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获课地址:666it.top/13536/ 性能优化与缓存策略:从能用变好用 性能优化思维:从项目开始就考虑性能 很多开发者直到项目后期才考虑性能问题,但这其实是一个误区。硅谷课堂项目教会我们,性能优化应该从项目设计阶段就开始考虑。你的目标不仅仅是实现功能,还要确保功能在高并发场景下依然稳定运行。 性能优化金字塔: 顶层:代码级优化(约10-20%收益) 中层:架构设计优化(约30-50%收益) 底层:数据库和基础设施优化(约40-60%收益) 在硅谷课堂的学习过程中,你会发现课程特别设置了"性能优化"环节,这正是为了帮助你建立从"程序员"到"工程师"的思维转变。 Redis缓存应用实战 Redis是硅谷课堂项目中用于性能提升的核心组件之一。 缓存热点数据: 将热点数据(如首页课程列表、用户信息)存入Redis,减轻数据库压力。 java @Service public class CourseServiceImpl implements CourseService { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; private static final String COURSE_CACHE_KEY = "course:"; @Override public CourseDTO getCourseById(Long courseId) { String cacheKey = COURSE_CACHE_KEY + courseId; // 先从缓存查询 CourseDTO course = (CourseDTO) redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey); if (course != null) { return course; } // 缓存未命中,查询数据库 course = courseRepository.findCourseDTOById(courseId); if (course != null) { // 写入缓存,设置过期时间 redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, course, Duration.ofHours(1)); } return course; } } 缓存策略考虑因素: 数据更新频率:高频更新的数据缓存时间短 数据重要性:关键数据需要更可靠的缓存策略 数据大小:大对象缓存需要考虑内存占用 多级缓存架构 对于高并发系统,单级Redis缓存可能还不够,硅谷课堂项目引入了多级缓存概念: 本地缓存(Caffeine):适用于极少变更的数据,如配置信息 分布式缓存(Redis):适用于需要跨服务共享的数据 数据库缓存:数据库自身的缓存机制 java @Configuration @EnableCaching public class CacheConfig { @Bean public CacheManager cacheManager() { CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager(); cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder() .expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(10)) .maximumSize(1000)); return cacheManager; } } 数据库查询优化 数据库通常是系统性能的瓶颈,硅谷课堂项目特别重视SQL优化。 索引优化: 为高频查询字段建立合适的索引: sql -- 为课程表建立复合索引 CREATE INDEX idx_course_status_category ON courses(status, category_id); CREATE INDEX idx_course_create_time ON courses(create_time DESC); SQL优化技巧: 避免SELECT *,只查询需要的字段 使用JOIN代替子查询 合理利用覆盖索引 注意LIKE查询的性能影响 分页优化: 硅谷课堂的课程列表页需要高效的分页查询: sql -- 传统分页(数据量大时性能差) SELECT * FROM courses ORDER BY create_time DESC LIMIT 10000, 20; -- 优化分页(使用游标) SELECT * FROM courses WHERE id > 10000 ORDER BY id LIMIT 20; 异步化处理与消息队列 使用消息队列或Spring的@Async,将发送短信、记录日志等非核心操作异步化,提升主流程响应速度。 异步处理示例: java @Service public class OrderServiceImpl implements OrderService { @Autowired private AsyncTaskExecutor taskExecutor; @Override public void createOrder(CreateOrderRequest request) { // 同步处理:创建订单核心逻辑 Order order = buildOrder(request); orderRepository.save(order); // 异步处理:发送通知 taskExecutor.execute(() -> sendOrderNotification(order)); } @Async public void sendOrderNotification(Order order) { // 发送邮件、短信通知 notificationService.sendOrderCreatedEmail(order); } } 高性能编程技巧 在编写业务代码时,注意以下性能要点: 集合使用优化: 根据数据量大小选择合适的集合类型 为ArrayList设置初始容量,避免频繁扩容 使用Arrays.asList()而不是新建List 字符串操作优化: 使用StringBuilder进行字符串拼接 避免在循环中创建字符串 对象创建优化: 重用无状态对象 使用对象池管理昂贵资源 性能监控与诊断 优化的前提是准确的监控数据,硅谷课堂项目使用Spring Boot Actuator进行简单的服务监控。 监控关键指标: 应用指标:QPS、响应时间、错误率 系统指标:CPU、内存、磁盘IO 业务指标:订单创建数、课程访问量 yaml # Actuator配置 management: endpoints: web: exposure: include: health,metrics,info endpoint: health: show-details: always 通过持续的监控和优化,硅谷课堂项目能够保证在高并发场景下的稳定运行。在下一篇文章中,我们将探讨项目部署与上线,完成从开发到生产的最后一公里。

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