软件性能工程全流程指南
本书系统性地介绍了“软件性能工程（Software Performance Engineering, SPE）”这一关键概念，并将其贯穿于整个软件开发生命周期。软件性能受多种因素影响，从硬件基础、编码规范、运行时框架、设计模式、质量保障与测试方法，到系统架构模式等。本书以全局视角，带领读者逐阶段理解软件开发流程，掌握提升系统行为与性能的技术、方法与工具。
本书包含技术实操章节和理论分析章节。实操部分通过代码示例介绍多种工具与库，帮助读者轻松上手；理论部分则涵盖广泛的性能概念，配有详尽说明、图表、截图与代码样本，帮助构建系统化理解。重点内容包括使用 OpenTelemetry 等工具设计性能监控体系，代码剖析（profiling）技术，性能测试及测试数据管理最佳实践。你还将学习性能基准测试类型、KPI 与指标分析，以及行为数据相关性识别方法。
本书主要使用 Python 编写示例代码，结合现代云计算环境、设计模式与实践技巧，教授如何实现从开发到交付的端到端性能优化。完成本书学习后，你将具备将性能理念融入各阶段开发流程的能力，能够主动发现瓶颈、诊断复杂问题，并在生产环境中有效管理系统性能。
你将学到的内容
- 如何定义性能需求、度量指标与关键性能指标（KPI）
- 有助于性能优化的设计模式及应避免的反模式
- 利用云服务提高应用性能
- 优化代码与性能测试的工具与方法
- 实时遥测（Telemetry）、监控、数据分析、可视化与预测
适合人群
本书适用于以下技术人员：
- 性能工程师
- 软件开发人员
- QA 测试工程师
- 解决方案架构师
特别是那些希望识别性能瓶颈并优化系统运行效率的技术人员。阅读本书前，建议具备分布式系统、微服务架构以及基础非功能性工程知识。
目录
- 性能工程导论
- 面向性能的开发（Performance-Driven Development）
- 非功能需求的定义与追踪
- 负载建模与预测
- 高性能设计模式
- 性能反模式（Antipatterns）
- 云环境中的性能优化
- 性能监控体系设计
- 代码剖析工具与技术
- 性能测试与最佳实践清单
- 测试数据管理
- 性能基准测试
- 黄金指标、KPI、度量工具
- 性能行为关联分析
- 上线后性能管理（Post-Production Management）
本书是一本实用、系统且面向当代技术的性能工程指南，将帮助你构建稳健、高效的软件系统。
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