大型网站性能优化实战：从前端、网络、CDN到后端、大促的全链路性能优化详解

第1章基于用户体验的性能优化要素
1.1 页面用户体验的要素介绍
1.2 白屏时间
1.2.1 白屏时间的重要性
1.2.2 白屏过程详解
1.3 首屏时间
1.3.1 首屏时间的定义
1.3.2 首屏时间的重要性
1.4 页面整体加载完成
第2章前端性能优化实战
2.1 延迟渲染
2.1.1 挑战和困难
2.1.2 解决方案
2.2 SEO Ajax
2.2.1 挑战和困难
2.2.2 解决方案
第3章网站性能分析
3.1 快速了解网站性能
3.1.1 使用YSlow进行性能分析
3.1.2 使用PageSpeed进行性能分析
3.1.3 使用WebPagetest进行性能分析
3.2 真实用户前端性能监控
3.2.1 真实用户前端性能数据采集
3.2.2 数据采集可行性分析
第4章服务端性能优化
4.1 最大QPS推算及验证
4.1.1 RT
4.1.2 单线程QPS
4.1.3 最佳线程数
4.1.4 最大QPS
4.1.5 实验数据验证公式
4.1.6 压力测试最佳线程数和QPS的临界点
4.2 同步模型与异步模型
4.2.1 同步模型
4.2.2 异步模型
4.2.3 为什么异步模型需要的线程数少
4.2.4 两个模型的对比及异步模型适用场景
4.2.5 小结
4.3 数据结构对性能的影响
4.3.1 HashMap的问题
4.3.2 HashMap的结构
4.3.3 碰撞
4.3.4 Hash算法
4.3.5 题外话：ConcurrentHashMap中的Hash
4.3.6 HashMap综述
4.3.7 均摊
4.4 算法设计不合理带来的性能问题
4.4.1 某应用A的现象
4.4.2 某应用B的现象
4.4.3 分析
4.4.4 方案
4.4.5 验证
4.4.6 小结
4.5 综合案例：电商活动页面性能优化
4.5.1 第一轮：通过APC使QPS提高近3倍
4.5.2 第二轮：解决消耗CPU资源大户Gzip
4.5.3 小结
第5章TCP优化
5.1 TCP传输原理
5.1.1 TCP传输的简要说明
5.1.2 滑动窗口——接收端流量控制
5.1.3 拥塞窗口——发送端流量控制
5.1.4 传统TCP拥塞控制问题
5.2 Linux内核升级中的TCP优化技术
5.2.1 调整接收窗口
5.2.2 初始拥塞窗口调整（Linux 2.6.38开始支持）
5.2.3 Early Retransmit（Linux 3.5开始支持）
5.2.4 初始RTO调整（Linux 2.6.18开始支持）
5.2.5 TFO
5.2.6 TSO
5.3 TIME_WAIT问题案例分析
5.3.1 问题现象
5.3.2 问题分析
5.3.3 问题初步解决
5.3.4 问题再分析
5.3.5 问题后记
5.4 总结
第6章DNS优化
6.1 DNS基本原理
6.1.1 DNS的一些关键术语
6.1.2 DNS查询过程
6.1.3 NS选择策略和机制
6.1.4 DNS扩展协议EDNS
6.1.5 常用DNS相关命令
6.2 实战案例：超远距离DNS性能问题分析和优化
6.2.1 现象描述
6.2.2 DNS Lookup耗时长的问题分析
6.2.3 DNS解析性能解决方案
6.3 总结
第7章CDN优化
7.1 CDN优化概述
7.2 CDN的相关术语
7.3 从应用看CDN的基本原理
7.3.1 CDN基本架构
7.3.2 CDN全局调度
7.3.3 CDN基本调度方式
7.3.4 CDN加速的基本实施流程
7.4 CDN优化常见策略
7.4.1 静态化缓存优化
7.4.2 动态内容静态边缘化
7.4.3 动态加速优化
7.4.4 用户序列优化原理
7.4.5 域名合并优化
7.4.6 多级缓存架构优化
7.4.7 301、302跳转边缘化访问和多终端边缘化判断
7.5 CDN优化实战
7.5.1 CDN的不合理架构造成304请求耗时长优化实战
7.5.2 静态资源命中率优化实战
7.5.3 CDN动态加速优化实战
7.5.4 CDN静态化的问题和优化实战
7.5.5 CDN调度优化实战
7.6 总结
第8章大型网站性能监控体系
8.1 监控设计
8.1.1 应用监控存在的问题
8.1.2 从问题排查思路看监控的设计
8.1.3 监控的设计步骤
8.1.4 监控常见法则总结
8.2 大型网站性能监控体系设计目标和原则
8.2.1 准确性
8.2.2 完整性
8.2.3 实时性
8.2.4 细分化
8.2.5 聚合化
8.2.6 图表化
8.2.7 可追溯
8.3 性能指标和监控项及实现
8.4 性能监控的关键指标
8.4.1 应用监控
8.4.2 系统监控
8.5 常用监控命令详解
第9章大型网站容量评估
9.1 容量评估概述
9.2 容量评估的特点
9.3 单机峰值QPS的测算
9.3.1 单机测算方法
9.3.2 两种常用的引流压力测试方法
9.3.3 引流压力测试停止时间的判断
9.3.4 如何避免单机压力测试出现问题
9.4 大型网站常用的容量评估方法
9.4.1 二八原则评估法——新业务评估的基本方法
9.4.2 有历史数据参考的容量评估——GMV线性比例评估法和GMV转化评估法
9.4.3 流量占比评估法
9.5 总结
第10章高性能系统架构模式
10.1 无状态架构
10.1.1 解决方案一——Session复制
10.1.2 解决方案二——Session Sticky
10.1.3 解决方案三——Session集中式存储
10.1.4 解决方案四——基于浏览器Cookie的无状态架构
10.2 基于负载均衡器的水平扩展架构
10.3 基于DNS的负载均衡
10.4 读写分离架构
10.5 基于数据水平切分的水平扩展架构
10.6 缓存架构
10.6.1 缓存的基本属性
10.6.2 缓存的分类
10.6.3 缓存使用常见的问题和误区
10.6.4 缓存使用场景
10.6.5 缓存使用规范和原则
10.7 近端架构
10.8 异步化架构
10.9 排队缓冲架构
10.10 多机房架构
10.10.1 同城架构
10.10.2 异地架构
10.11 基于服务的可扩展架构
10.12 日结架构
10.13 热点避免架构
第11章大促保障体系
11.1 大促保障概述
11.1.1 大促保障简介
11.1.2 大促保障整体流程
11.2 大促保障体系详解
11.2.1 容量保障体系
11.2.2 风险保障体系
11.2.3 组织保障
11.2.4 运维保障
11.2.5 中间件保障
11.3 大促容量峰值保障策略
11.4 大促风险保障策略
11.4.1 风险保障概述
11.4.2 风险保障常见风险
11.4.3 风险识别和风险分类
11.4.4 风险保障策略
11.4.5 分组隔离策略
11.4.6 业务降级策略
11.4.7 监控发现策略
11.5 大促资金安全保障策略
11.5.1 常见的资金安全防护策略
11.5.2 大促资金安全防护
11.6 大促经验沉淀
11.7 大促保障实战分析
11.7.1 机房网络瓶颈问题分析
11.7.2 集群个体异常造成的容量问题分析
11.7.3 诡异的网络瓶颈
11.7.4 多机房压力测试流量不均问题分析
11.7.5 Tengine限流案例
11.8 总结
第12章数据分析驱动性能优化
12.1 WebP性能优化案例背景
12.1.1 WebP格式开始兴起
12.1.2 WebP改造使L-D转化率下降
12.2 性能优化中的数据分析原理与方法
12.2.1 数据分析简介
12.2.2 数据分析之杜邦分析
12.2.3 数据分析之多维分析
12.3 通过数据分析来诊断WebP的性能问题
12.3.1 指标定义
12.3.2 基于指标树自动诊断WebP的性能问题
12.4 案例：通过数据分析进行OLAP分析和RT优化
12.4.1 在线分析系统响应指标基线的定义
12.4.2 性能问题诊断
12.4.3 数据的获取及觉察
12.4.4 方案的推导
12.4.5 小结
12.5 通过函数抽象进行性能优化
12.5.1 优化过程简介
12.5.2 函数抽象
12.5.3 统计分析
12.5.4 小结