软件性能瓶颈分析方法及优化
VBA编程中遇到的性能瓶颈和解决方法分析
VBA编程中遇到的性能瓶颈和解决方法分析在VBA编程中，我们经常会遇到性能瓶颈，即程序运行速度变慢或出现卡顿现象。
这往往是由于代码不够优化或处理大量数据所导致的。
在本文中，我们将探讨一些常见的性能瓶颈，并提供一些解决方法，以帮助您提高VBA编程的效率。
1. 循环结构的优化在VBA编程中，循环结构是最常用的代码结构之一。
然而，当处理大量数据或重复操作时，循环结构可能导致程序运行缓慢。
为了优化循环结构，我们可以采取以下措施：- 尽量减少循环次数：在编写循环结构前，仔细分析代码逻辑，确保循环次数最小化。
例如，可以使用选择性退出循环的条件，以提前结束循环。
- 使用合适的循环结构：在VBA中，有多种循环结构可供选择，如For循环、Do循环等。
根据具体情况选择最适合的循环结构可以提高程序的效率。
2. 变量类型的选择在VBA编程中，变量类型的选择对程序的性能有很大影响。
通常，我们可以使用以下几种变量类型来优化程序的执行速度：- 整数型（Integer）：对于需要存储整数的变量，尽量使用整数型。
整数型的取值范围较小，但其计算速度较快，适用于循环计数等场景。
- 长整型（Long）：如果整数型的取值范围不够大，可以使用长整型来存储更大范围的整数。
- 双精度型（Double）：对于需要进行浮点数运算的变量，可以使用双精度型。
双精度型的计算速度可能比整数型慢一些，但其取值范围更大，能够处理更精确的浮点数。
3. 避免使用可视化操作当涉及到对Excel或其他应用程序进行可视化操作时，可能会导致性能下降。
例如，如果在VBA中频繁操作工作表、单元格格式等，程序往往会变得缓慢。
为了提高性能，我们可以采取以下措施：- 关闭屏幕刷新：在代码中使用 `Application.ScreenUpdating = False`，可以关闭屏幕刷新功能，以减少对Excel的可视化操作。
- 批量操作：如果需要频繁修改单元格格式等操作，可以尽量使用批量操作，而不是逐个操作单元格。
使用性能分析工具寻找性能瓶颈(七)
性能瓶颈是软件开发中常见的问题之一，它可以导致应用程序运行缓慢或不稳定。
为了发现并解决性能瓶颈，开发人员通常借助性能分析工具来帮助他们定位问题所在。
本文将讨论使用性能分析工具寻找性能瓶颈的方法和技巧。
性能分析工具可以帮助开发人员深入了解应用程序的运行情况，找出导致性能下降的原因。
其中，常用的性能分析工具包括Profiling 工具、Tracing工具和Debugging工具等。
下面将介绍一些常用的性能分析工具以及它们的使用方法。
首先是Profiling工具，它可以记录应用程序在不同层次上的执行时间和资源使用情况。
通过对Profiling结果的分析，可以确定程序中的热点代码，即运行时间较长且频繁执行的代码段。
一般来说，性能瓶颈通常出现在热点代码中。
开发人员可以通过一些优化手段，比如减少循环次数、缓存计算结果等来提高性能。
其次是Tracing工具，它可以记录应用程序的执行路径和函数调用关系。
通过对Tracing结果的分析，可以找出程序中的耗时操作和频繁调用的函数。
这些函数可能是性能瓶颈的根源，开发人员可以对其进行优化。
例如，可以尝试减少函数调用次数、优化函数算法等来提高性能。
除了Profiling和Tracing工具，还有Debugging工具可以帮助开发人员发现和解决性能瓶颈。
Debugging工具常用于调试程序的错误和异常，但它们也可以用于分析程序的性能问题。
通过在关键位置插入断点，并观察程序的执行过程，开发人员可以分析程序在不同断点位置的性能差异。
通过对Debugging结果的分析，可以找到导致性能问题的代码段，并进行优化。
在使用性能分析工具时，开发人员还需要注意一些技巧。
首先，应尽量在真实环境下进行性能分析。
因为在不同的环境中，应用程序的性能可能存在差异。
其次，应避免过度依赖性能分析工具。
虽然工具可以帮助开发人员定位性能瓶颈，但它们并不能解决问题。
开发人员仍然需要根据分析结果，进行代码优化和重构。
基于操作系统的性能瓶颈分析与优化
基于操作系统的性能瓶颈分析与优化现今的计算机系统在运转期间，难免会出现一些性能瓶颈，如何正确地分析和优化这些性能瓶颈，是每一位开发人员所关注的问题。
而对于操作系统而言，性能瓶颈分析与优化更是至关重要，因为它涉及到整个系统的稳定性和可用性。
性能瓶颈是指系统中造成运行速度变慢、响应时间加长、处理能力下降等问题的原因。
在进行性能分析时，我们首要需要了解哪些因素会导致性能瓶颈的出现以及如何分析它。
一、操作系统性能瓶颈的分类操作系统性能瓶颈可以分为两种类型：软性能瓶颈和硬性能瓶颈。
软性能瓶颈是指当应用层的进程请求某些操作时，操作系统不能在容许的时间内处理这些请求。
硬性能瓶颈则是指硬件层面上的问题，比如CPU负载、内存分配等。
这两种瓶颈的持续时间和解决方式不尽相同。
二、操作系统性能瓶颈分析的方法1.通过监视内存、CPU使用率、磁盘I/O的方式，来确定有没有硬性能瓶颈的存在。
2.运用Profiling来识别软性能瓶颈，它可以检测到进程中哪部分运行时间最长，响应时间最长等问题。
3.使用Trace工具链来捕获和分析操作系统运行时的事件，这能够帮助我们更快速地从代码层面找到问题。
4.在调试核心层面设置断点，以便于了解进程中发生了什么，它吸收了多少的资源等等。
5.也可以手工跟踪某个进程的缓存和资源，从而更快速地找到性能瓶颈。
三、基于操作系统的性能优化方法1.内存管理优化：使用磁盘交换和页面访问控制，对物理内存进行进一步优化。
通过更好地管理页面，可以减少大量页面缺失，从而提高性能。
2.使用高效的脏页回收机制：用脏页回收机制，将不太容易达到的内存交换到硬盘，从而提升内存使用率。
3.文件系统性能优化：优化文件系统可以显著提高磁盘I/O的性能，这可以通过使用高效的文件系统、启用缓存、关闭不必要的日志功能等方式实现。
4. CPU使用率的优化：将一些可以由硬件完成的计算步骤交给硬件完成，以充分发挥CPU的性能。
综上所述，要想优化操作系统的性能，需要从多个维度入手，从系统的硬件配置、操作系统服务的优化等多个层面下手。
服务器性能瓶颈分析如何发现瓶颈并优化
服务器性能瓶颈分析如何发现瓶颈并优化随着互联网的快速发展，服务器已经成为现代社会中不可或缺的重要组成部分。
然而，在服务器运行过程中，由于各种原因可能会出现性能瓶颈，导致服务器运行速度变慢，甚至服务中断。
因此，及时发现服务器性能瓶颈并进行优化是保障服务器正常运行的关键。
本文将介绍如何进行服务器性能瓶颈分析，发现瓶颈并进行优化的方法。
一、性能瓶颈的定义和影响性能瓶颈是指在服务器运行过程中，某个组件或环节的性能达到瓶颈状态，限制了整体性能的提升。
性能瓶颈的出现会导致服务器响应速度变慢，服务质量下降，甚至系统崩溃。
常见的性能瓶颈包括CPU 利用率过高、内存占用过多、磁盘I/O繁忙、网络带宽不足等。
二、性能瓶颈的发现方法1. 监控工具通过监控工具可以实时监测服务器各项性能指标，及时发现异常情况。
常用的监控工具包括Zabbix、Nagios、Cacti等，通过这些工具可以查看CPU利用率、内存占用、磁盘I/O情况、网络带宽利用率等指标，从而找出性能瓶颈所在。
2. 性能测试定期进行性能测试可以模拟服务器在高负载情况下的表现，发现潜在的性能瓶颈。
可以使用压力测试工具如JMeter、LoadRunner等进行性能测试，观察服务器在高负载情况下的响应速度和稳定性，找出性能瓶颈并进行优化。
3. 日志分析通过分析服务器的日志文件，可以发现一些潜在的性能问题。
例如，可以通过分析系统日志、应用程序日志等，找出异常情况和错误信息，从而定位性能瓶颈所在。
三、性能瓶颈的优化方法1. 升级硬件当服务器性能瓶颈是由硬件性能不足导致时，可以考虑升级硬件来提升服务器性能。
例如，可以增加CPU核心数、扩展内存容量、更换高速硬盘、升级网络设备等，从而提升服务器的整体性能。
2. 优化软件配置通过优化软件配置可以提升服务器性能，减少性能瓶颈的出现。
例如，可以优化数据库索引、调整应用程序参数、优化网络配置等，从而提升服务器的性能表现。
3. 负载均衡通过负载均衡技术可以将请求分发到多台服务器上，避免单台服务器出现性能瓶颈。
软件系统运维技术中的系统性能分析和优化方法
软件系统运维技术中的系统性能分析和优化方法随着信息技术的不断发展和软件系统的广泛应用，对软件系统性能的要求也越来越高。
因此，运维团队需要掌握一些系统性能分析和优化的方法，以保证软件系统的稳定运行和良好的性能。
本文将介绍一些常用的系统性能分析和优化方法。
1.系统性能分析方法系统性能分析是评估系统性能并找到瓶颈的过程。
以下是一些常用的系统性能分析方法。
1.1.负载测试负载测试是通过模拟真实用户的行为，测试软件系统在不同负载情况下的性能指标。
通过负载测试，可以评估系统的响应时间、吞吐量、并发用户数量等指标，发现系统在高负载下的性能瓶颈。
1.2.性能监控性能监控是实时监测和记录系统性能指标的过程。
通过监控系统的CPU利用率、内存使用情况、网络带宽利用率等指标，可以了解系统的运行状态，帮助排查性能问题和优化系统。
1.3.日志分析系统日志记录了系统运行中的重要事件和错误信息。
通过对日志的分析，可以发现系统的异常行为和潜在问题，进而采取相应的措施来提高系统性能。
2.系统性能优化方法在进行系统性能优化之前，必须通过性能分析确定系统的性能瓶颈，然后采取相应的优化方法。
2.1.数据库优化数据库是许多软件系统的核心组件，它的性能直接关系到整个系统的性能。
对于数据库的优化，可以从以下几个方面着手：（1）索引优化：合理的索引可以加快查询操作的速度，减少数据库的负载。
对于经常被查询的字段，可以创建索引来提高查询效率。
（2）数据表设计优化：合理的数据表设计可以减少数据冗余和查询的复杂度，提高数据库的读写性能。
（3）缓存优化：使用缓存可以减少对数据库的访问次数，提高系统的响应速度。
常见的缓存技术包括Redis和Memcached。
2.2.代码优化代码的质量和性能密切相关，优化代码可以提高系统的性能和可维护性。
（1）算法优化：选择合适的算法和数据结构可以提高代码的执行效率。
例如，对于大量数据的排序操作，选择合适的排序算法可以显著提高性能。
计算机系统性能分析与瓶颈优化
计算机系统性能分析与瓶颈优化随着计算机技术的不断发展和应用的不断扩展，计算机系统的性能问题成为了制约技术发展和工作效率的重要因素。
因此，对计算机系统性能进行分析与瓶颈优化变得尤为重要。
本文将从性能分析的步骤、常见瓶颈以及优化策略等方面进行详细阐述。
一、性能分析的步骤1.明确性能指标：在进行性能分析之前，首先需要明确性能指标，例如并发用户数、响应时间、吞吐量等，根据具体的场景选择相应的指标。
明确性能指标可以帮助我们更好地对系统进行评估和优化。
2.收集性能数据：收集系统的性能数据是性能分析的基础。
可以通过系统日志、性能监控工具等来获取性能数据，以便进行后续分析和优化。
3.分析性能瓶颈：通过对性能数据的分析，找出系统存在的性能瓶颈。
常见的性能瓶颈包括CPU利用率高、内存占用过多、磁盘I/O繁忙等。
通过分析瓶颈，可以找出系统的问题所在，为后续的优化提供方向。
4.制定优化策略：针对性能瓶颈，制定相应的优化策略。
优化策略包括硬件升级、软件调优、算法优化等。
根据具体的瓶颈和情况，选择合适的优化策略。
5.实施优化方案：根据制定的优化方案，对系统进行相应的优化。
实施优化方案需要进行多次测试和调整，确保系统在调整后的性能指标达到预期要求。
二、常见性能瓶颈1.CPU利用率过高：当CPU利用率过高时，可能是由于系统负载过重、进程占用过多等原因引起。
可以通过优化进程调度、升级CPU等方式来缓解CPU瓶颈。
2.内存占用过多：当系统中的应用程序过度占用内存时，会导致系统的运行速度变慢甚至崩溃。
可以通过调整应用程序的内存使用方式、增加系统内存容量等方式来优化内存瓶颈。
3.磁盘I/O繁忙：当磁盘I/O操作过于频繁时，会导致系统响应变慢。
可以通过优化磁盘读写操作、增加磁盘缓存等方式来优化磁盘I/O瓶颈。
4.网络带宽不足：当网络带宽不足时，会导致系统的通信速度变慢。
可以通过优化网络拓扑、增加带宽等方式来优化网络瓶颈。
三、优化策略1.硬件升级：当系统的硬件性能达到瓶颈时，可以考虑升级硬件来提高系统的性能。
软件性能测试数据分析方法与性能瓶颈定位
软件性能测试数据分析方法与性能瓶颈定位软件性能测试是软件开发生命周期中非常重要的一个环节，它可以帮助开发团队评估系统在不同负载情况下的性能表现，并且找出潜在的性能瓶颈问题。
在进行软件性能测试过程中，对测试数据进行分析和性能瓶颈的定位变得至关重要。
本文将介绍几种常用的软件性能测试数据分析方法，并讨论如何定位性能瓶颈问题。
一、软件性能测试数据分析方法1. 基准测试分析：基准测试是一种以确定性能度量方面的基准值为目标的性能测试。
在进行基准测试后，应该对所得数据进行分析，以便评估系统在不同负载情况下的性能表现。
常用的基准测试分析方法包括：平均响应时间分析、标准差分析、吞吐量分析等。
通过对这些数据进行分析，可以帮助确定系统性能状况。
2. 载荷测试分析：载荷测试是指对系统进行压力测试，以评估系统在高负载情况下的性能表现。
在进行载荷测试后，需要对测试数据进行分析，查看系统在不同负载级别下的性能指标变化。
常用的载荷测试分析方法包括：并发用户数分析、吞吐量分析、错误率分析等。
通过这些分析方法，可以帮助找出系统在高负载下出现的性能问题。
3. 性能指标分析：在软件性能测试中，一些基本的性能指标，如响应时间、吞吐量等，对于评估系统性能非常重要。
通过对这些性能指标的分析，可以帮助发现系统性能的瓶颈，进而进行优化。
常用的性能指标分析方法包括：分位数分析、负载分析、资源利用率分析等。
二、性能瓶颈的定位软件系统的性能瓶颈是指导致系统性能下降的原因。
在软件性能测试过程中，定位性能瓶颈是非常重要的，只有明确了性能瓶颈的位置，才能针对性地进行性能优化。
以下是一些常用的性能瓶颈定位方法：1. 基于响应时间的定位：响应时间是用户感知软件性能的重要指标之一。
通过对系统的响应时间进行分析，可以定位到导致响应时间延长的关键路径。
这些关键路径可能是数据库查询、网络传输、计算等方面的问题，通过优化这些关键路径可以提高系统的性能。
2. 基于资源利用率的定位：在进行性能测试时，要监控系统资源的利用率，包括CPU利用率、内存利用率、磁盘IO等。
软件性能优化的流程优化技巧(二)
软件性能优化的流程优化技巧随着科技的进步，软件的使用变得越来越重要，但有时候我们会发现软件在运行过程中出现了卡顿、响应速度较慢等问题。
为了提高软件的性能，软件性能优化成为了一项重要的任务。
本文将介绍软件性能优化的流程及其中的一些优化技巧。
一、性能优化流程性能优化是一个系统性的过程，一般可以分为以下几个步骤：1.需求分析：在优化软件性能之前，首先需要明确优化的目标和需求。
根据软件的具体应用场景和用户需求，确定性能指标和优化目标，如响应时间、内存占用等。
2.性能评估：通过性能测试来评估当前软件的性能状况。
性能测试可以采用压力测试、负载测试等方法，模拟出不同场景下软件的运行情况，并记录相应的性能数据。
3.性能分析：根据性能评估的结果，对软件性能进行分析。
通过查看性能数据和日志，找出程序中的性能瓶颈和问题点。
4.优化策略制定：结合性能分析的结果，制定相应的优化策略。
可以采用代码优化、算法替换、缓存优化等多种手段来提升软件性能。
5.优化实施：根据优化策略，对软件进行相应的修改和调整。
通过优化代码质量、提高算法效率等，达到提升软件性能的目的。
6.性能验证：在优化实施完成后，进行性能验证。
再次进行性能测试，评估优化后的软件性能是否达到了预期的目标。
二、性能优化技巧1.代码优化代码优化是常见的性能优化技巧之一。
通过对代码的细节进行优化，可以提升软件的性能。
例如，减少函数调用次数、避免频繁的内存分配和释放、减少循环操作等。
另外，可以使用一些代码优化工具来辅助进行优化，如静态代码分析工具、性能剖析工具等。
2.算法优化某些情况下，软件性能的瓶颈可能来自于算法的选择。
通过选择更合适的算法，可以极大地提升软件的性能。
在进行软件开发时，需要对各种算法进行评估和比较，选择性能更好的算法来实现相同的功能。
3.缓存优化缓存的使用可以有效提高软件的访问速度。
对于频繁读取的数据，可以考虑将其缓存在内存或者磁盘上，以减少每次访问的时间。
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软件性能瓶颈分析方法及优化影响软件应用性能的因素有很多，下面简单介绍下其中几种影响因素及分析方法。
一、性能瓶颈分析1、内存分析内存的使用情况是系统性能中重要的因素之一，频繁的页交换及内存泄露都会影响到系统的性能（这里主要以Windows系统为主）。
内存分析用于判断系统有无遇到内存瓶颈，是否需要通过增加内存等手段提高系统性能表现。
（1）、查看Memory\Available Mbytes指标在对系统进行操作系统级别的内存分析时，首先需要通过该指标（Available Mbytes：Windows系统自带计数器的一个计数值）建立一个初步的印象，了解性能测试过程中系统是否仍然有足够的内存可用。
如果该指标比较小，系统可能存在内存不足方便的问题，这时需要继续依据具体问题进行下一步分析。
（2）、注意Pages/sec、Pages Read/sec和Page Faults/sec的值操作系统经常会利用磁盘交换方式提高系统的可用内存量或内存使用效率。
Windows和Unix操作系统都提供了类似的方法来支持磁盘交换计数，而这三个指标直接反应了操作系统进行磁盘交换的频度。
如果Pages/sec的计数持续高于几百，很可能有内存方面的问题产生，但Pages/sec的值很大不一定表明内存有问题，而可能是运行使用内存映射文件的程序所致。
Page Faults/sec值表示每秒发生的页面失效次数，页面失效次数越多，说明操作系统向内存读取的次数越多。
Pages Read/sec的计数值阈值为5，如果计数值超过5，则可以判断存在内存方面的问题。
（3）、根据Physical Disk计数器的值分析性能瓶颈对Physical Disk计数器的分析包括对Pages Read/sec和%DiskTime及Average Disk Queue Length的分析。
如果Pages Read/sec的值很低，同时%DiskTime和Average Disk Queue Length的值很高，则可能是磁盘瓶颈；但如果队列长度增加的同时Pages Read/sec并未降低，则是由于内存不足。
2、处理器分析处理器（CPU）也可能是系统的瓶颈，下面是针对处理器进行分析的步骤：（1）、查看System\%Total Processor Time性能计数器的计数值该计数值用于体现服务器整体的处理器利用率；对于多处理器系统而言，该计数值体现的是所有CPU的平均利用率。
如果该数值持续超过90%，则说明整个系统面临着处理器方面的瓶颈，需要通过增加处理器来提高性能。
注意事项：由于操作系统本身的特性，在某些多CPU系统中，该数据本身并不大，但如果CPU之间负载状况极不均衡，也应该视作系统产生了处理器方面的瓶颈。
（2）、查看每个CPU的Processor\%Processor Time、Processor\%User Time和Processor\%Privileged TimeProcessor\%User Time是指系统非核心操作消耗的CPU时间；如果该值较大，可以考虑是否能通过算法优化等方法降低该值。
如果该服务器是数据库服务器，Processor\%User Time值较大的原因很可能是数据库的排序或者函数函数操作消耗了过多的CPU时间，此时可考虑对数据库系统进行优化。
（3）、研究分析系统处理器瓶颈查看System\Processor Queue Length计数器的值；当该计数器的值大于CPU数量总数+1时，说明产生了处理器阻塞。
在处理器的%Process Time值很高时一般都伴随着处理器阻塞，但产生处理器阻塞时，Processor\%Process Time计数器的值并不一定很大，此时就需要查找处理器阻塞的原因。
%DPC Time的计数值越低越好。
在多处理器系统中，如果该值大于50%并且Processor\%Processor Time值非常高，则考虑加一个网卡来提高性能。
3、磁盘I/O分析方法磁盘I/O也是影响系统性能的一个关键因素。
如果所分析的计数器指标来源于数据库服务器、文件服务器或流媒体服务器，磁盘I/O更容易成为瓶颈。
磁盘I/O的分析方法如下：（1）、计算每个磁盘的I/O数每个磁盘的I/O数可以用来与磁盘的I/O能力进行对比，如果经过计算得到的每个磁盘I/O数超过了磁盘标称的I/O能力，则说明确实存在磁盘的性能瓶颈。
下表给出了每个磁盘I/O的计算方法：PS：各种不同的RAID方式，其每个磁盘I/O数的计算方法都不同。
（2）、与Processor\Privileged Time合并进行分析如果在Physical Disk计数器中，只有%Disk Time值较大，其他值都比较适中，则硬盘可能会是瓶颈；若几个值都比较大，且数值持续超过60%，则可能是内存泄漏。
（3）、根据Disk sec/Transfer进行分析一般而言，定义Transfer数值小于15位优秀，介于15~30之间为良好，30~60毫秒之间为可以接受，超过60毫秒则需要考虑更换硬盘或硬盘的RAIN方式。
4、进程分析方法（1）、查看进程的%Processor Time值每个进程的%Processor Time值反映出进程所消耗的处理器时间。
将不同进程所消耗的处理器时间进行对比，可以容易的看出具体哪个进程在性能测试过程中消耗了最多的处理器时间，从而可以据此针对应用进行优化。
（2）、查看每个进程产生的页面失效可以用每个进程产生的页面失效和系统的页面失效来判断哪个进程产生了最多的页面失效；该进程要么是需要大量内存的进程，要么是非常活跃的进程，可对其重点分析。
进程产生的页面失效：可以通过Process\Page Failures/sec计数器获得；系统的页面失效：可以通过Memory\Page Failures/sec计数器获得；（3）、了解进程的Process\Private BytesProcess\Private Bytes是指进程所分配的无法与其他进程共享的当前字节数量；其主要用来判断进程在性能测试过程中有无内存泄漏。
5、网络分析方法随着应用对数据传输量的增长，网络有时也会成为系统性能的瓶颈；一般在企业中，网络一般都是由专门的人员进行管理的（俗称运维、网管）。
如果在测试过程中怀疑是网络原因造成的系统瓶颈，可以要求网络管理人员来协助进行网络方面的监视检测；其中Network Interface\Bytes Total/sec为比较重要的属性；Network Interface\Bytes Total/sec：发送和接受字节的速率；可以通过该值判断网络连接速度是否是瓶颈，具体操作方法是：用该计数器的值与目前网络带宽进行比较。
二、性能优化1、性能优化的三个方面（1）、降低响应时间（2）、提高系统吞吐量（3）、提高服务的可用性三者的关系：在某些场景下互相矛盾，不可兼得2、性能优化面临的挑战（1）、日益增长的用户数量（2）、越来越复杂的业务（3）、急剧膨胀的数据3、性能优化的目标在保持和降低系统99%RT的前提下，不断提高系统吞吐量，提高流量高峰时期的服务可用性。
4、本文涉及的几种原则（1）、最小可用原则也称为快速接入原则，有两个关注点：①、快速接入，快速完成；②、实现核心功能可用；目标：通过降低开发测试周期，增加试错机会，快速接入而实现风险可控；注意：这并不意味着成本的降低，而需要为重构做好准备；相关阅读：在产品设计上有一个名词叫做MVP，即最小可行性产品，这一观点在《人人都是产品经理1.0纪念版》一书中有相关章节描述。
（2）、经济原则软件项目生命周期包括：预研、设计、开发、测试、运行、维护等阶段。
上面提到的最小可用原则主要运用在预研阶段，而经济原则既可以用在整个软件生命周期里，或只关注某一个或者几个阶段；例如：运行时经济原则需要考虑的系统成本包括单次请求的CPU、内存、网络、磁盘消耗等；设计阶段的经济原则要求避免过度设计；开发阶段的经济原则可能关注代码复用，工程师资源复用等。
（3）、代码复用原则该原则分两个层次：①、使用已有的解决方案或调用已存在的共享库（Shared Library），也称为方案复用；②、直接在现有的代码库中开发，也称之为共用代码库；方案复用原则出发点就是最大限度地利用手头已有的解决方案，即使这个方案并不好；方案的形式可以是共享库，也可以是已存在的服务。
优点：提高生产效率；类似：方案复用类似于微服务架构（Microservice Architecture），restful风格，设计出可重用性的组件或服务，通过分层组织各层组件来实现良好的架构。
共用代码库原则要求代码库中的所有功能编译时可见，新功能代码可以无边界的调用老代码；另外，原代码库已存在的各种运行、编译、测试、配置环境可复用。
优点：①、充分利用代码库中已有的基础设施，快速接入新业务；②、直接调用原代码中的基础功能，避免网络或进程间调用开销，性能更佳；类似：共用代码库和整体架构（Monolithic Architecture）很接近，它希望尽可能在一套代码库中开发，通过直接调用代码中的基础功能实现性能优化和快速迭代。
（4）、奥卡姆剃刀原则一般情况下，系统的代码量会随着功能的增加而变多，健壮性有时候也需要通过编写异常处理代码来实现，异常考虑越全面，异常处理的代码量就越大。
随着代码量的增大，引入BUG的概率也越大，系统也就越不健壮。
从另一个方面来说，异常流程处理代码也要考虑健壮性的问题，这就形成了无限循环。
奥卡姆剃刀原则要求：①、一个功能模块如非必要，就不要；②、一段代码如非必写，则不写；区别：最小可用原则主要运用于产品MVP阶段，奥卡姆剃刀原则主要指系统设计和代码编写两个方面，这是完全不同的两个概念；MVP包含系统设计和代码编写，但同时，系统设计和代码编写也可以发生在成熟系统的迭代阶段。
5、性能恶化模式性能优化的目标之一就是避免系统进入性能恶化模式；不同性能优化模式可能是避免同一种性能恶化模式；同一种性能优化模式可能在不同阶段避免不同的性能恶化模式；常见的性能恶化模式（1）、长请求拥塞恶化模式介绍：单次请求时延变长导致系统性能恶化甚至崩溃的模式；典型场景：复杂的业务场景依赖于多个服务，其中某个服务的响应时间变长，随之系统整体响应时间变长，进而出现CPU、内存、Swap报警；具体表现：被依赖服务可用性降低、大量RT变长导致线程堆积、内存使用增加，频繁GC，RT时间变得更长，最终导致服务彻底崩溃；表现方式：线程数变多导致县城之间CPU资源竞争，反过来进一步延长了单次请求时间；线程数增多及线程中缓存变大，内存消耗加剧，java语言的服务会频繁的full GC（垃圾回收），导致单次请求时间变得更长；内存使用变多，使操作系统内存不足，必须使用Swap（内存）交换，可能导致服务崩溃；恶化流程图如下：（2）、反复缓存恶化模式介绍：为降低响应时间，加缓存是种很有效的方式，缓存数据越多，命中率越高，ART就越快；典型场景：流量高峰冲击时，系统内存使用增多，出发了JVM进行full GC，进而导致大量缓存被释放，而大量请求又使得缓存被迅速填满，反复缓存导致频繁的full GC，频繁的full GC往往导致系统性能急剧恶化；原因：反复缓存所导致性能恶化的原因是无节制的使用缓存；指导原则：全局考虑，精细规划，确保系统完全缓存情况下系统仍然不会频繁full GC，严格控制缓存大小，甚至废除缓存；解决措施：线性的增加机器和提高机器的内存大小，可以显著减少系统崩溃的概率；恶化流程图如下：（3）、多次请求杠杆恶化模式介绍：客户端一次点击往往会出发多次服务端请求，每个服务端请求触发更多底层服务请求，请求层级越多，杠杆效应越大；典型场景：多次请求杠杆模式下运行的分布式系统，深层次的服务需处理大量请求，容易成为系统瓶颈；另外大量请求会给网络带来巨大压力，可能会成为系统彻底崩溃的导火索；表现方式：性能恶化和流量之间往往遵循指数曲线关系，且线性增加机器解决不了可用性问题；恶化流程图如下：6、性能优化模式（1）、水平分割模式动机：典型的服务端流程包含四个环节：接受请求、获取数据、处理数据、返回结果，大部分耗时长的服务发生在中间两个环节。