你好，我是高楼。

在这节课中，我们来看一下生成订单接口的基准场景是什么结果。

你将看到一些重复的问题，比如 SQL 的问题定位，虽然具体的问题不同，但我们的分析逻辑没有区别，我会简单带过。同时，你也会看到一些新的问题，比如 JDBC 池增加之后，由于数据量过大导致 JVM 内存被消耗光；批量业务和实时业务共存导致的锁问题等。这节课，我们重点来看看这样的问题如何进一步优化。

你好，我是李玥。

这节课我们一起来聊一聊数据压缩。我在前面文章中提到过，我曾经在一台配置比较高的服务器上，对 Kafka 做过一个极限的性能压测，想验证一下 Kafka 到底有多快。我使用的种子消息大小为 1KB，只要是并发数量足够多，不开启压缩时，可以打满万兆网卡的全部带宽，TPS 接近 100 万。开启压缩时，TPS 可以达到 2000 万左右，吞吐量提升了大约 20 倍！

你好，我是吴磊。

在平衡不同硬件资源的时候，相比 CPU、内存、磁盘，网络开销无疑是最拖后腿的那一个，这一点在处理延迟上表现得非常明显。

下图就是不同硬件资源的处理延迟对比结果，我们可以看到最小的处理单位是纳秒。你可能对纳秒没什么概念，所以为了方便对比，我把纳秒等比放大到秒。这样，其他硬件资源的处理延迟也会跟着放大。最后一对比我们会发现，网络延迟是以天为单位的！

你好，我是许健。今天我们聊一聊怎么做危机管理。

《吕氏春秋·季春纪》里一篇叫《论人》的文章，这篇文章提到了识人的“八观、六验、六戚、四隐”，我觉得讲得非常好，有兴趣你可以去看看。它强调我们要真正考察一个人，就得看他在面对重大利益关切，遭遇重大变故时的表现。同理，真正考验领导力的，也是在出现危机的时候。

一般情况下，如果我跟你说查询性能优化，你首先会想到一些复杂的语句，想到查询需要返回大量的数据。但有些情况下，“查一行”，也会执行得特别慢。今天，我就跟你聊聊这个有趣的话题，看看什么情况下，会出现这个现象。

上一节，我们了解了进程创建的整个过程，今天我们来看线程创建的过程。

我们前面已经写过多线程编程的程序了，你应该都知道创建一个线程调用的是 pthread_create，可以你知道它背后的机制吗？

你好，我是雷蓓蓓。

上一讲，我给你介绍了非职权领导力“六力模型”中的前“三力”，分别是执行力、信息力和感知力。今天，我们接着来看后面的“三力”。

透明力

我在上一讲中提到过，信息力和感知力是对环境的观察、观察、再观察。你需要注意的是，这些观察的结果只有透明出来，才能发挥效用。你要想办法把你看到的问题可视化，让决策者和团队都能看到这些问题。这就是我经常说到的透明的力量。

你好，我是唐扬。

学完前面两节课之后，相信你对在垂直电商项目中，如何使用消息队列应对秒杀时的峰值流量已经有所了解。当然了，你也应该知道要如何做，才能保证消息不会丢失，尽量避免消息重复带来的影响。**那么我想让你思考一下：**除了这些内容，你在使用消息队列时还需要关注哪些点呢？

你好，我是尉刚强。这节课，我们来聊聊性能测试工具的选择和使用。

我们都知道，性能测试是在确保软件功能正确的前提下，通过一些测试与加压手段，来衡量软件性能表现、分析性能问题的一种技术方法。而性能测试工具，则是支撑性能测试工作效率的重要保障之一，所以在进行性能测试之前，选择一款合适的性能测试工具非常重要。

你好，我是庄振运。

今天我们进入了专栏的新模块：性能优化。在这个模块里，我会先从“性能优化的六大原则”开始讲起，然后再为你讲解实践中普遍采用的十个性能优化策略，并且分别针对 CPU、系统、存储以及跨层这几个领域，讲讲具体的优化案例。