大型網站性能監測、分析與優化(全彩)（簡體書）

本書共分為4篇9章，從監測、工具，分析、優化，標準等若干維度解讀如何做好大規模應用的性能管理。書中分別詳細介紹了應用性能的監測、優化工具與平台搭建，以及性能優化的標準和保持。內容涵蓋移動端、PC端、服務器和雲、基礎網絡、產品邏輯和用戶行為分析等方面。書中既有方法論，又有具體的實踐案例剖析，對於從事大型應用管理的技術人員非常有借鑒意義。

唐文
曾負責騰訊四大平台之一網絡媒體平台的整體運維、運營規劃工作；曾任百度T7架構師和百度性能優化TOPIC、百度UAQ、APM平台負責人；暢銷書《海量運維、運營規劃之道》作者；mmTrix創始人，後併入上市公司高升控股（000971.SZ），出任技術VP。

一個高性能的網站不但能夠增加流量、提高用戶體驗，最終還將增加業務收入、降低運營成本。
作者唐文曾在騰訊、百度等一線互聯網公司專注於用戶訪問質量與效率提升方面的工作，並取得了斐然的成績，書中內容是將多年積累的工作經驗進行系統化整理，抽像出一定的方法，讓更多工程師系統地了解整個調優的過程及如何保持高效，最終讓更多互聯網企業受益。

1.寫在最前面
為什麼要寫這本書
在人際關係中，良好的第一印象至關重要。人們願意在彼此身上尋求信任與安全感，並期望在接下來的實踐經歷中重現及增強這些好感。同樣的道理也體現在互聯網產品中，用戶體驗扮演著極其重要的角色。如今當我們訪問的移動應用出現速度慢、圖片頁面無法打開、視頻無法下載、交易擁塞等症狀時，大多數人會選擇毫不猶豫地離開。正是由於越來越多的互聯網應用承載著企業的商業價值，而每當出現應用性能問題時便直接轉化為實際收益損失，所以解決性能問題之關鍵，關乎用戶體驗，也直接影響效益營收及企業核心競爭力。
正因如此，Google、Yahoo!、Facebook等全球最優秀的互聯網公司投入巨大的人力、物力，長期對性能進行優化和保持，同時也印證了高性能網站能夠增加流量、提高用戶體驗，最終增加業務收入、降低運營成本，並沉澱下來大量行之有效的經驗和工具。筆者在騰訊、百度工作近十年，不斷向國際優秀前輩學習和借鑒，主導及參與多個騰訊事業部級、百度公司級應用性能優化項目，並取得巨大收益。此書以筆者親歷實踐為基礎，全面系統地為廣大互聯網從業人員介紹企業級應用性能管理實踐。
這本書的不同之處
從Web 1.0時代至今，工程師們一直在嘗試各種方法，提高用戶對互聯網產品的瀏覽體驗。在這個過程中，對用戶體驗改善有許多的理解和稱呼，例如Web前端性能優化、Web性能優化、速度優化、系統性能優化、訪問質量優化、可用性優化等，而無論是在哪一個時代、或是哪一種理解，都有一個共同目的——就是讓用戶體驗更好。性能優化界的泰山北斗級人物Steve Souders曾說過一個理論：“80%~90% of the end-user response time is spent on the frontend”最為業界所認可。他是Google Web性能佈道者和前Yahoo!首席性能工程師，也引領這一領域多年。他把用戶體驗優化基本定義為“前端+Web性能優化”。隨著移動互聯網的發展，這一領域逐漸延伸到移動Web性能優化領域。如今大多數工程師們基本都思考過或曾經接觸過性能優化方面的知識，如《雅虎34條黃金守則》，抑或是從眾所周知的那幾本很經典的國外性能優化指導書中——《高性能網站建設指南》《高性能網站建設進階指南》等。工作經驗豐富的工程師們對於前端性能優化方式耳濡目染，基本都能一一列舉出來。雖然這些性能優化原則大多是早些年所提出，主要偏前端範疇，但卻對Web性能優化至今都有著非常重要的指導意義。
在互聯網產品多樣性、複雜化的今天，全球化、移動化、多終端、海量用戶數據和實時性等新特點為改善用戶體驗帶來了更大的挑戰，甚至可以毫不誇張地說今天的互聯網時代是比歷史上任何時期都面臨更加複雜的局面和更為嚴峻的挑戰。互聯網已經進入到用戶體驗至上的時代。企業商業價值的高度互聯網化、移動化及激烈的行業競爭等，都會讓企業對用戶體驗的追求越來越高。與此同時，用戶選擇門檻也會越來越低而使其更為挑剔，加上影響用戶體驗的因素越來越多元化及互聯網技術、網絡、硬件的高速迭代，這種種原因使得前端Web性能已經不再像以前那樣對用戶體驗起到決定性作用。尤其是在中國存在其特有的差異性，從移動、前端、後端、網絡、系統、應用、硬件、產品邏輯等都決定了用戶體驗。本書作者結合在騰訊、百度大規模性能優化的工作經歷從一個全新的企業級視角來考量用戶體驗與工程師之間的關係，試圖詮釋如何建立完整企業級性能監測、分析與優化體系。

第1部分基礎篇
第1章應用性能管理概述
1.1關於應用性能
1.2關於應用性能管理
1.3基本意識
1.3.1價值與意義
1.3.2出發點
1.3.3相關的人
1.3.4解決的問題
1.3.5前提條件
1.3.6組織形式
1.4如何正確開始
1.5投入與收益平衡
1.6優秀企業的經驗
第2部分監測、工具篇
第2章應用性能監測實踐
2.1應用性能監測概述
2.2應用性能持續監測
2.2.1移動監測
2.2 .2 Web監測
2.2.3系統監測
2.2.4應用監測
2.2.5日誌監測
2.3應用性能即時監測
2.3.1 PC即時監測
2.3.2移動WebApp即時評測
2.3.3移動NativeApp即時評測
2.3.4網絡即時監測
第3章性能監測工具介紹
3.1監測工具概述
3.2持續監測工具
3.2.1 Keynote
3.2.2 Dynatrace
3.2.3 Appdynamics
3.2.4 Newrelic
3.2.5基調
3.2.6博睿
3.2.7 OneAPM
3.2.8雲智慧
3.3即時監測工具
3.3.1 YSlow
3.3.2 Pagespeed Insights
3.3.3 WebPageTest
3.3.4 ChromeDevTools
3.3.5 PhantomJS
3.3.6 Jsperf
3.4其他工具
3.5應用性能指標
3.5.1 用戶指標
3.5.2服務器指標
3.5.3移動指標
3.5.4其他指標
第4章性能監測平台搭建實踐
4.1為什麼要搭建監測平台
4.2如何搭建性能監測平台
第3部分分析、優化篇
第5章應用性能分析實踐
5.1產生性能問題的因素
5.1.1產品邏輯及用戶行為
5.1.2中國基礎網絡
5.1.3 PC端環境
5.1.4移動端環境
5.1.5代碼及應用
5.1.6服務器及雲環境
5.2應用性能分析概述
5.2.1從用戶及生產環境著手
5.2.2常見的分析方法
5.2.3主要分析視圖
5.2.4橫向對比的意義
5.2.4.2按行業分析
第6章應用性能優化實踐
6.1應用性能優化概述
6.1. 1確保優化方向正確
6.1.2確定優化帶來的收益
6.1.3功能與性能的平衡
6.1.4防止過早和過渡優化
6.2網絡優化
6.2.1 IDC優化
6.2.2 ISP優化
6.2.3 CDN優化
6.2 .4 BGP優化
6.2.5 DNS優化
6.3系統優化
6.3.1壓縮優化
6.3.2緩存優化
6.3.3分離優化
6.3.4內核優化
6.3.5傳輸優化
6.3.6並發優化
6.3.7隔離優化
6.3.8 網卡優化
6.3.9硬件優化
6.4前端優化
6.4.1首屏優化
6.4.2內容優化
6.4.3請求優化
6.4.4 CSS優化
6.4.5 JavaScript優化
6.4.6圖片優化
6.5後端優化
6.5.1架構優化
6.5.2並行優化
6.5.3異步優化
6.5.4基礎優化
6.5.5算法優化
6.5.6程序優化
6.5.7緩存優化
6.6移動優化
6.6.1網絡優化
6.6.2請求優化
6.6.3緩存優化
6.6. 4策略優化
6.6.5啟動優化
6.6.6交互優化
6.6.7內存優化
6.7其他優化
6.7.1 SPDY
6.7.2 HTTP
6.7.3 ESI
6.7.4 SDCH
6.7.5 BigPipe
6.7.6 DNS Prefetch
6.7.7 HHVM
第7章性能優化平台搭建實踐
7.1為什麼要搭建優化平台
7.2如何搭建性能優化平台
第4部分標準、保持篇
第8章應用性能優化標準
8.1防止應用性能退化概述
8.2通過規範防止性能退化
8.3通過流程防止性能退化
8.3.1應用性能准入
8.3.2應用性能認證
8.3.3應用性能巡檢
8.4業界優秀企業的經驗
8.4.1雅虎Web優化最佳實踐
8.4.2谷歌Web優化最佳實踐
第9章應用性能 化保持
9.1性能優化保持概述
9.2通過平台防止性能退化
9.2.1自動優化開發框架
9.2.2自動優化基礎平台
9.3通過告警防止性能退化