穩定性是第一前提，如系統崩潰恢復容災備份這些，主要是一些資料保護的機制，還有就是程式引數的校驗、異常的處理、事務的回滾、程式邊界的設計（合理的邊界劃分可以避免服務的連鎖崩潰）、對賬機制等，這些都是日常生活中常用的一些手段在計算機領域的體現，更詳細的設計就不深入的分析了。
通過多年來對作業系統的研究，以及結合多年來各種語言的程式設計經驗來說，高效能的程式的開發其實都是有規可循的。因為高效能的程式基本上都會面臨相似的問題：如何提高併發，如何降低時間複雜度（但是並不是一味的降低，需要在空間複雜度之間做乙個平衡）。
如何提高併發：在目前的大多數程式中或多或少的都會遇到併發的問題，如何設計高效的併發非常的重要，從我個人的經驗來說，當遇到乙個會存在併發的業務場景，我會首先整理業務場景，並根據業務場景畫出簡單的資料流圖，根據資料流圖找出相應的會併發訪問修改的資料，縮小加鎖的粒度（只對需要併發訪問的資料進行加鎖）,。
然後分析資料的性質是否可以區域性的併發，這種情況下就可以使用分段鎖（再次減小加鎖的粒度，乙個比較出名的例子就是mysql的表鎖、行鎖機制）。
最後再分析資料的訪問性質，是讀多寫少（大部分都是這種情況）、讀少寫多（日誌）、還是讀寫頻率差不多，不同的業務情況使用不同的鎖，比如針對讀多寫少的業務來說，為了提高讀的併發性可以使用讀寫鎖；針對併發粒度較小，且併發操作的耗時很短的情況，作業系統又提出了cas操作（樂觀鎖），這種操作避免了上鎖和釋放鎖耗時的過程，進一步提高了併發性，但是只是針對特定的場景才能達到想要的效能。
當單臺併發達到上限之後，就是分布式系統粉墨登場了，雖然分布式系統資料一致性會有一定的耗時，但是分布式系統的併發卻有了顯著的提高，一致性所帶來的耗時/併發數帶來的平均延遲並不大，所以能很好的滿足系統的需求。
高效能的設計主要分為兩個層面，乙個層面是作業系統層面的，另外乙個層面是業務層。
作業系統層面：盡量使用作業系統和處理器自身的高效能的指令或者是運算方式，最簡單的例子是位運算，針對一些特殊的演算法如果能使用位運算實現，那麼盡量使用位運算實現（這在很多演算法面試題中都會考的，因為位運算在很多場景都有特別切合實際的使用），還有就是合理高效的使用作業系統自身的api，如dma之類的機制，以及有效的利用快取之類的機制。
業務層面來說：首先需要為資料的儲存設計合適的資料結構，這個也需要在空間利用率和訪問複雜度之間做權衡；然後為業務中需要計算的場景設計高效的演算法，演算法的抽象是乙個比較難的事情，演算法設計需要在時間複雜度和空間複雜度中做權衡，還有就是針對演算法的特性進行優化，可以參考演算法設計，如果演算法具有分治、動態規劃這些演算法的特性，那麼此類演算法可以採用併發機制提高演算法的效能（演算法設計很複雜，演算法本身涉及到的很多高等數學的知識，還有就是演算法的實現是否更加符合計算機的執行機制，建議多看看acm演算法設計相關書籍）
高可用，高併發，高效能
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