在构建高性能系统时，除了基础优化外，还需关注以下高级技巧：

1. 数据库深度优化 🗄️

  • 索引策略：使用复合索引并避免过度索引，如 CREATE INDEX idx_user_email ON users(email)
  • 查询优化：通过 EXPLAIN 分析执行计划，减少全表扫描
  • 分库分表：按业务场景拆分数据库（如订单表按时间分片）
  • 连接池管理：配置合理超时时间，如 maxPoolSize=100
    数据库优化

2. 缓存策略进阶 🧠

  • 分级缓存：本地缓存（Guava）+ 分布式缓存（Redis）
  • 缓存失效机制：
    • 时间戳更新（last_modified字段）
    • 定期清理（LRU算法）
  • 缓存穿透防护： 
    # 示例：布隆过滤器拦截非法请求
if not bloom_filter.contains(key):
    return "Invalid key"

缓存策略

3. 代码层面优化 ✅

  • 算法优化：用时间复杂度O(n)替代O(n²)
  • 减少冗余计算： 
    // 避免重复计算
int cachedValue = computeExpensiveValue();
for (int i=0; i<1000; i++) {
    useValue(cachedValue);
}
  • 内存管理：使用对象池（Object Pool）复用资源
    代码优化

4. 网络传输优化 🌐

  • HTTP/2：启用多路复用和头部压缩
  • CDN加速：对静态资源（如图片、JS/CSS）部署CDN
  • 协议优化：
    • WebSocket替代HTTP轮询
    • QUIC协议实验性支持（需服务器端配置）
      网络优化

5. 性能监控与调优 📊

  • 实时监控：
    • Prometheus + Grafana 组合
    • 阿里云SLS日志服务
  • 压测工具：
    • JMeter（/zh/docs/tools/jmeter）
    • Locust分布式测试
  • 调优建议：
    性能监控

    图示：系统性能瓶颈分析工具

如需了解更基础的性能优化实践，可参考 性能最佳实践指南