一个更细致的观察方法就是通过内核ftrace、perf-event来动态观测Linux内核 。比如记录写块设备的起始和返回时间，这样我们就可以知道磁盘写是否有延时，也可以统计写磁盘时间耗费分布 。有一个开源的工具包perf-tools里面包含着iolatency, iosnoop等工具 。
4.如何定位锁的问题？
大家都知道锁会引入额外开销，但锁的开销到底有多大，估计很多人没有实测过，我可以给一个数据，一般单次加解锁100 cycles，spinlock或者cas更快一点 。
使用锁的时候，要注意锁的粒度，但锁的粒度也不是越小越好，太大会增加撞锁的概率，太小会导致代码更难写 。
多线程场景下，如果cpu利用率上不去，而系统吞吐也上不去，那就有可能是锁导致的性能下降，这个时候，可以观察程序的sys cpu和usr cpu，这个时候通过perf如果发现lock的开销大，那就没错了 。
如果程序卡住了，可以用pstack把堆栈打出来，定位死锁的问题 。
5. 如何提?Cache利用率？
内存/Cache问题是我们常见的负载瓶颈问题，通常可利用perf等一些通用工具来辅助分析，优化cache的思想可以从两方面来着手，一个是增加局部数据/代码的连续性，提升cacheline的利用率，减少cache miss，另一个是通过prefetch，降低miss带来的开销 。
通过对数据/代码根据冷热进行重排分区，可提升cacheline的有效利用率，当然触发false-sharing另当别论，这个需要根据运行trace进行深入调整了；说到prefetch，用过的人往往都有一种体会，现实效果比预期差的比较远，确实无论是数据prefetch还是代码prefetch，不确定性太大，指望编译器更靠谱点 。
小结
性能优化是一项细致的工作，工程师们曾致力于寻找一劳永逸解决性能问题的捷径，但遗憾的是，没有银弹，但这并不意味着性能优化无章可循 。软件工程师们在性能优化方面积累了大量的经验，包括架构、缓存、预取、工具、编译器与编程语言，代码重构等实践经验方方面面，这些方法和探讨都具有借鉴意义 。性能优化也是一个系统性工程，出现性能瓶颈再优化是一种先污染后治理的思路 。更好的方式是将性能贯穿于软件的整个生命周期之中，在设计之初即把性能作为一项需求甚至关键目标加以考虑，开发中持续监控性能的变化并严格遵从高性能编码规范，后期维护将性能纳入维护体系 。
严格的说，性能优化和性能设计有所不同，性能优化通常是在现有系统和代码基础上做改进，它并非推倒重来，考验的是开发者反向修复的能力，而性能设计考验的是设计者的正向设计能力，但性能优化的方法可以指导性能设计，两者互补 。

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