性能优化流程
性能优化流程包含以下 6 个步骤：
- 定义优化目标
- 建立性能基线
- 定位用户响应时间的瓶颈
- 提出优化方案，预估每种方案的收益、风险和成本
- 实施优化
- 评估优化结果
一个性能优化项目，经常需要对步骤 2 到 6 进行多次循环，才能达到优化的目标。
不同类型系统优化目标不同。例如，对于一个金融核心的 OLTP 系统，优化目标可能是降低交易的长尾延迟；对于一个财务结算系统，优化目标可能是更充分利用硬件资源，缩短批量结算任务时间。
一个好的优化目标应该是容易量化的，比如：
- 好的优化目标：”业务高峰期上午 9 点到 10 点，转账交易的 p99 延迟需要小于 200 毫秒“
- 差的优化目标：”系统太慢了没有响应，需要优化“
定义一个清晰的优化目标有助于指导后续的性能优化工作。
为了高效地进行性能优化，你需要采集当前的性能数据以建立性能基线。需要采集的性能数据通常包含以下内容：
用户响应时间的平均值和长尾值、应用系统的吞吐
数据库时间、Query 延迟和 QPS 等数据库性能数据。
TiDB 针对不同维度的性能数据进行了完善的测量和存储，例如慢日志、Top SQL、持续性能分析功能和流量可视化等。此外，你还可以对存储在 Prometheus 中的时序指标数据进行历史回溯和对比。
资源使用率，包含 CPU、IO 和网络等资源
配置信息，比如应用系统、数据库和操作系统的配置
基于性能基线的数据，定位或者推测用户响应时间的瓶颈。
现实中的应用程序往往没有对用户请求的链路进行完整的测量和记录，因此你无法通过应用程序对用户响应时间进行自上而下有效的分解。
与之相反的是，数据库内部对于 query 延迟和吞吐等性能指标记录非常完善。基于数据库时间，你可以判断用户响应时间的瓶颈是否在数据库中。
- 如果瓶颈不在数据库中，需要借助数据库外部搜集的资源利用率，或者对应用程序进行 Profile，以确定数据库外部的瓶颈。常见场景包括应用程序或者代理服务器资源不足，应用程序存在串行点无法充分利用硬件资源等。
- 如果瓶颈存在数据库中，你可以通过数据库完善的调优工具进行数据库内部性能分析和诊断。常见场景包括存在慢 SQL、应用程序使用数据库的方式不合理、数据库存在读写热点等。
具体的分析诊断方法和工具，请参考性能优化方法。
通过性能分析确定系统瓶颈点之后，根据实际情况提出低成本、低风险、并能获得最大的收益的优化方案。
根据阿姆达尔定律，性能优化的最大收益，取决于优化的部分在整个系统的占比。因此，你需要根据性能数据，确认系统瓶颈和相应的占比，预估瓶颈解决或者优化之后的收益。
需要注意的是，即使某个方案针对最大瓶颈点的优化潜在收益最大，也需要同时评估该方案的风险和成本。例如：
- 对于资源过载的系统，最直接的优化方案是扩容，但是实际中可能因为扩容方案成本太高而无法被采纳。
- 当某个业务模块里的一个慢 SQL 导致整个模块的响应时间很慢时，升级到数据库新版本的方案可以解决这个慢 SQL 问题，但是同时可能影响原来没有问题的模块，因此该方案可能存在潜在的高风险。一个低风险的方案是不升级数据库版本，直接改写现有慢 SQL，在当前数据库版本中解决该问题。
综合考量收益、风险和成本，选定一种或者多种优化方案进行实施，并对生产系统的变更进行周全的准备和详细的记录。
为了降低风险和验证优化方案的收益，建议在测试环境和准生产环境对变更的内容进行验证和完整的回归。例如，针对一个查询业务的慢 SQL，如果选定的优化方案是新建索引优化查询的访问路径，你需要确保新的索引不会在现有的数据插入业务中引入明显的写入热点，导致其他业务变慢。
实施优化之后，需要评估优化结果。
- 如果达到优化目标，整个优化项目顺利完成。
- 如果未达到优化目标，你需要重复步骤 2 到 6，直到达到优化目标。
达到优化目标之后，为了应对业务的增长，你可能还需要进一步做好系统的容量规划。
