📌 1. 核心优化方向

  • 缓存策略

    缓存优化
    合理使用本地缓存（如Redis）与分布式缓存，减少数据库压力。推荐阅读：[/zh/cache_tips](/zh/cache_tips)

  • 数据库优化

    数据库查询优化
    通过索引优化、查询拆分、分库分表等手段提升数据处理速度。扩展学习：[/zh/database_optimization](/zh/database_optimization)

  • 代码效率

    代码性能优化
    避免冗余计算，使用异步处理与算法优化。参考案例：[/zh/code_optimization_examples](/zh/code_optimization_examples)

⚙️ 2. 服务器配置建议

  • 调整Nginx/Tomcat连接池参数
  • 启用Gzip压缩与HTTP/2协议
  • 使用CDN加速静态资源加载
    服务器性能调优

📈 3. 监控与分析工具

  • 集成Prometheus + Grafana进行实时监控
  • 使用APM工具（如SkyWalking）追踪性能瓶颈
  • 日志分析：ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）
    性能监控工具

✅ 4. 优化效果验证

  • 基准测试：使用JMeter或Locust模拟压力
  • 对比优化前后指标（响应时间、吞吐量、错误率）
  • 持续迭代：定期进行性能审计与调优

📚 想了解更多进阶技巧？点击前往 /zh/performance_tips 获取实用方案！