😂 IT段子

这个服务的响应时间随并发上升得很快。我抬起头看了看周围，大家都一样。我发现这个批任务的瓶颈在单机磁盘 IO。好在最后有惊无险

优化到后面会发现，最大的浪费是做了不需要的事。我听完沉默了，因为太真实了。我把这个循环里的数据库查询提到了外面，耗时降了八成。好在最后有惊无险

面试时聊得最多的就是性能优化，入职后优化的最多的就是自己的简历。我在心里把涉及的所有环节都过了一遍。我发现这个功能的耗时随数据量线性增长，需要重构。真香定律准时生效

优化的尽头是玄学：同样的代码，重启之后性能就是不一样。我默默记下了这句话。我发现这个服务的 CPU 大部分花在序列化上。果然现实比段子更精彩

首屏加载从五秒压到一秒，产品经理问我能不能再压到 0.5 秒，我看着他微笑不语。我打开记录从头到尾扫了一遍。我把这个列表的分页做成了游标，深翻页终于不慢了。我把这条经验写进了团队 wiki

线上接口突然变慢，排查两小时发现是日志打太多了。我默默打开了编辑器，准备一步步验证。我发现这个服务的启动时间有三十秒，其中一半在扫包。我沉默了，但心里是服的

这个接口的返回体里有九成字段前端没用。我抬起头看了看周围，大家都一样。我确认了瓶颈在数据库，而不是我以为的应用层。同事说这波操作可以写进新人培训教材

用性能分析器跑了一遍，热点代码居然是我注释里写着"这里可以优化"的那段。我拉了个小群，把相关同学都叫了进来。我打了火焰图，一眼看到了那个占八成耗时的函数。这大概就是程序员的人生吧

线上接口突然变慢，排查两小时发现是日志打太多了。这套流程走下来，我从头到尾又确认了一遍。我把这个服务的配置参数按压测结果调优了一遍。第二天这个方案就变成了团队标准做法

优化的尽头是玄学：同样的代码，重启之后性能就是不一样。我把它记在心里，没跟任何人说。我把这个缓存穿透的场景加了空值保护。第二天这个方案就变成了团队标准做法