标签：控制 网络io 调优 读取 center ted 用户 后端 好的
1.硬件升级
硬件问题对性能的影响不容忽视。
举一个例子：一个DB集群经常有慢SQL报警，业务排查下来发现SQL都很简单，该做的索引优化也都做了。后来DBA同学帮忙定位到问题是硬件过旧导致，将机械硬盘升级成固态硬盘之后报警立马消失了，效果立竿见影！
2.缓存化
缓存可以称的上是性能优化的利器，使用缓存时需要考虑缓存命中率、缓存更新、数据一致性、缓存穿透及雪崩、Value过大等问题，可以通过mutiGet将多次请求合并一次、异步访问等方式来提升缓存读取的性能。
3.产品逻辑优化
业务逻辑优化经常会容易被忽略，但效果却往往比数据库调优、JVM调优之类的来的更明显。
举一个例子，12306春运抢火车票的场景，由于访问的人多，用户点击“查票”之后系统会非常卡，进度条非常慢，作为用户，我们会习惯性的再去点“查票”，可能会连续点个好几次。假设平均一个用户点5次，则后端系统负载就增加了5倍！而其中80%的请求是重复请求。这个时候我们可以通过产品逻辑的方式来优化，比如，在用户点击查询之后将“按钮置灰”，或者通过JS控制xx秒只能只能提交一次请求等，有效的拦截了80%的无效流量。
4.服务化
做服务化最基础的是按业务做服务拆分，避免跨业务间的互相影响，数据和服务同时拆分。同一个业务内部我们还按计算密集型/IO密集型的服务拆分、C端/B端服务拆分、核心/非核心服务拆分、高频服务单独部署等原则做拆分。
5.异步化
异步化可以利用线程池、消息队列等方式实现。
使用线程池的时候一定要注意核心参数的设置，可以通过监控工具去观测实际创建、活跃、空闲的线程数，结合CPU、内存的使用率情况来做线程池调优。
另一种是通过NIO实现异步化，一切网络IO皆可异步：RPC框架、Servlet 3.0提供的异步技术、Apache HttpAsyncClient、缓存异步接口等等。
6.搜索引擎
复杂查询以及一些聚合计算不适合在数据库中做，可以利用搜索引擎来实现，另外搜索引擎还可以帮我们很好的解决跨库、跨数据源检索的场景。
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