优化你最贵的资源。那就是你，而不是计算机。 选择一种语言/框架/架构来帮助你快速开发（比如 Python）。不要仅仅因为某些技术的快而选择它们。 当你遇到性能问题时，请找到瓶颈所在。 你的瓶颈很可能不是 CPU 或者 Python 本身。 如果 Python 成为你的瓶颈（你已经优化过你的算法），那么可以转向热门的 Cython 或者 C。 尽情享受可以快速做完事情的乐趣。
2017-04-25 11:14 Nick Humrich, zhousiyu325
Linux 中，平均负载一般指在内核运行队列中被标记为运行或不可打断状态的进程的平均数。
2017-06-23 19:33 Aaron Kili, kylecao
pyDash 是一个轻量且基于 web 的 Linux 性能监测工具，它是用 Python 和 Django 加上 Chart.js 来写的。经测试，在下面这些主流 Linux 发行版上可运行：CentOS、Fedora、Ubuntu、Debian、Raspbian 以及 Pidora 。
2017-04-30 07:09 Ravi Saive, ucasFL
cpustat 是 Linux 下一个强大的系统性能测量程序，它用 Go 编程语言 编写。它通过使用 “用于分析任意系统的性能的方法（USE）”，以有效的方式显示 CPU 利用率和饱和度。
2017-05-01 21:31 Aaron Kili, ictlyh
了解应用程序的输入/输出（I/O）模型意味着理解应用程序处理其数据的载入差异，并揭示其在真实环境中表现。或许你的应用程序很小，在不承受很大的负载时，这并不是个严重的问题；但随着应用程序的流量负载增加，可能因为使用了低效的 I/O 模型导致承受不了而崩溃。
2017-10-31 09:42 Brad Peabody, MonkeyDEcho
最近几年中，面向数据的设计已经受到了很多的关注 —— 一种强调内存中数据布局的编程风格，包括如何访问以及将会引发多少的 cache 缺失。由于在内存读取操作中缺失所占的数量级要大于命中的数量级，所以缺失的数量通常是优化的关键标准。这不仅仅关乎那些对性能有要求的 code-data 结构设计的软件，由于缺乏对内存效益的重视而成为软件运行缓慢、膨胀的一个很大因素。
2017-04-17 11:16 Nathan Reed, sanfusu
数周前，在伦敦 Heathrow 机场等飞机的空闲中，我顺便处理了一些工作上的事情。不经意间发现 Github 在性能方面的一些问题，颇为诧异。通过新 tab 打开的页面，其加载速度竟然比直接点击链接打开的页面要快。
2017-10-13 09:57 Jake, 文蔺
全方位、多角度的性能分析、调优与测试 编辑推荐 从基础知识到最新技术，从系统开发到运维，195张图解讲透性能！ ★专业团队撰写，开发、测试、运维工程师必备！ 本书由实战经验丰富的Oracle高级顾问执笔，全面地介绍了系统性能的方方面面，涉及服务器、CPU、内存、存储、网络，等等。 ★理论结合实际，满载实用技巧！ 书中列举了丰富的实例以及在实际开发过程中会出现的各种场景，向读者传授了有用的实战技巧。 ★图文直观，由浅入深，讲解细致！ 结合直观的插图，从算法等基础知识讲起，到虚拟化和云计算等环境下的性能优化，由浅入深
2017-04-01 11:30
软件的性能分析，往往需要查看 CPU 耗时，了解瓶颈在哪里。火焰图（flame graph）是性能分析的利器。本文介绍它的基本用法。
2017-09-27 12:43 阮一峰
容器在性能方面表现出色，而即将到来的 “serverless” 计算（也称为功能即服务 - Function as a Service（FaaS））的浪潮将扩大容器的优势。
2017-08-20 18:42 Garima, geekpi
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