1. 代码层面:
- 使用更高效的数据结构和算法。- 使用缓存避免多次数据库交互- 减少不必要的计算和内存分配。- 利用并行和异步编程提高性能。- 使用性能分析工具定位和优化瓶颈。 2. Web API方面:- 使用HTTP缓存减少不必要的请求。- 使用Gzip或Brotli压缩减少响应大小。- 使用分页、排序和过滤减少返回的数据量。- 使用GraphQL或OData让客户端可以指定需要的数据。 3. 数据库方面:- 使用索引加速查询。- 使用批量操作减少数据库交互次数。- 使用读写分离和数据库分片提高并发性能。- 使用缓存减少数据库访问。 4. Nginx方面:- 使用反向代理和负载均衡提高并发性能。- 使用缓存减少后端服务器的负载。- 使用Gzip压缩减少网络传输量。 5. CDN方面:- 使用CDN加速静态资源的访问。- 使用边缘计算将计算任务靠近用户。 6. 微服务方面:- 使用服务间的异步通信减少等待时间。- 使用服务的横向扩展提高并发性能。- 使用服务的分区设计提高可扩展性。 - 根据业务需求,考虑使用redis、rabbitmq、mangoDB等等中间件 7. 其他方面:- 使用自动扩缩容的云服务应对流量波动。- 使用性能监控和日志分析工具定位性能问题。- 使用容器和Kubernetes等技术提高部署和运行的效率。- 使用链路追踪SkyWorking具体查看哪条链路的性能瓶颈性能优化本身就是一个非常庞大的话题,需要具体问题具体分析,总的来说是,平常能用到的就是以上总结的这些点。技术永远是为业务服务的,根据不同的业务选择合适的技术是高级开发者必须要考虑的问题。今天分享就这些了,关于性能优化大家还有那些经验可以评论区分享!
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1. 代码层面:- 使用更高效的数据结构和算法。- 使用缓存避免多次数据库交互- 减少不必要的计算和内存分配..
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