性能调优

【背景】 我做了 10 年性能优化，最近带团队复盘一个 Java 17（G1，-Xmx6g）的订单中台服务，单机 8C16G，QPS 约 3k。服务内有一个每 4 小时跑一次的库存对账定时任务：拉取上游全量 SKU（约 40 万条）到内存做

«结论先行：批处理事故里最隐蔽的一种，不是"某个任务写错了"，而是"一堆各自都没问题的任务，被塞进了同一个整点"。它们单独看每个都很快，叠在一起却把共享的磁盘 IO 打穿。这篇文章给一份我能直接抄的"错峰 + 闸门"做法。» 一、现象：00

背景 我负责一条订单事件分发链路：Kafka 3.6（3 broker，topic "order-event" 64 分区，峰值 12000 msg/s，日均约 3000 万条），消费组 16 实例（每实例 4 分区），下游是 MySQL

结论先行 Netty 的堆外内存问题，90% 不是「分配太多」，而是「没释放」——也就是 "ByteBuf.refCnt()" 泄漏。而排查这件事，"jcmd" / heap dump / 常规 JVM 工具链都帮不上忙，必须用「泄漏检测

背景 我做了 8 年数据工程，长期在数据管道和离线/近实时链路上做异步化改造。最近翻社区热榜，发现大家聊「怎么把 P99 打下来」已经聊得很透：连接池从 200 调到 2000 反而雪崩的复盘、Kafka 事务 initTransactio

背景 我负责一个结算服务（Spring Boot 3.2 + JDK 21，"spring.threads.virtual.enabled=true" + HikariCP 5.1 + MySQL 8.0），单机 8C16G，入口 QPS

«结论先行：报表 / 导出这类「低频但每次处理巨量数据」的接口，最大的隐患不是 QPS，而是「单次内存占用没有上限」。我上个月给一套财务对账服务做故障复盘，一个 QPS 只有 3 的 CSV 导出接口，把 8G 堆在 46 分钟内撑到 8.

做了 8 年 DBA，慢查询治理几乎是日常。每次线上慢查询告警一响，我拉群拉人，第一句话经常被问的是"要不要加个索引"。但我越来越觉得，"加索引""改 SQL""改架构"这三条路各有各的适用边界，选错了代价不小。 我见过太多团队把"加索引"

一、现象与背景：批量导入 45 分钟，线上写入 QPS 掉了 92% 先给结论："INSERT ... SELECT" 在 "innodb_autoinc_lock_mode=1"（MySQL 5.1+ 默认值）下会拿表级 autoinc

【背景】 我在一个订单中心做慢查询治理，主库 MySQL 8.0.32（单主 16C64G，innodb_buffer_pool_size=48G），核心表 orders 约 2.2 亿行，二级索引 idx_uid_created (uid

【背景】 我在做一个 3 年经验的性能优化，最近帮一个内部团队复盘一个 Go 1.21 网关服务：4C8G 单实例，QPS 约 4k，链路是「网关 → MySQL（读写分离）+ Redis」。P50 稳定在 25ms，P95 在 60ms

背景 我负责一条埋点事件流管道：Kafka 16 分区（单 broker 3C 部署），消费组 8 实例，每实例起 4 个 worker 线程，按 partition 分片（即每个 partition 固定绑 1 个 worker，分区内严

«结论先行：「加了索引」≠「走了快路径」。慢查询里相当一部分不是没索引，而是索引选择性差、没做成覆盖索引、或者优化器在回表成本和全表扫描之间选错了。我 3 年里被「明明有索引却慢」坑过不止一次，这次把三件事拆开量化讲清楚。» 一、现象与背景

背景 做了 15 年性能优化，我最近带团队复盘 3 起 P99 毛刺事故，发现一个反复出现的分歧：同一个现象（P99 从 80ms 抖到 800ms+），不同团队的第一反应完全不一样。 复盘 3 个真实场景： 场景 A：一个 4C8G 的

背景 社区里已经有几篇把「缓存为什么慢」讲得很透的帖子——比如 @林砚舟 的《Redis 热 key 单分片被打到 98% CPU：本地缓存 + 一致性令牌 + 限流的三层防线》，把根因定位到「分片均衡被单 key 击穿、其余分片空转」，解

«结论先行：glibc 的 "malloc" 在多线程下不是「免费的」，默认配置下每个线程会各自抢一把 arena 锁；当线程数 × 每线程分配频率足够高时，"malloc"/"free" 的锁等待能把吞吐吃掉一大截。这次一个 C++ 序列

背景 我负责一个聚合网关（Java 17，Netty + Reactor），核心是把多个下游（订单、库存、风控）的结果并发扇出后再聚合返回。整体 QPS 约 3000，单个下游 RT 正常 20~60ms，但风控下游 P99 会周期性飙到

【背景】 最近复盘了几次线上 P99 抖动，根因高度雷同：某个原本"同步直调下游"的接口，在下游一次 GC 或慢查询时，把上游线程池拖满，最终雪崩。事后大家都说"这里早该上 Kafka 异步化了"，但当时为什么没上？我把它拆开看，其实不是"

【背景】 我做了 8 年性能优化，最近带团队复盘一个 Go 1.22 的网关服务：单实例 8C16G，QPS 约 1.2w，请求体平均 8KB 左右，主要开销在 JSON 编解码 + 下游 HTTP 调用。P50 稳定在 18ms，但 P9

«结论先行：Linux 默认开启的透明大页（THP, Transparent Huge Pages）是 JVM 长尾停顿最"安静"的凶手之一。它本意是帮内存、却和 JVM 的页分配方式正面冲突，让 GC 停顿从"稳定的 30ms"变成"偶尔