用户2155746163811
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🚀图片服务优化
问题: 用户量增加,上传和下载图片产生的网络IO压力越来越大。
🔎分析: 通过profiler发现主要问题是图片文件过大和重复上传压缩图片。
💡优化:
使用imaging库压缩图片,降低文件大小
使用Redis缓存已处理图片,跳过重复压缩
效果:图片平均体积-20%,重复上传CPU使用率-90%+
经验:合理利用缓存可以大幅减少计算开销,提升性能~
前端资源缓存优化
😫问题: 每次部署都重新加载JS/CSS文件,增加流量
分析: 日志显示资源无法利用浏览器缓存
🚀优化:
迁移静态资源到CDN
实现资源文件的校验与缓存
✨效果:资源加载时间-60%,流量-80%
经验:不要过度使用Go服务托管静态资源,合理设计架构很重要!
🍀总结: 通过这个项目,我对Go语言实战中的性能调优有了更直观的理解,学会合理利用各种优化手段。理论与实践的结合看起来很重要呢!😆这些宝贵经验一定会让我在未来的工作中如虎添翼的~
问题: 用户量增加,上传和下载图片产生的网络IO压力越来越大。🔎分析: 通过profiler发现主要问题是图片文件过大和重复上传压缩图片。
💡优化:
使用imaging库压缩图片,降低文件大小
使用Redis缓存已处理图片,跳过重复压缩
效果:图片平均体积-20%,重复上传CPU使用率-90%+经验:合理利用缓存可以大幅减少计算开销,提升性能~前端资源缓存优化😫问题: 每次部署都重新加载JS/CSS文件,增加流量
分析: 日志显示资源无法利用浏览器缓存🚀优化:
迁移静态资源到CDN
实现资源文件的校验与缓存
✨效果:资源加载时间-60%,流量-80%
经验:不要过度使用Go服务托管静态资源,合理设计架构很重要!🍀总结: 通过这个项目,我对Go语言实战中的性能调优有了更直观的理解,学会合理利用各种优化手段。理论与实践的结合看起来很重要呢!😆这些宝贵经验一定会让我在未来的工作中如虎添翼的~
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在优化go性能之前，我们首先要知道哪里需要优化。使用 pprof 工具，可以帮助我们识别程序中的性能瓶颈。通过 CPU、内存和协程分析，我们可以得知哪些函数或代码块占用了最多的资源。
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