一、算法调优
1、分而治之和预处理：
以前有一个程序为了生成月报表，每次都需要计算很长的时间，有时候需要花将近一整天的时间。于是我们把我们找到了一种方法可以把这个算法发成增量式的，也就是说我每天都把当天的数据计算好了后和前一天的报表合并，这样可以大大的节省计算时间，每天的数据计算量只需要20分钟，但是如果我要算整个月的，系统则需要10个小时以上（SQL语句在大数据量面前性能成级数性下降）。
SQL语句和数据库的性能优化也是这一策略，如：使用嵌套式的Select而不是笛卡尔积的Select，使用视图，等等。
二、代码调优
1、字符串的操作：
对于字符串的特性来说，能使用其他类型的尽量不适用字符串。
举几个例子，第一个例子是N年前做银行的时候，我的同事喜欢把日期存成字符串（如：2012-05-29 08:30:02），我勒个去，一个select where between语句相当耗时。另一个例子是，我以前有个同事把一些状态码用字符串来处理，他的理由是，这样可以在界面上直接显示，后来性能调优的时候，我把这些状态码全改成整型，然后用位操作查状态，因为有一个每秒钟被调用了150K次的函数里面有三处需要检查状态，经过改善以后，整个系统的性能上升了30%左右。
2、多线程的操作：
首先要考虑线程池的创建，但是对于代码内部来说肯定是要减少线程间的调度和上下文的切换，尽可能的使用到CPU的全部性能。所以线程数不是越多越好，通常对于计算比较多的情况来说，线程数 = N * CPU核数。
3、异步的操作：
如果我们的程序是同步操作，那么会非常影响性能，我们可以改成异步的，但是改成异步的方式会让你的程序变复杂。异步方式一般要通过队列，要注间队列的性能问题，另外，异步下的状态通知通常是个问题，比如消息事件通知方式，有callback方式，等，这些方式同样可能会影响你的性能。但是通常来说，异步操作会让性能的吞吐率有很大提升（Throughput），但是会牺牲系统的响应时间（latency）。这需要业务上支持。
三、网络调优
1、资源连接数调优：
对于出现一些访问端口不通，但重启后会恢复一段时间，之后接着访问不通的问题，可以考虑调整最大连接数。
Windows：修改Windows（端口）Socket的最大连接数
Linux：修改文件句柄数， ulimit -a查看open files
四、数据库调优
1、库表操作：
创建索引、分库分表、读写分离（主从复制）、使用执行计划（Explain）分析。
2、SQL语句调优：
该操作必定使用执行计划分析。
- 索引一般都出现在
Where或是Order by字句中，所以对Where和Order by子句中的子段最好不要进行计算操作，或是加上什么NOT之类的，或是使用什么函数 - 减少使用IN或者
NOT IN,使用exists，not exists或者关联查询语句替代 or的查询尽量用union或者union all代替(在确认没有重复数据或者不用剔除重复数据时，union all会更好)- 不要
select * - 不要用
Having，因为其要遍历所有的记录 - 尽可能地使用
UNION ALL取代UNION - 索引不要过多
- 尽量不使用 < > != 等比较
- 尽量不对null值做判断，如：
select id from t where num is null