一个好的网站，不仅仅是实现了功能，还应该有良好的性能。包括高可用，极端情况断电，自然灾害，部分服务器挂掉的情况不影响正常提供服务。还包括大并发的支持，面对上千万的访问量还能还能正常提供服务。当然，很多网站不会面对这样大的访问量，但是追求大并发，高流量下的性能，应该成为每个开发人员努力的方向。
性能参考
单机性能
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CPU：有的应用需要大量计算，他们会长时间、不间断地占用 CPU 资源，导致其他资源无法争夺到 CPU 而响应缓慢，从而带来系统性能问题。例如，代码递归导致的无限循环，正则表达式引起的回溯，以及多线程编程造成的大量上下文切换等，这些都有可能导致 CPU 资源繁忙。
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内存：读写速度很快，但是成本过高。内存泄露，过多的全局变量等内存开销，可能耗尽内存，从而影响服务正常运行。
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磁盘IO：磁盘存储空间比内存大，但是速度比内存慢。过多的IO操作会降级服务的性能。
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网络：网络是互联网的经脉，是否畅通高效直接影响服务性能。
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数据库：大部分系统都会用到数据库，而数据库的操作往往是涉及到磁盘 I/O 的读写。大量的数据库读写操作，会导致磁盘 I/O 性能瓶颈，进而导致数据库操作的延迟性。对于有大量数据库读写操作的系统来说，数据库的性能优化是整个系统的核心。
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代码实现的强壮型：如果代码在边际条件出现异常，将影响服务的正常服务。
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算法及锁。高效的算法，对大运算程序影响很显著。并发编程共享读写同一资源会用到锁，锁的使用可能会带来上下文切换，从而给系统带来性能开销。
集群性能
我们上面提到单机的性能标准，无外乎CPU，内存，IO的平均负载情况。当有上千万的并发访问量时，一台主机无能如何是扛不住的，因此就会用到集群。集群利用负载均衡，有效的减轻了单机负载压力。集群应该考虑好高可用和数据同步的问题。
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高可用：当有部分服务器出现问题，不应该影响提供完整功能服务。常见的高可用方案有Nginx，HaProxy。
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数据同步：集群方案中，数据库不是存储在一台主机上。这样可以保证数据的安全，当一台数据库主机出现故障时，可以利用另一台恢复。数据库同步可以主从同步，但这个情况会出现从服务器和主服务器数据不一致的时间延迟。可以用写同步解决主从同步的问题，但是写同步要多台数据库写完才返回，造成数据库吞吐率下降。
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认证和授权：如何保证集群的服务一个认证入口。一次授权，所有的集群主机都能授权。而且保证独立访问单机时，认证授权不被绕过。
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网络安全：集群主机之间通信的安全。这个单机也需要考虑。
性能测试指标
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响应时间：响应时间分数据库响应时间，服务端响应时间，网络响应时间，客户端响应时间（JS执行逻辑，渲染等）
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吞吐量：在测试中，我们往往会比较注重系统接口的 TPS（每秒事务处理量）。TPS分为磁盘TPS和网络TPS。网络TPS不仅仅跟带宽有关系，还跟 CPU 的处理能力、网卡、防火墙、外部接口以及 I/O 等等紧密关联。
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计算机资源分配使用率：通常由 CPU 占用率、内存使用率、磁盘 I/O、网络 I/O 来表示资源使用率。这几个参数好比一个木桶，如果其中任何一块木板出现短板，任何一项分配不合理，对整个系统性能的影响都是毁灭性的。
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负载承受能力：当系统压力上升时，你可以观察，系统响应时间的上升曲线是否平缓。这项指标能直观地反馈给你，系统所能承受的负载压力极限。例如，当你对系统进行压测时，系统的响应时间会随着系统并发数的增加而延长，直到系统无法处理这么多请求，抛出大量错误时，就到了极限。
一些检测手段
1，查看系统平均负载
在Linux和类Unix系统中，我们可以通过w或uptime查看系统平均负载，下面是MacOS执行uptime命令的结果，后面三个数表示系统1分钟，5分钟，10分钟的平均负载。
16:45 up 7:26, 2 users, load averages: 2.07 1.94 2.06
2，查看CPU和内存情况。
可用用cat /proc/cpuinfo查看单机的CPU信息，用free -m查看内存使用情况。top命令是Linux监控命令，可以看到CPU，内存，虚拟内存，网络吞吐量，磁盘IO，进程调度情况。
3，硬盘及IO监控
通过df -hl查看磁盘使用情况，du命令查看目录占用磁盘情况。iostat可以监控IO负载情况。下面是MacOS下iostat输出。
disk0 disk2 cpu load average
KB/t tps MB/s KB/t tps MB/s us sy id 1m 5m 15m
89.54 183 15.98 26.48 0 0.00 14 7 79 2.12 2.21 2.17
4，网络响应时间
可以通过工具speedtest测试。curl命令加-w可以查看很详细的响应时间。
(.venv) xufan in ~/CatsAction on master ● ● ● λ curl -w "%{time_namelookup}::%{time_connect}::%{time_starttransfer}::%{time_total}::%{speed_download}" www.baidu.com
......
......
0.012914::0.020047::0.026661::0.026903::91576.000%
一些思路
- 不要过早优化，前期应该从软件工程的角度去开发。有性能拼劲的时候才着手优化。
- 不要想着简单扩容内存提升性能，也有很多IO操作设计到磁盘和网络，具体情况具体分析。
- 性能分析过早分析底层。应该着眼全局，从应用层，网络，IO，然后才是一些核心参数和算法。