Python代码性能优化技巧
代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。
架构师之修炼内功篇：系统性能优化
这段时间在做系统的优化。事情的起因是这样的。我们开发的系统需要在分公司使用，而分公司的网络带宽只有专线2M的。我们的系统的层次结构是C/S三层，虽然客户端是Swing开发的Desktop应用，但一样可以在分公司的通过网络连接进行访问，可以做到每次登陆后，实时更新程序。
性能优化技巧之算法
算法的种类和实现浩如烟海，但是在这篇文章里面，不讨论单核，单线程的算法，而是讨论多核，多线程的算法;不讨论所有的算法类型(这个不是本文作者能力范围之内的事)，而是讨论在多核网络设备里面常见的算法，以及可能的优化途径，这些途径有些经过了验证，有些还是处于想法阶段，暂时没有实现数据的支持。
性能优化技巧之必备知识
性能优化这个话题可大可小。从大的方面来说，在系统设计之初，需要考虑硬件的选择，操作系统的选择，基础软件平台的选择;从小到方面来说，每个子系统的设计，算法选择，代码怎么写，如何使用编译器的选项，如何发挥硬件的最大性能等等。本系列关注的是在给定硬件平台，给定操作系统和基础软件平台的情况下，如何优化代码，简而言之，就是关注小的方面。
性能优化技巧之系统层次优化
系统层次的优化有很多方法，如利用Cache、 Lazy computing、Read ahead等等，对系统层次进行优化，效果也是比较明显的。本文将会讨论一些常见的系统优化的方法。
性能优化技巧之工具选择
性能优化，不仅需要对系统和代码熟悉，更需要一个强有力的工具支持。本文是性能优化系列文章的第三篇，从性能优化要考虑工具的哪些问题开始说起，到性能优化工具都有哪些？本文为您一一介绍。
性能优化技巧之代码层次优化
本文是性能优化系列文章的第二篇，主要讲解性能优化在代码层次方面的优化。代码层次的优化是最直接，也是最简单的，但前提是要对代码很熟悉，对系统很熟悉。
