大家好，我是mikechen。
性能优化是大型架构的重中之重，也是大厂重点考察对象，下面我就全面来详解9大高性能优化方案@mikechen
本篇已收于mikechen原创超30万字《阿里架构师进阶专题合集》里面。
负载均衡
通过均衡负载，减少单点压力，提高系统的处理能力。
比如：可以使用Nginx、HAProxy.....等等，分发请求到多个服务器。
如下图所示：
通过水平横向扩展，不仅可以极大的提升性能，还可以可以可用性。
除此之外，还会涉及到好的负载均衡策略，比如：
轮询（Round Robin）将请求依次分配给每个服务器，优点：简单易用，适用于均匀分布的请求 ，缺点：不考虑服务器性能和负载差异。
加权轮询（Weighted Round Robin）为每个服务器分配权重，根据权重比例分配请求，优点：考虑到服务器性能差异，适用于异构服务器环境， 缺点：需要合理设置权重值，且不实时调整负载。
最少连接（Least Connections）将新请求分配给当前连接数最少的服务器。，优点：适用于长连接的应用，能动态调整负载，缺点：需要实时监控服务器连接数，开销较大。
以上我只是举例，你都需要考虑哪种负载策略更加高效，都可以优化。
分库分表
数据量大了，需要解决单库单表性能瓶颈，提升数据处理能力。
如下图所示：
垂直拆分：按功能模块拆分表、或库，可以降低数据量；水平拆分：还可以按数据范围拆分，比如：按用户ID、商品ID....等等来拆分；
无论你怎么拆分，最重要的都是降低数量量，可以提升整个数据库的性能。
当然，性能是提升了，也会带来很多问题，比如：分布式事务...等等问题。
读写分离
将数据库的读操作和写操作分离，分担数据库的负载，提高系统的并发处理能力和响应速度。
主库（Master）：负责处理所有的写操作、和更新操作；从库（Slave）：负责处理所有的读操作，主库的更新通过复制机制同步到从库。
除此之外，在实施读写分离时，需要综合考虑业务需求、数据一致性...等系统架构问题。
缓存优化
缓存优化，也是一大利器，比如：可以使用本地缓存：如Guava Cache...等，提升效率。
也可以使用，分布式缓存，比如：Redis、Memcached......等等，存储常用数据。
以及，考虑缓存策略：如LRU、LFU....，根据访问频率和时间清理缓存。
这些都是比较好的优化策略，可以根据自己的情况来选定。
索引优化
索引的优化，也是非常重要的，也是成本低见效快的典型：
比如：
可以通过创建合适的索引，根据查询需求创建单列、或多列索引；比如：B树索引、哈希索引...等，根据自己的情况来优化；以及，定期维护索引，重建、或重组索引，确保其效率；以及，定期分析查询日志，调整索引策略；比如：过多的索引会影响插入、更新操作性能，这也是需要定期分析和评估的。CDN优化内容分发网络（Content Delivery Network），简称：CDN。
通过分布在全球各地的CDN节点，将内容快速、可靠地传递给终端用户，减少服务器负载和网络延迟。
比如：将静态资源（如图像、视频、CSS、JavaScript...文件等）缓存到CDN节点，用户访问时从最近的节点获取资源。
就近访问，用户访问最近的CDN节点，提高访问速度。
异步优化异步处理，比如：使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ....）处理耗时操作。
异步调用，比如：Promise、Future....，非阻塞式编程。
代码优化通过优化代码，提高执行效率、和减少资源消耗。
比如：
减少循环次数：避免不必要的重复计算；减少条件判断：简化逻辑，减少分支。避免重复代码：使用函数、或模块重用相同逻辑；优化对象创建：减少不必要的对象创建，使用对象池等技术。这些都是可以优化的，代码优化其实是成本最低的方案，可以提前来考虑。
算法优化选择高效的算法和数据结构，减少时间和空间复杂度。
例如：在一个已排序的数组中查找元素时，使用二分查找比线性查找更高效。
public int binarySearch(int[] arr, int key) { int low = 0; int high = arr.length - 1; while (low <= high) { int mid = (low + high) >>> 1; int midVal = arr[mid]; if (midVal < key) low = mid + 1; else if (midVal > key) high = mid - 1; else return mid; } return -1;}
所以，可以根据具体问题，选择时间复杂度、和空间复杂度较优的算法。
以上
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