江湖传言，同样是程序员，薪水却差四五倍甚至十倍以上。这是真的。
为什么会这样？
首先，开发能力有差别，你写不出来的功能，人家却可以；你写的代码速度很慢，人家写的速度飞快；你写的系统不太稳定，人家写的却相当稳定。
此外，还有一个重要因素：你排查问题不如人家快。
发生故障时，面对同样的一大堆指标，你是否能迅速定位问题？如何快速验证判断？可否在第一时间找到解决方案？我见过一些程序员，或许在开发上不是一流好手，但遇到问题却总能第一时间定位和解决。同样的故障，别人排查需要一小时，他们只需四五分钟。在定薪的时候，这当然是一个重要的考量因素。其实，无论你的代码写得多牛，排查问题费劲薪水照样会受影响。
写程序的问题是好解决的，这类的书一抓一大把，而排查问题却没那么容易，因为这东西没什么现成经验可以参考。
比如，这些问题或场景，你遇到过吗？
流量高峰期，服务器CPU使用率过高报警，你登录Linux上去top完，却不知道如何进一步定位，到底是系统CPU资源太少，还是程序并发部分写得有问题？
系统并没有跑什么吃内存的程序，但是敲完free命令之后，却发现已经没什么内存了，到底是什么占用了内存？怎么看出来的？
一大早就收到Zabbix告警，你发现某台存放监控数据的数据库主机CPU的I/OWait较高，该怎么办？
作为一个程序员，性能优化是无法避开的事情，不管是桌面应用还是web应用，不管是前端还是后端，不管是单点应用还是分布式系统，而且性能优化也是软件系统中最有挑战的工作之一，更是每个工程师都需要掌握的核心技能。
但是在实际的工作中，很多情况下你只能看到症状，却不知该从哪儿下手去排查和解决它。那么，在系统学习相关书籍之外，你也可以参考极客时间推出的专栏：Linux性能优化实战。
网上的资料和书籍可以扩充底层知识体系，从虚拟化的原理、到操作系统和网络原理、再到Linux内核和硬件驱动程序等等。但是Linux性能优化是个系统工程，除了基础知识点之外，学习中还有两点是比较重要的：
第一、要学习大量性能优化的思路和方法，尝试大量的Linux性能工具；
第二、要不断的实践和总结。这样你才能把观察到的性能问题跟系统原理关联起来，特别是把系统从应用程序、库函数、系统调用、再到内核和硬件等不同的层级贯穿起来。
对于我们大多数人来说，最好的学习方式一定是带着问题学习，而不是先去啃那几本厚厚的原理书籍，这样容易把自己的信心压垮。我认为，学习要会抓重点，只要你了解少数几个系统组件的基本原理和协作方式，掌握基本的性能指标和工具，学习实际工作中性能优化的常用技巧，你就已经可以准确分析和优化大多数的性能问题了。
在这个认知和基础上，再反过来去阅读那些经典的操作系统或者其它图书，你才能事半功倍。
倪朋飞老师的《Linux性能优化实战》更体系化，会以案例驱动的思路，给你讲解Linux性能的基本指标、工具，以及相应的观测、分析和调优方法，不会像教科书那样，详细教你操作系统、算法原理、网络协议乃至各种编程语言的全部细节，但是会为你讲述性能相关的重要系统原理，并且用实际案例教你贯穿从应用程序到操作系统的各个组件。
倪鹏飞老师是谁？
倪朋飞，微软Azure资深工程师，主要负责开源容器编排系统Kubernetes在Azure的落地实践。之前先后任职于盛大云和腾讯，一直致力云计算领域，主攻IaaS和容器技术。而近十年的云计算工作经验，也让他对Linux的系统原理、常见的性能问题以及优化方式了如指掌。
学完这个专栏，你能获得什么？
1、掌握Linux必备的基本原理以及linux系统必懂的性能指标（CPU性能、磁盘I/O性能、内存性能以及网络性能等）和性能工具。
Linux性能工具图谱（图片来自brendangregg.