性能，是指一件物品或事物所具有的性质和功能。
程序的性能主要通过以下几个方面来表现：
执行速度：程序反应是否迅速，响应时间是否够短。
内存分配：内存分配是否合理，是否过多的消耗内存或存在内存泄漏。
启动时间：程序从运行到可以正常处理业务需要花费的时间。
负载承受能力:当系统压力上升时，系统的执行速度、响应时间的上升曲线是否平缓。
下面我们了解几个跟性能相关的概念
性能的参考指标
进行性能分析需要对性能指标进行定量评测，目前，常用于定量评测的性能指标有：
执行时间：功能代码从开始到运行结束的时间。
CPU时间：函数或线程占用CPU的时间。
内存分配：程序运行时占用的内存空间。
磁盘吞吐量：描述I/O的使用情况。
网络吞吐量：描述网络的使用情况。
响应时间：系统对某用户行为或者事件做出的响应的时间。响应时间越短，性能越好。
性能瓶颈
一只木桶盛水的多少，并不取决于桶壁上最高的那块木板，而是取决于最短的那块，这个理论应用到系统性能优化上，可以这么理解，即使系统拥有充足的内存资源和CPU速度，但是如果磁盘I/O性能低下，那么系统的总体性能是取决于当前最慢的磁盘I/O速度，此时，磁盘I/O就是系统的性能瓶颈。
根据应用的特点不同，任何计算机资源都有可能成为系统瓶颈，其中，最有可能成为系统瓶颈的计算机资源如下:
磁盘I/O：由于磁盘I/O读写的速度要比内存慢很多，程序在运行过程中，如果需要等待磁盘I/O完成，那么低效的I/O操作就会拖累整个系统。
网络操作:由于网络环境的不确定性，尤其是对互联网上数据的读写，网络操作的速度可能会比本地磁盘I/O更慢，因此，如不加特殊处理，也极可能成为系统瓶颈。
CPU：对计算资源要求较高的应用，由于其长时间、不间断的大量占用CPU资源，那么对CPU的争夺将导致性能问题。如科学计算、3D渲染等对CPU需要旺盛的应用。
异常：对Java应用来说，异常的捕捉和处理是非常消耗资源的。如果程序高频率的进行异常处理，则整体性能便会有明显下降。
数据库：大部分应用程序都离不开数据库，而海量数据的读写操作是相当费时的。应用程序可能需要等待数据库操作完成或者返回请求的结果集，那么缓慢的同步操作将成为性能瓶颈。
锁竞争：对高并发程序来说，如果存在激烈的锁竞争，无疑是对性能极大的打击。锁竞争将会明显增加线程上下文切换的。而且，这些开销都是与应用需求无关的系统开销，占用宝贵的CPU资源，却不带来任何好处。
内存：一般来说，只要程序设计合理，内存在读写速度上不可能成为性能瓶颈。除非程序进行了高频率的内存交换和扫描，但这些情况比较少见。使内存制约系统性能的最可能情况是内存大小不足。与磁盘相比，内存的大小似乎小的可怜，这意味着应用软件只能尽可能将常用的核心数据读入内存，这在一定程度上降低了系统性能。
为了提高系统性能，主要从设计调优、代码调优、JVM调优、数据库调优、操作系统调优几个方面着手分析性能问题，解决系统瓶颈。