常用性能调优技术手段有哪些？如何选择适合的优化策略？

性能调优

不少做开发的朋友一碰到系统卡、响应慢的问题，上来就想着加缓存、堆服务器，折腾半天钱花了不少，性能也没见好多少。我前阵子帮一个本地的电商小团队排查问题，他们上来就说要加三台服务器扩容，结果翻代码一看，一个循环里嵌套了三次重复查数据库的逻辑，改完之后响应速度直接提了三倍，一分钱硬件成本都没多花。今天就把日常用得最多的性能调优手段唠明白，再说说怎么选最适合自己的方案，别瞎折腾做无用功。

一、先说说大家日常摸代码就能搞定的基础手段

很多人总觉得性能优化就得搞复杂架构，其实八成的问题改改代码就能解决。比如把重复计算、反复查库的冗余逻辑删掉，把没必要的多层嵌套循环拆解开，用更高效的哈希表、跳表这类数据结构替换笨重的集合，这些改动不用动架构，半天就能搞定，很多时候就能解决80%的慢问题。还有批量处理，之前有个做数据同步的团队，一条一条往数据库插数据，插一万条要半分钟，改成200条一批批量提交，几秒钟就跑完了，效果立竿见影。

二、再说说大家用得最多的数据库和缓存类调优

这也是大部分系统性能瓶颈最先冒出来的地方。数据库这边先别急着搞分库分表，先把慢查询捞出来，用explain看看没加索引的全表扫描，把连表查询的数量降下来，很多时候调完SQL性能直接翻好几倍。实在扛不住高并发了，再考虑读写分离、分库分表这类架构改动。缓存就更不用多说了，短时间内反复查询又不怎么变的热点数据，往内存里一放，直接就不用反复查数据库了，不过这里要注意别踩缓存雪崩、穿透的坑，之前有个团队缓存过期时间全设成1小时，一到整点所有请求全打到数据库，直接把库打崩了，稍微错开点过期时间就解决了。

三、剩下的就是进阶一点的调优手段，适合访问量已经起来的中大型系统。

比如把同步排队的逻辑改成异步消息削峰填谷，像下单之后发短信、发通知这种不用实时等结果的操作，扔到消息队列里慢慢处理，主流程的响应速度一下就提上来了。还有水平扩容，单台服务器扛不住了，就多部署几个实例，把流量分散开，不用在单台机器上死磕性能。要是涉及到高并发抢资源的场景，尽量少用重锁，换成无锁队列、乐观锁这类方案，能大幅降低线程之间的争抢等待时间。

四、最后说最关键的，怎么选适合自己的优化策略，别上来就照搬大厂的方案。

先摸清楚自己的真实瓶颈在哪，别上来就瞎优化，用监控工具看看是CPU跑满了，还是数据库IO堵了，或者是网络传输太慢，找准问题再下手。小系统别搞过度设计，日活几千的小项目，你上来就搞十几台服务器的分布式缓存、分库分表，纯粹是给自己添维护负担，完全没必要。算清楚投入产出比，改几行代码就能提三倍速度的事，就别花几十万去堆硬件，能小成本解决的问题，就别搞大动干戈的架构改造。

性能调优从来不是越复杂越好，核心就是哪慢改哪，用最小的成本拿到最大的性能提升，瞎堆技术手段反而容易把系统搞的更复杂，出了问题都不好排查。

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