毋庸置疑，Web性能优化是最近几年非常热门的话题。从Yahoo!在2006年推出YSlow以及相应的14的军规，到今年领军人物Steve Souder提出WPO的概念。几年时间里，网站性能重要性的概念已经深入人心，除一线的工程师，包括产品经理以及管理层纷纷加入其中，推进页面性能优化。大家普遍认为：性能好的网站，能吸引更多的用户，提供更好的用户体验，增加收入，并且降低成本。

    那么如何才能做好性能优化工作？Steve的两本书：《High Performance Web Sites》（中文版：《高性能网站建设指南》）和《Even Faster Web Sites》（中文版：《高性能网站建设进阶指南》），讲述了Web性能方面的最佳实践以及后面的研究和现实效果，可以说这个领域的葵花宝典。淘宝搜索结果页践行其中的最佳实践，不断总结优化，取得了明显的成果。基于这些实际的工作，我们总结出来性能优化简单有效的CPP方法和大家分享。

    

  

Cache

    Cache是任何大规模系统必须考虑的一个问题，其基本依据是从Cache中获取数据性能上要远优于重新计算。基本模式是Miss -> Store -> Hit。如下图所示：

    

    基本步骤：

首先检查Cache中是否有对应的数据；如果没有，请求后端，获取数据后将数据缓存起来；返回结果；如果命中，直接从cache 中返回数据。

    通常情况下，使用Cache能够大幅提升系统的性能，降低后台数据库的压力。淘宝目前很多系统都在使用Memcached和Tair.更多内容可参见对应的官方网站：

Memcached: http://memcached.org/Tair: http://code.taobao.org/project/view/2/

    需要特别指出的，Cache不是万能钥匙，并非适用所有的场景。使用时具体分析业务需求，关注Cache大小和命中率等指标。

Parallelism

    为了更好的用户体验，一个页面要尽可能地展示更多的相关信息，这种趋势被称为“Mashup”。以淘宝搜索结果页为例，页面中要展示宝贝搜索结果、相关搜索、产品搜索等多个模块的数据。如果按照传统串行化的做法，依次请求每一个后台模块，必然将大幅增也页面延迟。如果能够同时请求这些后台接口，做到并发访问，将大幅提升页面的性能。

    并发的方法有很多。玄悲同学在这篇文章给出了使用Multi CURL实现并发的方法，供大家参考。此外，Facebook在今年推出了革命性的BigPipe技术，分解网页成叫做Pagelets的小块，然后通过Web服务器和浏览器建立管道并管理他们在不同阶段的运行。这是类似于大多数现代微处理器的流水线执行过程：多重指令管线通过不同的处理器执行单元，以达到性能的最佳，也有很大的借鉴意义。

Prediction

    性能优化关乎用户体验，其中很重要的一个工作就是度量（Measuring），究竟页面要多块才能满足用户的需求？如果有时候受客观条件限制，不可能做到与生俱来的快，有什么办法来优化？这个问题有点像排兵布阵，很多情况下，我们需要浏览器的特性，做到分段输出。让用户尽可能早地看到页面的内容，降低用户首次交互所需要的等待时间（TTL，Time to Interaction）。

    以淘宝的搜索结果页为例，我们收到用户的查询请求后，简单校验判断后，就开始向浏览器发送页头等信息，降低The First Byte Time。在客户端下载页头HTML和JS、CSS的同时进行后端的计算，完成后将页面输出给用户。这种做法能够一定程度上减少用户等待时间，改善用户体验。在慢速网络的条件下，用户也能够很快地看到搜索结果页的页头和搜索框，以及部分结果。而不是面对一张空白页面等待结果。

    以上就是我们对于性能优化的一些总结。欢迎对此感兴趣的同学交流探讨。

建议继续学习：

1. WEB系统需要关注的一些点    (阅读：14110)
2. 30分钟3300%性能提升――python+memcached网页优化小记    (阅读：12129)
3. 基于SSD的数据库性能优化    (阅读：7414)
4. jQuery性能优化指南    (阅读：7325)
5. Buffer和cache的区别是什么？    (阅读：6839)
6. 谈冷热数据    (阅读：5759)
7. 一次简单C程序的性能优化    (阅读：5599)
8. Linux操作系统中内存buffer和cache的区别    (阅读：5316)
9. mysql sql 百万级数据库优化方案    (阅读：5059)
10. 学习：一个并发的Cache    (阅读：4987)