技术精进

中小项目别学大厂！3个“抠门”优化法，性能翻倍

配图

五年前，我刚做架构那会儿，特别迷信“大厂方案”。

手里明明只是个日活几千的中型SaaS项目，我非得要把微服务拆得七零八落，Redis集群、ES搜索引擎全给整上。结果呢？服务器成本直接飙升了3倍，不仅没感觉到快，每次排查问题都要跨三个服务，组里的兄弟们怨声载道。

那个周末我在机房通宵加班时就在想：对于咱们这种没几十亿流量、也没几百亿预算的中小团队，到底什么才是好的性能优化？

这几年踩坑踩下来，我得出一个反常识的结论：性价比最高的优化，往往不是引入新技术，而是把手头最基础的东西用到极致。 很多时候，你并不需要一把屠龙刀来杀一只鸡。

今天咱们就聊聊，如何在不加人、少加机器的前提下，搞定那些让人头秃的性能瓶颈。

01 别急着上缓存，先把数据库“榨干”

很多资深开发有个习惯，一听到“接口慢”，第一反应就是：“加个Redis缓存吧”。

我承认缓存好用，但它带来了数据一致性维护成本和额外的运维复杂度。在中小项目中，90%的性能问题，其实都是“烂SQL”或者“缺索引”造成的。

配图

去年我接手过一个电商小程序的抢救工作。有个“热销商品列表”接口，QPS才不到200，响应时间却要2秒多。当时的开发负责人老张跟我说：“准备上ES了，MySQL扛不住。”

我没说话，让他把 Slow Query Log（慢查询日志）打开给我看一眼。

结果发现，就是一条简单的关联查询，因为主表和关联表的字符集（Charset）不一样（一个是 utf8，一个是 utf8mb4），导致索引失效，直接走了全表扫描。

解决方法多简单？ 统一字符集，重建索引。

配图

结果？ 接口耗时从2.3秒降到了80毫秒。没花一分钱，没引入任何新组件，系统稳如老狗。

我的建议： 在决定引入缓存中间件之前，请先问自己三个问题：

  1. Explain 跑过了吗？索引真的命中了？
  2. 也是最容易被忽略的，你的SQL里是不是查了一堆不需要的字段（select *）？
  3. 业务真的需要毫秒级响应吗？有时候前端加个Loading动画比后端折腾三天更管用。

02 内存是用来计算的，不是用来“循环查库”的

除了SQL本身，应用层的代码逻辑也是重灾区。我见过最恐怖的代码，是在一个 for 循环里调数据库。

这是我亲历的一个惨案。有个负责报表导出的兄弟，逻辑是这样的：先查出1000个订单，然后遍历这1000个订单，拿着订单ID去查用户信息，再拿着用户ID去查积分详情。

// 反面教材：典型的 N+1 问题
List<Order> orders = orderRepo.findAll(); 
for (Order order : orders) {
    // 循环里查库，简直是性能杀手
    User user = userRepo.findById(order.getUserId()); 
    // ... 更多逻辑
}

这就是经典的 N+1 问题。如果列表有1000条，这就意味着要跟数据库握手1001次。哪怕网络延迟只有1ms，光网络开销就去了1秒多，这还不算DB的压力。

后来那个功能上线导致数据库连接池爆满，整个系统挂了半小时。

复盘的时候，我带着他重构了代码。思路很简单：用空间换时间。

  1. 先把那1000个订单的 userId 全部提取出来，做成一个列表。
  2. 用 Where ID IN (...) 一次性把所有相关用户查出来。
  3. 在内存里转成 Map<UserId, User> 结构。
  4. 最后在循环里直接从 Map 取数据。

这招虽然老套，但极其有效。数据库交互从1000次变成了2次，性能提升了整整两个数量级。

在这个内存白菜价的年代，尽量把复杂的关联逻辑放到应用层的内存里做，而不是让数据库去扛。 数据库连接不仅贵，而且难扩展；应用服务器不够了，加台机器容易得多。

03 警惕“微服务大跃进”，单体架构真的很香

这点可能很多人不爱听，但我必须得说：对于大部分几十人规模的团队，微服务就是个伪命题。

我见过一个只有5个后端的初创团队，硬是把系统拆成了8个微服务。原本一个简单的“下单”操作，现在需要：

  • 订单服务调库存服务
  • 库存服务调积分服务
  • 积分服务调消息队列
  • …

结果就是一个简单的事务一致性问题，让他们加了一堆 Seata 之类的分布式事务框架，代码复杂得像迷宫。一旦某个服务网络抖一下，整个链路全崩，排查日志得开5个窗口对比时间戳。

对于中小项目，Modular Monolith（模块化单体）才是性价比之王。

什么是模块化单体？就是代码逻辑上你是分模块的（订单包、用户包、支付包），但在部署上，大家都在一个进程里跑。

这样做的好处太明显了：

  • 调用零延时： 模块间调用是函数调用，不是HTTP请求，快到飞起。
  • 事务很简单： 一个 @Transactional 就能搞定，不需要搞什么最终一致性。
  • 省钱： 不需要额外部署服务发现、网关、链路追踪那一套全家桶。

我就有个习惯，在项目初期，能不拆就不拆。等到哪天某个模块（比如抢购模块）真的扛不住流量了，我再把它单独拎出来独立部署。架构是演进出来的，不是设计出来的。

总结与落地

说了这么多，其实核心逻辑就一条：在中小项目里，复杂度就是成本，简单就是效率。 我们不需要为了证明自己技术牛X而去用屠龙术，把问题解决了，系统稳了，才是最大的牛X。

最后，我想做个小调查：

如果接手一个响应慢的老项目，你更倾向于哪种方案？ A. 直接重构，上微服务、上缓存，长痛不如短痛。 B. 贴膏药优化，改SQL、优化代码逻辑，先跑起来再说。

（欢迎在评论区告诉我你的选择，我是坚定的B派哈哈）

如果你想从明天开始动手优化，我有 3个可落地的行动步骤 建议你立刻尝试：

  1. 开启慢查询监控： 设置阈值为 1秒（甚至500ms），每天早上花15分钟扫一眼昨天的慢SQL，这是ROI最高的事情。
  2. Code Review 抓循环： 下次代码评审，盯着 for/foreach 循环看，只要发现循环里有 I/O 操作（查库、调接口），直接打回重写。
  3. 做减法： 审视一下你的架构图，有没有哪个中间件是“为了用而用”的？如果去掉它只增加一点点代码复杂度，但能省下维护成本，那就大胆干掉它。

性能优化是一场持久战，咱们不求一招制敌，但求刀刀致命，花小钱办大事。

© 2026 SelfTechHub