如果你觉得这篇文章对你有帮助，请不要吝惜你的“关注”、“点赞”、“评价”、“收藏”，你的支持永远是我前进的动力~~~
随着计算机技术的飞速发展，软件系统的复杂性和规模也在不断增长。为了确保系统能够高效、稳定地运行，性能优化成为了软件开发过程中的关键环节。
尤其大型电商平台，每年应对数次大促，对技术优化有着非常大的诉求。
本文将深入探讨几种常见的性能优化策略，后续文章会结合实际案例进行分析。
一、性能优化的核心目标
性能优化的核心目标是提高系统或应用程序的速度、响应能力和稳定性。通过有效的性能优化措施，可以显著提升用户体验，减少资源消耗，降低运营成本。
可以归结为一个指标：
QPS=并发数/RT
性能优化的目标就是提升QPS，如何提升呢？
通常的优化过程是：提高并发数，一定程度后，RT会上升，简单通过扩容，服务器成本上升，想办法降低RT
但不考虑成本的优化，都是耍流氓！
因此可以重新给“性能优化”做个定义：在既定成本的限制下，QPS的最大化
二、性能优化的方向
在实际操作层面，性能优化涉及多个方面：
- 数据库优化：包括索引优化、查询优化等；
- 代码优化：如算法调整、内存管理、并发编程等；
- 缓存优化：引入缓存，减少计算量，进而提升RT
- 硬件配置：选择合适的硬件平台以支持高性能计算；
- 安全性：确保优化过程中不引入新的安全风险。
这些优化，可以总结一个点，降低“流量”，包括外部流量和内部流量。
因此本文提出从以下三个方向进行优化， 这也是我在在网易考拉性能优化中的真实实践：
1、面向流量的优化
任何流量都是有代价的，要减少无效流量
2、面向缓存的设计：
缓存为王，通过缓存减少调用量和计算量
3、DB优化：
除了常规优化外，解决热点更新的问题，如优惠券领取和下单等高并发场景
三、具体优化思路
可以从三个方面进行优化：降低RT（响应时间）、降流量以及数据库(DB)优化。这三个方面相互重叠，表明它们之间存在交集和共同点。具体来说：
1. 降RT:
- 降低计算量
- 缩短调用链路
- 锁优化
- 异步化
- 并行化，充分利用资源
- Java常规性能优化、JVM参数调优
2. 降流量-降系统负载，挤成本:
- 减少无效流量
- 利用缓存减少各层的调用量
- 流量打散，
- 限流，系统的自我保护
- 减少网络流量，包大小
3. DB优化:
- 减少返回的数据行数
- 减少返回的字段，按需返回
- 锁优化、索引优化
- 避免XA事务和大事务
- 热点数据更新的问题
- 下单分布式事务 – 让DB可拆分
每个方面的优化措施都有助于提高系统的整体性能和效率。例如，通过降低RT可以改善用户体验；通过减少流量可以节省带宽成本和提高系统稳定性；而DB优化则可以提高数据的读写效率和可靠性。这些优化措施并不是孤立的，而是相互关联、互相促进的。在实际应用中，需要根据具体情况综合考虑各个方面的因素，制定出最适合的优化方案。
四、性能优化的挑战
尽管性能优化带来了诸多好处，但同时也存在一些挑战：
- 复杂性增加：随着系统规模的扩大，其复杂性也随之增加，这可能带来维护上的困难；
- 学习曲线陡峭：对于新手来说，掌握必要的技能和知识需要一定的时间和努力；
- 潜在的安全风险：不当的优化可能导致系统出现漏洞或安全隐患；
因此，在进行性能优化时必须谨慎行事，以确保既达到预期效果又不会引入其他问题。
性能优化是一项系统工程，它要求开发人员具备深厚的专业知识、丰富的实践经验以及对细节的高度关注。只有综合考虑各种因素，才能制定出切实可行的优化方案。
标签：实战,RT,缓存,性能,DB,流量,优化 From： https://blog.csdn.net/u013469646/article/details/142712671