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开篇词 | 代码不要眼前的苟且,而要效率的提升和性能的优化
01 | 程序员为什么要关心代码性能?
02 | 程序员也要关心整个系统和公司成本吗?
03 | 导读:专栏是怎么设计的?需要哪些知识?
04 | 性能工程三定律:IT业和性能优化工作的“法律法规”
05 | 概率统计和排队论:做性能工作必须懂的数理基础
06 | 性能数据的分析:如何从大量数据中看出想要的信号?
07 | 性能数据的展示:一图胜千言,说出你的数据故事
08 | 经验总结:必须熟记的一组常用性能数字
09 | 性能测试的种类:如何快准狠地抓住一个测试的本质?
10 | 性能测试的规划和步骤:为什么性能测试不容易一蹴而就呢?
11 | 性能测试的工具:七大测试场景如何选择高质量的测试工具?
12 | 九条性能测试的经验和教训:如何保证测试结果可靠且可重复?
13 | 性能测试的工程集成:如何与产品开发和运维业务有机集成?
14 | 性能分析概述:性能问题归根结底是什么原因?
15 | 常见的性能问题之CPU篇:如何让CPU的运行不受阻碍?
16 | 内存篇:如何减少延迟提升内存分配效率?
17 | 存储篇:如何根据性能优缺点选择最合适的存储系统?
18 | 网络篇:如何步步拆解处理复杂的网络性能问题?
19 | 性能优化六大原则:三要三不要,快速有效地进行优化
20 | 性能优化十大策略:如何系统地有层次地优化性能问题?
21 | CPU案例:如何提高LLC(最后一级缓存)的命中率?
22 | 系统案例:如何提高iTLB(指令地址映射)的命中率?
23 | 存储案例:如何降低SSD峰值延迟?
24 | 跨层案例:如何优化程序、OS和存储系统的交互?
25 | 如何在生产环境中进行真实的容量测试?
26 | 怎么规划和控制数据库的复制延迟大小?
27 | 多任务环境中的Java性能问题,怎样才能不让程序互相干扰?
28 | 网络数据传输慢,问题到底出在哪了?
29 | 如何彻底发挥SSD的潜力?
30 | 服务器的管理和部署:工业界近几年有哪些发展趋势?
31 | 规划部署数据中心要考虑哪些重要因素?
32 | 服务的容量规划:怎样才能做到有备无患?
33 | 服务效率提升:如何降低公司运营成本?
34 | 服务需求控制管理:每种需求都是必需的吗?
35 | 职业发展:从“锦上添花”到“不可或缺”
36 | 如何成为优秀的性能和容量工程师?
结束语 | 不愁明月尽,自有夜珠来
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