web 开发中服务端性能优化有哪些策略

web 编程中，不仅仅包含前端 html 的页面，还有很重要的部分就是服务端。那什么是服务端编程？

服务端编程：

服务端编程是指在服务器端执行的编程工作，与客户端编程相对，它涉及到开发和维护运行在服务器上的应用程序和系统。

服务端程序通常处理客户端请求、数据库交互、业务逻辑处理、数据存储和安全性等任务。

服务端编程的特点

运行环境：服务端代码运行在服务器上，而不是在用户的浏览器中执行。一般就是 linux 系统。
处理请求：接受并处理来自客户端（例如浏览器、API）的HTTP请求。
动态生成内容：根据客户端请求和服务器端逻辑，动态生成 HTML、JSON、XML 等内容。
数据处理：进行数据的增、删、改、查操作，通常与数据库交互。
安全性：在服务器端处理敏感数据和逻辑，可以保护代码和数据不被客户端直接访问。

服务端编程的架构模式

服务端编程一般都使用 MVC 架构模式，不过现在大部分的网站使用了前后端分离的模式。

前后端分离模式与 MVC 的架构模式的区别就是 V。MVC 的架构模式中的 V（view 视图）也是由服务器解析，渲染的。

而前后端分离的模式中 V 的部分是单独渲染，需要的数据通过 OpenAI API 请求服务端获取，然后使用 MVVM 架构模式渲染数据部分。

在上一篇文章 juejin.cn/post/737127… 中我们已经讨论了前端性能优化的策略。本篇文章我们讨论服务端编程的性能优化策略。

服务端组件

服务端编程我们几乎都要使用到的组件有：数据库存储（mysql、postgres、MongoDB、ES），缓存（redis、memory cache）

可能用到组件：消息队列（RabbitMQ、RocketMQ，Kafka等），ETCD、consul、RPC

以及每个程序员都需要会的编程语言（PHP、Golang、NodeJS、Python、Java 等）

服务端构架

服务端架构如下图所示：

性能提升策略

选择合适的编程语言

选择合适的编程语言对于服务端程序的性能有很大的提升。但是需要考虑具体的业务场景以及团队中对于某种语言的掌握情况，编程语言的社区活跃度等等。具体选择什么编程语言个人认为是个哲学问题。

编程语言在服务端编程中简单理解可以认为是上图中的充当 controller。所以最好选择性能强的编程语言。

数据库性能优化

服务端中几乎所有的数据都会落到数数据库的查询，所以我们需要对数据库做必要的性能优化。

1 索引优化

创建索引：为经常查询的字段创建索引，可以显著提高查询速度以及性能。
删除不需要的索引：删除不在使用或重复的索引，以减少索引维护的开销。更多的索引会导致数据库维护数据的时候还需要维护索引的部分，所以会导致更多性能损耗。
选择合适的索引类型：使用 B-tree、Hash 等适当的索引类型，根据查询的具体需求来选择。可以查看我的上一篇文章 MySQL 使用哪种索引类型会使数据库性能更高?

2 查询优化

推荐使用 EXPLAIN 分析查询：通过EXPLAIN命令查看查询的执行计划，识别并优化低效的 sql 语句。
优化查询sql：对于效率低的 sql 语句，尽量避免全表扫描。使用LIMIT限制返回结果数据的大小。
避免使用SELECT * ：只查询业务中需要的字段，减少没必要字段的数据查询。
使用联合索引：使用联合索引需要注意联合索引的最左前缀原则。

3 数据表结构优化

设计合适的数据表字段：在合理的范围内进行表的字段设计，避免字段冗余。同时有必要时可进行冗余部分字段来提高查询性能。
字段类型：选择合适的字段类型，避免使用过大的字段类型（例如TEXT），以减少存储和处理的性能消耗。
表拆分：将大表进行横向扩展或者垂直拆分，以提高查询性能。

4 数据库配置优化

调整缓存参数：如调整InnoDB Buffer Pool、Query Cache等参数，使其适应具体的应用需求。
调整内存参数：根据服务器的内存情况，合理分配给数据库的使用内存。
使用连接池：在项目中使用数据库连接池，减少数据库连接句柄的建立和释放的开销。

5 硬件升级

使用SSD磁盘：SSD 的随机读写性能远高于传统HDD，能够显著提高数据库的I/O性能。
增加 memory：尽量使数据库的热数据能够保存在内存中，以减少磁盘I/O。
使用更高性能的CPU：对于计算密集型的查询，升级CPU可以带来性能提升。

6 架构设计

读写分离：将读操作和写操作分离到不同的服务器上，减轻主库的负担，从而提升数据库的整体查询性能。
分库分表：根据业务需求进行分库分表，将数据分布到多个数据库中，降低单一数据库的查询压力。
微服务拆分：如果你的业务以及团队足够大，可以考虑微服务架构，将业务拆分，使每一个业务数据查询的性能提升。

小结

对于 硬件性能提升 可以在一定程度上提升单机的性能，但它并不能无限扩展。

架构设计 理论上说性能可以无限扩展，但是它对于整个团队的架构、运维能力有更高的要求。

作为程序员的我们更多的性能提升还需要合理的使用数据库、索引、建立合适的字段以及类型、写高效的 sql 查询语句。这样性能提升的效果也是很明显的。

使用Redis提升性能

如上图所示，我们的系统使用了 Redis 缓存，那么 Redis 高性能的原因有哪些？

采用内存存储：Redis 是一个内存数据库，数据存储在内存中，而不是磁盘上。内存的访问速度比磁盘快很多，因此 Redis 的读写性能非常高。

数据结构简单：Redis 支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。这些数据结构都非常简单，可以高效地进行操作。

单线程模型：Redis 采用单线程模型，这意味着所有命令都是由一个线程串行执行的。这种模型可以避免多线程并发带来的性能开销。

非阻塞 I/O：Redis 采用非阻塞 I/O 模型，这意味着即使在执行 I/O 操作时，Redis 也能够处理其他请求。这种模型可以提高 Redis 的吞吐量。

高效的命令执行：Redis 的命令执行经过了高度优化，可以高效地完成各种操作。例如，Redis 的 SET 命令可以将一个字符串值存储到键中，平均耗时只有 0.01 毫秒。

这样在使用了 redis 后，系统中很多的数据查询请求就不需要打到数据库中进行查询了，而是直接由 redis 返回数据。这样就保证了数据库的稳定性从而我们的业务系统更加健壮。

Redis 性能优化

有一个必然的情况就是使用了 Redis后那么业务系统就一定性能高么？

答案是：不一定。

那么我们同样需要对 Redis 做一些配置，以使 Redis 尽可能的高性能。

选用合适的硬件资源：

为 Redis 提供足够的 CPU、内存和网络带宽。CPU 会影响Redis 的运行性能，而网络带宽会影响 Redis 数据的吞吐量，从而影响我们业务的吞吐。

选择合适的数据类型：

根据我们自己实际业务场景选择合适的数据类型（比如什么时候使用 string，什么时候选用**Hash**、List 等）。

使用多路复用：

使用 pipelining 一次性发送多个命令，可以减少网络开销，从而增加网络吞吐量，提升性能。

配置优化：

最大内存配置：配置 maxmemory 参数限制 Redis 使用的最大内存，避免内存不足导致的系统崩溃。配置 maxmemory-policy 参数选择适合的内存淘汰策略（如LRU、LFU）。
持久化配置：使用 AOF（Append-Only File）时，设置合理的 appendfsync 策略平衡性能和数据安全。
网络配置：调整 tcp-keepalive 参数保持长连接，减少连接建立的开销。增大 tcp-backlog 参数值，处理更多的并发连接。

使用优化

慢查询日志：使用 Redis 的慢查询日志slowlog定位和优化慢查询。
使用多路复用命令：使用多路复用命令（如 MSET、MGET）减少网络往返。
优化数据结构：使用 hash 存储多个字段，减少键的数量，降低内存开销。
缓存热点数据：将频繁访问的数据缓存在 Redis 中，提高访问速度。
设置过期时间：使用 EXPIRE 设置缓存的过期时间，自动清理过期数据。

小结：

使用 redis 能在很大程度上提升我们应用程序的整体性能。不过我们需要正确的使用 Redis。

性能优化并不是一层不变的，而是会随着业务的发展、架构的调整不断的做出调整,才能满足性能的要求。

总结

以上我们仅从简单的服务端架构中挑选了两种优化策略。在实际项目中，面对各种复杂的项目和架构，需要针对不同的技术架构、组件和业务场景，制定相应的性能优化策略。

Web编程的性能优化涉及多个方面，需要从前端到后端进行全面考虑。优化策略应根据具体项目需求进行调整和实施，并通过持续监测和测试来确保优化效果。性能优化不仅能提升用户体验，还能提高系统的稳定性和可扩展性。

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