性能(performance)设计非常重要，对于服务器端实时交易系统来说系统性能的重要性不言而喻，对客户端软件来说性能好的软件也会获得良好的用户体验，从而给用户留下高质量软件的良好印象。因此在进行架构设计中性能设计非常重要。
但架构设计实际是一个平衡设计，在可用性、可扩展性、可维护性、可靠性、高性能等之间做个妥协选择。这些非功能性的需求再加上复杂的功能性需求，同时还要考虑到项目管理上tight
schedule, low cost, perfect effect的三角难题约束，有时需求还不是很明确，vision不是很清楚，这种情况下系统架构设计真是一门艺术。(可参考笔者另外一篇文章《也谈系统设计的一些原则》 )
单就性能设计来说，在架构设计初期就一定要把系统性能考虑在内，否则等开发完成以后测试发现性能不好就比较难办，通常要花费较长的时间来诊断性能瓶颈，找到提升的办法，甚至要改变架构，伤筋动骨，往往造成项目延期。所以性能设计首先要有明确的性能目标，根据用户和软件本身的性能要求来设计，合适的就是最好的。其次，要有适当的度量标准和量化的性能指标。最后，要有相应的设计策略，具体的测试方法。
根据我的经验，影响系统性能主要瓶颈在I/O，包括数据库，socket，网络通信，文件等，例如频繁查询数据库并返回大量结果集，频繁操作大文件等，这些昂贵的操作会占用大量的CPU时间。拿系统响应和服务一个事务来说，有几个Round
trip，要通过哪几层I/O，如何合理的分配这些I/O的调用，降低不必要的I/O，都是进行系统性能设计要考虑的。而有些性能问题在初期并不会表现出来，但当拿到实际上线环境下，存在多用户并发、大数据量的情况下就会暴露出严重的问题。所以性能设计时一定要考虑到I/O，同步，并发，资源争用，以及大数据量等因素。通常，I/O操作、网络响应、差的算法、数据库、以及其他的低效的资源使用都会导致低劣的性能。
具体可用的设计策略有：
缓存以及缓存层(caching layer)
在数据层和应用层之间增加数据缓存层，提供全局数据服务。可以大大减少数据库往返次数。与读取数据库和读取大文件（如XML文件）比，读取内存的速度无疑要快的多。所以对经常要访问的数据进行缓存是非常好的实践方法。因为现在系统往往内存很大，可以充分利用大内存，而共享内存更能实现数据并发访问。
多线程(multi-threading)
现在基本上大部分软件实现多线程或多进程，多线程对单CPU系统还只是顺序利用CPU时间和改善用户体验，多CPU系统才是真正的并行。要注意的是多线程不要争抢访问同一资源而导致部分串行操作，要做到真正的并行操作多线程并不容易。另外，在多线程间同步一个庞大的资源，过多创建线程又没有实现线程池也会导致系统性能下降。
负载平衡(load balancing)
物理上增加地位对等的集群服务器（Cluster），通过负载分配算法分配相应服务器来相应客户端请求。很多系统支持负载均衡，Windows
server2003 IIS就支持负载均衡服务，其他如WebLogic, WebSphere也有集群版本支持负载均衡。当然你也可以自己实现负载分配算法。
数据库优化（database optimization）
如果应用程序使用了数据库，可以采取许多步骤来消除访问和写入数据时的瓶颈：
- 标识潜在的索引，但不要创建过多的索引。
- 如果使用 SQL Server，则使用 SQL Server 的事件探查器和索引优化向导。
- 监视处理器的使用；理想范围是：75-80% 处理器时间。
- 使用查询分析器分析查询计划以优化查询。
- 使用存储过程优化性能。
- 标准化写入的大量数据 —写入较少的数据。
- 取消标准化读取的大量数据 —读取较少的数据。
文件系统优化
有时候系统性能不好，但当你关闭写log的功能，性能一下子提高很多。因为频繁的打开关闭大log文件时I/O开销非常大，同样记录log到数据库也一样。所以，release版尽量减少写log，或干脆移到裸设备上。
频繁打开关闭文件对系统性能下降程度是惊人的，可以通过一些变通办法来减少文件的频繁操作。
例如，原来的缓存持久化实现是保存在XML文件，每次要获得一个配置项，都打开XML文件，通过XPath拿到这个配置项的值，这样效率不高，而且容易把这个XML文件lock住；改进的方法是：通过比较XML文件的修改时间(System.IO.File.GetLastWriteTime)判断是否要再次打开文件，大大提高了效率；另一个可以改进的方法是：启动时读取所有配置到一个静态的HashTable，每次要获得一个配置项都从内存HashTable获取，在最后或适当的时候持久化到XML。
代码性能设计
在编程实现上，代码性能设计也很重要，一些昂贵的操作会占用大量的资源和CPU时间。例如，字符串相加没用StringBuilder,
频繁创建对象，差劲的排序或递归算法，过多的装箱拆箱，过多的使用反射（Reflection），频繁new
HashTable或大的数组，用异常（Catch Exception）用做正常的逻辑，使用复杂的正则表达式，等等。具体可以参考《Effective
C++》《Effective C#》等书籍。
语言的选择
另外，语言选择也很重要。比如相对于Java, C#, C++, 大多数OLTP系统用C语言效率高的多，因为在所有的高级程序设计语言中，C程序设计语言的运行效率是公认的。再比如我们熟悉的一些框架，框架本身是C#或是Java的，但其核心独立模块是C++封装的，这样可以达到最佳的性能。所以对于一些特定的业务需求目标和数据的具体情况，对于核心的模块或算法，可以用特定的语言来实现以获得更好的效率。
应用层
比如应用层和数据库的API，在.Net中就有就有DataReader、DataSet和IList等的选择以及转换等，这个根据具体情况而定；还有就是大家常采用的数据的格式化和压缩，以及采用分页，减少传输的数据量；是否可以把一部分处理逻辑放在客户端呢，减少服务端的工作量。界面端也是有很多针对性能优化的考虑，例如绘图，控件重绘都是非常耗资源的，各控件的数据加载和数据绑定性能也各不相同，尽量采用惰性加载，异步加载；初始化和启动速度等都是需要考虑和优化的。
这些只是我项目经验积累和归纳，水平有限，项目有限，认识更有限，欢迎大家指正补充。 |
