優化維度
對於數據量小的購物網站，建議從以下層面入手，無需大量造數據，通過壓測工具（JMeter、wrk）模擬並發即可驗證效果。
1. 數據庫層
- 為高頻查詢字段添加索引（如商品名、用戶ID、訂單狀態）。
- 避免
SELECT *，按需選列。
- 開啟慢查詢日志（
long_query_time=1），定期分析。
- 使用連接池（HikariCP），配置合理大小。
2. 應用層
- 緩存熱點數據：首頁商品、分類、配置信息放入 Redis/Caffeine，設置 TTL。
- 分頁查詢優化：避免深分頁
LIMIT 100000, 20，改用游標/ID 下標法。
- 異步處理：下單發送郵件、短信、積分更新放入 MQ（RabbitMQ/RocketMQ）異步消費。
- JVM 調優：設置
-Xms -Xmx 避免頻繁 GC，啟用 G1GC，分析 GC 日志。
3. 前端/網絡層
- 靜態資源走 CDN，開啟 gzip/brotli 壓縮。
- HTTP/2 多路復用，合併減少請求數。
- 瀏覽器緩存策略（
Cache-Control、ETag）。
4. 代碼/架構層
- 學習 23 種設計模式，合理解耦（策略模式處理支付、模板方法處理訂單流程）。
- 參考優秀開源項目（如 Mall-Swarm、RuoYi）學習分層規範。
優化是持續過程，建立監控（Prometheus+Grafana）、鏈路追蹤，從瓶頸點切入效果最好。
