優化就是在已有設計上不斷的改進

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第一 使用者通過網路獲得資訊。

在剛開始，網路上面的資訊比較少，那麼使用者只需要記住幾個網站就可以了。 而隨著網路內容的增加，資訊量越來越大，使用者獲得所需要的資訊，成本越來越高。 這時，技術的變革，搜尋引擎的出現，提高了使用者獲得資訊的效率，這算的上是，使用更好的演算法，來提高執行效率。 而當面臨搜索更多個人資訊時，需求產生了變化，這時傳統的搜尋引擎就不行了。 一種新的技術隨之出現，人肉搜索。

第二 在系統部署方面。

在資訊化時代剛開始時，企業所用的軟體還較小，起始的費用比較低，維護成本也很低，因此一般都是把軟體買回來，自己安裝和維護。 但當使用者使用的軟體系統越來越大時，初期成本和維護成本越來越高，企業負荷越來越大，這時需要優化。 雲計算適時而出，其將使用者所使用的軟體集中起來，放在中心維護，而使用者則根據軟體使用付費。 這個模式和Linux下進程非常相像，在Linux中進程的程式碼片段記憶體是共用的，資料段等則每個進程一個。 我們可以把企業類比成一個個進程，雲計算類比成將各個進程公用的程式碼片段，以此來提高效率。

第三 為什麼軟體性能會越來越低。

在剛開始設計完成，程式的性能也許是好的，但當需求的不斷增加，代碼的改動，程式的性能卻越來越慢。 這裡面有幾個原因，需求變化時，我們不是去考慮軟體在邏輯上怎麼更加合理，而是怎麼在現有代碼上改動更加方便，這就導致代碼隨著需求變化，程式的邏輯越來越不合理，產生了偏移。

另外，當需求變化時，有些case已經不再會運行到了，這時我們往往不會去刪除相應的邏輯，因為其有可能導致錯誤。 對於需求變化，我們更願意往上面加東西，而不是減東西。 這就導致了代碼越來越龐大，而且很多都是無用的代碼。 軟體如此，我們日常中的流程同樣如此。 比如說bug管理系統，有一天某個領導要求統計一下資料，這時他要求程式在錄入bug時加上一個欄位。 可過了一段時間，領導不在要這個資料了，往往程式師還在繼續多輸入這麼一個欄位。

第四， 效率的提高，也許並不需要很大的工作量。

還是以bug管理來講，一般我們都是通過網站的方式來管理bug的，每個程式師都需要不斷的去網站上刷新，來看是否有新的bug。 這樣一個程式師對於bug的快速回應，就要看其刷新bug系統頁面的頻率了。 如果其半天查詢一次，那麼其有可能浪費半天的時間。 可是如果我們讓bug網站該程式師一有bug，就給該程式師發送一封郵件的話，假設使用者的郵件是即時開著的，並且每個5分鐘查詢一下郵箱，那麼我們就可以確保程式師對於bug的回應時間縮短到5分鐘。 網站上加個郵件功能很容易，但其卻很有可能會大規模的提高效率。 效率的提高與優化所花費的effor並不一定成正比，關鍵是你找對地方。