最近在工作中接手了一个比较棘手的任务，改进D系统的性能。为什么要改进呢？因为有同事反映，我的网页打开慢了，就是D系统导致的。
可是具体一了解情况，首先，报错并不直接指向D系统。而且这个问题不是一直存在的，而是偶发的，同事也没有办法复现。这种偶发的（不是一直存在的）性能（时好时坏，而不是一直坏，要压力达到某种程度才会坏）问题最难搞了。
刚开始真是没头绪，提出了一系列的改进措施，这些措施都可以改进性能问题，如果能解决，是我运气好；如果不能解决，那就再试别的方法，一直到解决为止：感觉就像是撞大运。而且改进措施可都是要对现有架构进行大改，是要伤筋动骨的，你要是跟别人说，你改这个是为了撞大运，估计没人
愿意改变现状。
后来想通了，迷茫的原因是因为对问题没有弄明白，没有量化。以前遇到的问题大多是定性的，例如网页能不能打开，而不是像这次是定量的，网页打开得慢。ok，如果我们能量化它，那么我们就可以回答，网页是不是真的打开慢了（坏的时候打开网页的时间相对于平均时间），是D系统导致的吗（花在D系统的时间相对于其他环节的时间），D系统为什么会慢（打开网页慢的请求和其他请求有什么区别）。
有了量化数据，感觉方向好像清晰了很多。而量化（也可以说是监控），最好平时就有，如果没有，那么需要考虑是否将其常态化。
另外，针对性能问题，我最近看了一些文章，大体解决思路如下，要详细说又是一片文章，下面简单说说：
1 通过询问了解问题本身。弄明白数据流向，最近做了什么改变吗？
2 通过量化来确实是否真的有问题。
3 通过观察系统资源是否存在瓶颈来确定问题环节。
4 改变，观察效果。
题图 by TeroVesalainen
