缓存策略与性能优化

// 方案一：缓存空值（最简单）const cached = await redis.get(key)if (cached === '__NULL__') return null          // 命中空值缓存const data = await db.findById(id)await redis.set(key, data ?? '__NULL__', 'EX', data ? 3600 : 60)  // 空值短 TTLreturn data

// 方案二：布隆过滤器（数据量大时）// 启动时把所有存在的 ID 装入布隆过滤器if (!bloom.mightContain(id)) return null        // 一定不存在，直接返回

// 方案一：互斥锁（只让一个请求回源）const lockKey = `lock:${key}`if (await redis.set(lockKey, '1', 'EX', 10, 'NX')) {  try {    const data = await db.findById(id)    await redis.set(key, JSON.stringify(data), 'EX', 3600)    return data  } finally {    await redis.del(lockKey)  }} else {  await sleep(50)  return getWithCache(key, id)      // 重试读缓存}

// 方案二：逻辑过期（不设 TTL，值里带过期时间）// 读到「逻辑已过期」时，异步刷新，当前请求先返回旧值if (Date.now() > payload.expireAt) {  refreshAsync(key, id)             // 后台异步更新，不阻塞当前请求}return payload.data

// 方案一：TTL 加随机抖动const ttl = 3600 + Math.floor(Math.random() * 600)   // 3600~4200 秒await redis.set(key, val, 'EX', ttl)

// 方案二：热点数据永不过期 + 后台定时刷新// 方案三：Redis 高可用（哨兵/集群），避免整个缓存层挂掉

// ❌ 循环单次请求：100 次网络往返for (const id of ids) await redis.get(`user:${id}`)// ✅ mget：一次往返const values = await redis.mget(ids.map((id) => `user:${id}`))// ✅ pipeline：批量执行非 GET 命令const pipeline = redis.pipeline()ids.forEach((id) => pipeline.hgetall(`user:${id}`))const results = await pipeline.exec()

// ❌ N+1：查 20 条订单，再循环查 20 次用户const orders = await orderRepo.find({ take: 20 })for (const o of orders) {  o.user = await userRepo.findById(o.userId)     // 20 次查询}// ✅ 批量关联：2 次查询const orders = await orderRepo.find({ take: 20 })const users = await userRepo.findByIds(orders.map((o) => o.userId))const userMap = new Map(users.map((u) => [u.id, u]))orders.forEach((o) => (o.user = userMap.get(o.userId)))

// ❌ 串行：三个独立查询依次执行，总耗时 = a + b + cconst a = await getStats()const b = await getBanners()const c = await getNotices()// ✅ 并行：总耗时 = max(a, b, c)const [a, b, c] = await Promise.all([getStats(), getBanners(), getNotices()])

const pool = mysql.createPool({  connectionLimit: 10,        // 按数据库 max_connections 与实例数计算  waitForConnections: true,  queueLimit: 0,  acquireTimeout: 10000,})

-- 联合索引遵循最左前缀ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_status_time (user_id, status, created_at);-- ✅ 能用到索引WHERE user_id = 1WHERE user_id = 1 AND status = 2WHERE user_id = 1 AND status = 2 ORDER BY created_at DESC-- ❌ 用不到（跳过了最左列）WHERE status = 2

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1 AND status = 2 ORDER BY created_at DESC LIMIT 20;

# my.cnfslow_query_log = 1long_query_time = 1slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log

# 汇总分析mysqldumpslow -s t -t 10 /var/log/mysql/slow.log      # 按总耗时排序前 10

DNS → TCP/TLS → HTML → CSS/JS → 渲染 → 图片

<link rel="preconnect" href="https://cdn.example.com"><link rel="dns-prefetch" href="https://api.example.com"><img src="a.webp" loading="lazy" width="800" height="600" alt="">

# 用 ab / wrk / k6 做压力测试wrk -t4 -c100 -d30s --latency http://127.0.0.1:8080/api/products

// k6 脚本示例import http from 'k6/http'import { check } from 'k6'export const options = {  vus: 50,              // 并发用户  duration: '30s',}export default function () {  const res = http.get('http://127.0.0.1:8080/api/products')  check(res, { 'status 200': (r) => r.status === 200 })}

# 观察是否有 Swap 抖动vmstat 1        # si/so 列持续非 0 说明在换页free -h         # Swap used 持续高位需警惕