很快返回结果，原本在磁盘上的数据，需要放到内存里面。

再比如为了能快速超找定位一些数据，我么会设计一些hash类的数据结构，提高查找效率

另外和这个相反的就是时间换空间，当然这种一般就不是高性能服务的常用方法，比较典型的就是使用压缩算法了。

2：并行/异步处理

并行一般是多线程/多进程/多协程来协作处理，提高并发度，提高qps，或者减少请求 处理时间。

异步通常比同步/阻塞的方式要快，也不会比协程慢，但是会增加一些代码的理解难度

3：预先/延后处理

比如提前读取数据，使用的时候能快速返回，不用再去读取，属于预先处理

延后处理，比如copy on write，典型的是c++ string的实现，属于写时拷贝。

4：缓存/批量合并

常见的cpu缓存，cdn缓存，程序中的LRU缓存，都属于一种缓存技术吧

批量合并，典型的是查询数据，一次可以执行多条命名，如redis的mget，pipeline等

5：算法和数据结构

算法这个就比较好理解了，n次方的算法事件复杂度和O(n)的算法复杂度，执行时间差异还是非常明显的

数据结构，比如什么场景适合用vector/list，什么场景适合用map/hash_map这也非常重要，需要熟悉每种数据结构的原理，知道起操作的时间复杂度，来选择合适的数据结构