最近一直在忙著招人，發現那些來面試的候選者，代碼能力雖然不錯，但很多都卡在性能優化問題上。
其實，不論你是高級工程師，還是架構師，性能優化的問題都少不了。想徹底解決，就要全面了解程序設計、算法分析、編程語言、系統、存儲、網絡等知識，但能做到的人少之又少，比如：
流量高峰期，服務器 CPU 使用率過高報警，是系統 CPU 資源太少，還是程序并發寫得有問題？
系統沒有跑吃內存的程序，但敲完 free 命令后發現沒內存了，到底被什么占用了？
一大早收到 Zabbix 告警，發現某臺存放監控數據的數據庫主機 CPU 的 I/O Wait 較高，要怎么處理？
大多數時候，我們只能看到“癥狀”，卻不知從哪兒下手排查和解決。因為 Linux 性能優化是個系統工程，涉及從程序設計、算法分析、編程語言，再到系統、存儲、網絡等底層基礎設施的方方面面。每個組件都可能出問題，而且很有可能多個組件同時出問題。
所以，性能優化是軟件系統中最有挑戰的工作，非常考驗綜合能力。這么說吧，如果能把性能優化的各個關鍵點吃透，你已經是個非常厲害的軟件工程師了。
但話說回來，只要你了解少數幾個系統組件的基本原理和協作方式，掌握基本性能指標和工具，和常用的性能優化技巧，已經可以分析和優化大多數性能問題了。在這個基礎上，再去讀那些經典操作系統圖書，才能事半功倍。
我認為，學習要掌握正確的方法。對大多數人來說，最好的學習方式一定是帶著問題、有重點地學習。這里，分享給你一張Linux 性能優化圖譜，涵蓋了大部分性能問題，可以幫你建立對系統性能的全面認知。
這張圖譜出自倪朋飛，他是微軟首席軟件開發經理，負責開源容器編排系統 Kubernetes 在 Azure 的落地實踐，之前曾任職于盛大云和騰訊。哥們在云計算領域有近 10 年工作經驗，所以對 Linux 性能優化有一套自己的思考和沉淀。
