一、服务器端优化
1、数据传输优化
- 开启数据压缩：减小网络传输的数据量。
- 去除响应中的无用字段：精简响应体，提高传输效率。
- 使用合理字段类型：采用更高效的数据类型以减少存储空间和传输带宽。
2、底层架构优化
- 底层容器更换：根据业务需求选择更高效的容器或框架。
3、编码优化
- 基于执行逻辑的时间复杂度优化：使用Map等数据结构提高算法效率。
- 使用合适的类型值处理数据：例如状态值使用Byte类型。
- 并发处理与异步操作：采用多线程或多进程模型及异步编程模型。
- 线程池与连接池：使用线程池、数据库连接池、Jedis连接池减少资源开销。
- 数据压缩技术：减少数据存储和传输的开销。
- 慢SQL监控：定期检查并优化慢查询。
- 数据批量处理：批量插入或更新数据以减少数据库操作次数。
- 多个判断逻辑使用Map优化：减少条件判断带来的性能损耗。
二、客户端优化
1、请求管理
- 接口请求数据校验：前端拦截无效请求，减轻后端负担。
- 请求数据压缩：减少网络传输的数据大小。
- 懒加载：按需加载资源，提升初始加载速度。
- 预加载/预获取：预先加载可能需要的资源。
- CDN使用：利用内容分发网络加速静态资源访问。
- 图片优化：压缩图片文件，降低传输负载。
2、API调用优化
- 减少API调用次数：通过合并多个API请求为一个批量请求来降低网络往返次数。
三、缓存优化
- 合理使用本地缓存：利用浏览器缓存或其他本地缓存机制减少服务器请求。
- Redis缓存处理热点数据：使用Redis存储高频访问的数据。
- MongoDB存储大量热点数据：对于数据量较大的热点数据，可以使用MongoDB进行存储。
四、数据库优化
1、索引与表结构
- 索引优化：对常用查询字段建立索引，避免索引失效的情况。
- 表结构优化：使用更合理的字段类型，如状态值使用TinyInt。
2、SQL查询优化
- 性能分析与优化：使用性能分析工具找出并优化慢查询。
- 读写分离：通过读写分离减轻单个数据库的压力。
- 避免使用通配符*查询：明确指定需要返回的字段。
- 数据分库分表：根据业务需求进行分库分表，包括按模块分库、水平分表和垂直分表。
五、集群优化
- 服务集群：通过负载均衡实现服务的高可用性和可扩展性。
- 数据库集群：提高数据库的读写能力和容错能力。
- Redis集群：提高缓存的可用性和扩展性。
- MongoDB集群：提高MongoDB的性能和可靠性。
六、硬件选择
- 高性能服务器硬件：选择适合应用规模的服务器硬件以支持高性能需求。