1.开篇词
开篇词 _ 代码不要眼前的苟且，而要效率的提升和性能的优化
10.结束语
结束语 _ 不愁明月尽，自有夜珠来
2.开篇：认识代码性能和系统容量效率
01 _ 程序员为什么要关心代码性能？
02 _ 程序员也要关心整个系统和公司成本吗？
03 _ 导读：专栏是怎么设计的？需要哪些知识？
3.性能定律和数理基础
04 _ 性能工程三定律：IT业和性能优化工作的“法律法规”
05 _ 概率统计和排队论：做性能工作必须懂的数理基础
06 _ 性能数据的分析：如何从大量数据中看出想要的信号？
07 _ 性能数据的展示：一图胜千言，说出你的数据故事
08 _ 经验总结：必须熟记的一组常用性能数字
4.性能测试
09 _ 性能测试的种类：如何快准狠地抓住一个测试的本质？
10 _ 性能测试的规划和步骤：为什么性能测试不容易一蹴而就呢？
11 _ 性能测试的工具：七大测试场景如何选择高质量的测试工具？
12 _ 九条性能测试的经验和教训：如何保证测试结果可靠且可重复？
13 _ 性能测试的工程集成：如何与产品开发和运维业务有机集成？
5.性能分析
14 _ 性能分析概述：性能问题归根结底是什么原因？
15 _ CPU篇：如何让CPU的运行不受阻碍？
16 _ 内存篇：如何减少延迟提升内存分配效率？
17 _ 存储篇：如何根据性能优缺点选择最合适的存储系统？
18 _ 网络篇：如何步步拆解处理复杂的网络性能问题？
6.性能优化
19 _ 性能优化六大原则：三要三不要，快速有效地进行优化
20 _ 性能优化十大策略：如何系统地有层次地优化性能问题？
21 _ CPU案例：如何提高LLC（最后一级缓存）的命中率？
22 _ 系统案例：如何提高iTLB（指令地址映射）的命中率？
23 _ 存储案例：如何降低SSD峰值延迟？
24 _ 跨层案例：如何优化程序、OS和存储系统的交互？
7.性能工程实践
25 _ 如何在生产环境中进行真实的容量测试？
26 _ 怎么规划和控制数据库的复制延迟大小？
27 _ 多任务环境中的Java性能问题，怎样才能不让程序互相干扰？
28 _ 网络数据传输慢，问题到底出在哪了？
29 _ 如何彻底发挥SSD的潜力？
8.容量规划与服务效率
30 _ 服务器的管理和部署：工业界近几年有哪些发展趋势？
31 _ 规划部署数据中心要考虑哪些重要因素？
32 _ 服务的容量规划：怎样才能做到有备无患？
33 _ 服务效率提升：如何降低公司运营成本？
34 _ 服务需求控制管理：每种需求都是必需的吗？
9.总结篇
35 _ 职业发展：从“锦上添花”到“不可或缺”
36 _ 如何成为优秀的性能和容量工程师？
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