服务器|性能应该分配和释放多个对象

你应该尽量避免过量分配内存，因为内存分配可能是代价高昂的。释放内存块可能更昂贵，因为大多数分配算符总是企图连接临近的已释放的内存块成为更大的块。直到Windows NT? 4.0 service pack 4.0，在多线程处理中，系统堆通常都运行得很糟。堆被一个全局锁保护，并且在多处理器系统上是不可扩展的。

不应该考虑使用处理器高速缓存

大多数人都知道由虚拟内存子系统导致的hard 页错误代价很高，最好避免。但是许多人认为其他内存访问方法没有什么区别。自从80486以后，这一观点就不对了。现代的CPUs比RAM要快得多，RAM至少需要两级内存缓存 ，高速L1 缓存能保存8KB数据和8KB指令，而较慢的L2 缓存能保存几百KB的数据和代码，这些数据和代码混合在一起。L1 缓存中内存区域的一个引用需要一个时钟周期，L2 缓存的引用需要4到7个时钟周期，而主内存的引用需要许多个处理器时钟周期。后一数字不久将会超过100个时钟周期。在许多方面，缓存像一个小型的，高速的，虚拟内存系统。

至于和缓存有关的基本内存单元不是字节而是缓存列。Pentium 缓存列有32个字节宽。Alpha 缓存列有64个字节宽。这意味着在L1 缓存中只有512个slot给代码和数据。如果多个数据一起使用（时间位置）而并不存储在一起（空间位置），性能会很差。数组的空间位置很好，而相互连接的列表和其他基于指针的数据结构的位置往往很差。

把数据打包到同一个缓存列中通常会有利于提高性能，但是它也会破坏多处理器系统的性能。内存子系统很难协调处理器间的缓存。如果一个被所有处理器使用的只读数据，和一个由一个处理器使用并频繁更新的数据共享一个缓存 列，那么缓存将会花费很长时间更新这个缓存列的拷贝。这个Ping-Pong高速游戏通常被称为"缓存 sloshing"。如果只读数据在一个不同的缓存 列中，就可以避免sloshing。

对代码进行空间优化比进行速度优化效率更高。代码越少，代码所占的页也越少，这样需要的运行设置和产生的页错误也会更少，同时占据的缓存 列也会更少。然而，某些核心函数应该进行速度优化。可以利用profiler去识别这些函数。

决不要缓存频繁使用的数据。

软件缓存可以被各种应用程序使用。当一个计算代价很高时，你会保存结果的一个拷贝。这是一个典型的时空折中方法：牺牲一些存储空间以节省时间。如果做得好，这种方法可能非常有效。

你必须正确地进行缓存。如果缓存了错误数据，就会浪费存储空间。如果缓存得太多，其他操作可以使用的内存将会很少。如果缓存得太少，效率又会很低，因为你必须重新计算被缓存 遗漏的数据。如果将时间敏感数据缓存得时间过长，这些数据将会过时。一般，服务器更关心的是速度而不是空间，所以他们要比桌面系统进行更多的缓存。一定要定期去除不用的缓存，否则将会有运行设置问题。

应该创建多个线程，越多越好。

调整服务器中起作用的线程数目是很重要的。如果线程是I/O-bound的，将会花费很多时间用来等待I/O的完成-一个被阻塞的线程就是一个不做任何有用工作的线程。加入额外的线程可以增加通量，但是加入过多的线程将会降低服务器的性能，因为上下文交换将会成为一个重大的overhead。上下文交换速度应该低的原因有三个：上下文交换是单纯的overhead，对应用程序的工作没有任何益处；上下文交换用尽了宝贵的时钟周期；最糟的是，上下文交换将处理器的缓存填满了没用的数据，替换这些数据是代价高昂的。

有很多事情是依靠你的线程化结构的。每个客户端一个线程是绝对不合适的。因为对于大量用户端，它的扩展性不好。上下文交换变得难以忍受，Windows NT用尽了资源。线程池模型会工作得更好，在这种方法中一个工人线程池将处理一条请求列，因为Windows 2000提供了相应的APIs，如QueueUserWorkItem。