低代码平台的性能并非天然就差，其性能表现取决于平台架构设计、技术选型、定制化程度以及运维优化，和传统代码开发的应用在性能逻辑上是相通的。
很多人觉得低代码性能差，核心是对早期低代码平台的刻板印象 —— 早期低代码平台为了追求 “拖拽式开发” 的便捷性，往往会封装大量通用逻辑，导致生成的应用存在冗余代码、过度抽象的问题，在高并发、大数据量场景下容易出现瓶颈。
但随着技术发展，现代低代码平台已经在性能上实现了大幅突破，关键影响因素可以分为以下几类：
平台底层架构
优秀的低代码平台会基于成熟的微服务架构（如 Spring Cloud）、容器化部署（Docker/K8s）构建，支持水平扩展，和传统开发的分布式应用性能一致。
底层技术选型直接决定性能下限：比如后端基于 Java/Go 等高性能语言、前端采用 Vue/React 轻量化框架、缓存层使用 Redis 的低代码平台，性能远超基于 PHP/Node.js 且无缓存设计的平台。
定制化与灵活性的平衡
低代码平台的 “无代码拖拽” 模式适合简单业务场景，但如果是复杂场景（如高并发订单处理、大数据分析），需要支持混合开发模式—— 即允许开发者嵌入原生代码（Java/JavaScript）、自定义 SQL、优化缓存策略。
以LuBase框架为例，若基于 Spring Boot + MySQL + Redis 构建，同时开放原生代码扩展能力，那么在核心业务逻辑层可以通过手写代码规避低代码的性能短板，实现和传统开发相当的性能。
**数据处理与缓存策略**
性能瓶颈往往出现在数据层，低代码平台如果支持自定义索引、分库分表、读写分离，就能有效提升数据库性能。
内置缓存机制（如针对高频查询结果的缓存、分布式锁）的低代码平台，能大幅减少数据库压力，这一点和传统开发的性能优化思路完全一致。
**运维与资源配置**
低代码应用的性能也依赖于服务器资源（CPU / 内存 / 带宽）、容器编排策略、CDN 加速等运维手段。
很多低代码平台提供云原生部署能力，支持弹性伸缩，能根据业务流量动态调整资源，这在应对流量峰值时甚至比传统开发的应用更具优势。
**总结**
低代码平台的性能不是 “天生差”，而是早期产品的设计取舍导致的刻板印象。现代低代码平台通过架构升级、混合开发模式、性能优化工具，已经能满足大部分企业级场景的性能需求。
所以, **关键是选择支持原生代码扩展、底层架构健壮的低代码平台**，而非全盘否定低代码的性能潜力。
