1.通过增加复杂性解决一个问题，会产生全新系统失效方式的风险2.多线程技术使应用程序服务器具有足够的容量扩展能力，来满足Web上最大站点的需求2.1.产生并发错误的可能性3.服务器的进程正在运行3.1.并不能帮助用户完成工作3.2.模拟客户端使用系统的体验，与真实用户是相同的3.3.该客户端无法进行合成事务，那么无论服务器进程是否正在运行，都可判断系统存在问题3.4.使用度量指标快速揭示问题，不必非要等到系统告警3.5.用外部监控补充内部监控3.5.1.“系统崩溃”和“系统停止响应”之间区别4.多线程问题4.1.错误条件和异常会产生太多的排列组合，难以进行全面彻底的测试4.2.意外的交互可能会在先前安全的代码中引入问题4.3.运行时机至关重要，应用程序停止响应的概率会随着并发请求数量的增加而增加4.4.开发工程师从来不会为了测试而向应用程序发送10000个并发请求5.谨慎使用缓存5.1.滥用缓存可能造成新问题5.2.缓存能有力地解决性能问题5.2.1.减少数据库服务器的负载5.2.2.缩短响应时间5.2.2.1.将其控制在不进行缓存所用时间以内5.3.所有应用程序级别缓存的最大内存使用量，应该是可配置的5.3.1.不限制最大内存使用量的缓存，最终会消耗系统的可用内存5.4.缓存消耗了其他任务所需的内存，实际上会导致系统严重降速5.5.无论缓存上设置了多大的内存，都需要监视缓存项的命中率5.5.1.检查是否大多数缓存项已被使用5.5.2.命中率非常低，那么缓存就不会获得任何性能优化5.5.3.实际上还可能比不使用缓存更慢5.6.把数据保存在缓存中，其实是一次投注5.6.1.押宝“一次生成数据的成本，加上散列和查找数据的成本，不超过每次需要生成该数据时的所需成本”5.7.如果一个特定的缓存对象，在服务器的生命周期中只使用一次，那么缓存它就没有任何意义5.8.避免缓存特别容易生成的数据5.9.通过使用弱引用持有缓存项本身构建缓存5.10.任何缓存都存在数据过时的风险5.10.1.每个缓存都应该有一个失效策略，当其源数据发生变更时，能够在缓存中删除缓存项6.选择精心设计并经过验证的代码库6.1.构造可靠、安全、高性能的连接池，总是会比想象的困难许多6.2.所有的问题都可能潜伏在第三方代码的阴影中6.2.1.相比闭源程序库，更喜欢开源程序库6.3.程序库都是导致线程阻塞的源头6.3.1.如果是开源库，那么就可能有时间、技能和资源来查找和修复这些问题6.4.集成点附近经常出现线程阻塞6.4.1.线程阻塞和缓慢响应会创建一个正反馈循环，将小问题放大到系统的完全失效6.5.线程阻塞反模式是大多数系统失效的直接原因6.5.1.线程阻塞反模式会导致同层连累反应和层叠失效6.5.2.常见的系统逐渐变慢和服务器停止响应7.使用超时模式进行保护7.1.虽然无法证明代码不会发生死锁，但可以确保死锁不会一直持续下去7.2.避免函数调用中的无限等待，使用需要超时参数的函数版本7.3.即使意味着需要更多的错误处理代码，调用过程中也要始终使用超时模式