今天跟大家聊聊我最近在项目里搞的“克洛泽”优化，这名字听着唬人，就是个内部代号，灵感来自克洛泽的“稳定高效”。
起因：
事情是这样的，我们有个核心服务，之前一直跑得还行，但最近用户量暴增，这服务就开始有点扛不住，动不动就报警，CPU蹭蹭往上涨，搞得我每天都提心吊胆的。排查好久，发现瓶颈主要在数据库查询上，各种复杂的join、group by，慢查询一大堆，简直就是个灾难现场。
摸底：
我把慢查询日志拉出来，一条条分析，看看哪些查询是最耗时的。然后，用explain分析这些慢查询的执行计划，看看是不是索引没建还是查询语句写得有问题。这一步很重要，要摸清家底，才能对症下药。
下手：
1. 索引优化：
这是最基本的。针对where条件、order by字段，都加上合适的索引。要注意索引的类型，B-Tree索引适合范围查询，Hash索引适合等值查询，根据实际情况选择。
2. 查询语句优化：
避免select ，只查需要的字段，减少IO。
尽量避免在where条件中使用函数，会使索引失效。
把复杂的join拆分成多个简单的查询，减少锁冲突。
使用limit分页查询时，避免深分页，可以用游标或者先查主键ID。
3. 缓存：
对于一些不经常变化的数据，比如字典表、配置信息，直接放到Redis里缓存起来，减少数据库的压力。缓存的key要设计最好加上过期时间，避免脏数据。
4. 读写分离：
把读请求和写请求分到不同的数据库服务器上，读请求走只读库，写请求走主库，减轻主库的压力。读写分离需要考虑数据同步的问题，可以用binlog同步或者其他数据同步工具。
5. 数据库分库分表：
如果单表数据量太大，查询效率太低，可以考虑分库分表。分库可以把不同的业务数据放到不同的数据库里，分表可以把一张大表拆分成多个小表。分库分表需要考虑数据迁移、路由、事务等问题，比较复杂。
过程：
优化过程中，我一步一个脚印。改一点，测试一下，看性能有没有提升。每次改动都要记录下来，方便回滚。压力测试是必不可少的，模拟真实的用户请求，看看服务能不能扛得住。
结果：
经过这一轮优化，服务性能提升不止一个档次。CPU使用率降下来，响应时间也快，报警也少，总算是松一口气。虽然过程很痛苦，但看到效果的那一刻，感觉一切都值。
这回“克洛泽”优化，让我深刻体会到，性能优化是一个持续的过程，需要不断地学习、实践、没有一劳永逸的解决方案，只有不断地优化才能保持服务的稳定高效。而且优化不能盲目，要先摸清瓶颈，然后对症下药，才能事半功倍。
希望我的这回实践记录能对大家有所帮助，也欢迎大家在评论区分享你们的性能优化经验，一起学习进步！
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