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# 11.7 性能调优
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:::tip 概述
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性能调优按层次展开：数据库（连接池/索引/大表）、Redis（连接池/内存）、应用（缓存策略/日志异步）、前端（构建/缓存）。本节给出调优点与观测方法。
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## 数据库层
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连接池（config.yaml database.default）：
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maxIdle/maxActive/寿命等 gdb 池参数按并发核算
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多实例部署：实例数 × 池上限 ≤ 数据库 max_connections
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索引：
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筛选列（LikeFields/EqFields 命中列）建 idx_
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唯一列 uk_*（同时是并发唯一性保证）
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city 大表：查询必须走 parent_code/pid/area_code 索引路径
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大表：
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city（78万+）：禁全表 List；级联懒加载
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日志三表：LogClean 按 job.logRetentionDays（默认90天）分批清理
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长表分页深翻页：管理后台低频可接受；高频报表走导出/离线
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debug 开关：database.default.debug 生产必须 false（SQL 日志开销大）
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## Redis 层
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连接池：redis.default idle/maxActive 按并发调
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内存：maxmemory + 淘汰策略（evictedKeys 持续增长 = 容量不足）
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观测：GET /api/cache/info（usedMemory/hitRate/connectedClients/fragRatio）
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缓存命中率治理（hitRate 偏低时）：
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对照 4.8 TTL 设计原则检查各键 TTL
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字典类可适当加长（有 RefreshCache 兜底）
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状态判定类宁短勿长
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## 应用层
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异步化（已内置）：
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操作日志异步批量落库（通道2048+worker，不阻塞业务）
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定时任务 is_sync=0 异步执行
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缓存（内置三层）：
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进程内（dictTextCache/反射计划）→ Redis（身份/租户/字典/黑名单）→ DB
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新增缓存遵循 TTL 原则（4.8）
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分批（内置）：
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导出 ChunkQuery 500/页防 OOM
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LogClean 单批 5000 行、单表单次 20 万行上限
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限流：rateLimit 按压测调参（防误伤；authLimit 不建议调大）
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panic 兜底 + errorStack=false（生产减少堆栈序列化开销）
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## 前端层
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构建：
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Vite 代码分割（路由级懒加载——动态路由天然按页面拆分）
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gzip/brotli（Nginx gzip on + 静态预压缩可选）
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assets 长缓存（带 content hash）
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运行：
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列表虚拟滚动（超大列表场景，Element Plus virtualized）
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图片懒加载/压缩（上传侧控制尺寸）
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keep-alive 控制缓存页面数量（内存 vs 体验平衡）
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## 压测与观测
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压测前准备：
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临时调大 rateLimit.limit 或按压测 IP 绕过（防误判 429）
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app.errorMsg=false（减少错误序列化差异）
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独立压测环境（勿压生产）
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观测指标：
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后端：/api/server/info（goroutines/内存/gc）
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DB：慢查询日志（开启 query_time 阈值）
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Redis：hitRate/connectedClients/evictedKeys
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系统：CPU/内存/磁盘 IO/网络
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## 常见瓶颈定位
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| 症状 | 方向 |
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| 接口慢且稳定慢 | 索引缺失/慢查询（开 debug 看 SQL）；N+1 查询 |
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| 越用越慢 | 内存泄漏（goroutines/heapObjects 增长）；连接泄漏 |
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| 并发上不去 | 数据库连接池打满；Redis 单点 |
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| 偶发卡顿 | GC（调内存）；磁盘 IO（日志/上传） |
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| 大列表超时 | city 类大表全量查询；改级联/分页 |
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| 峰值 429 多 | 限流阈值偏低或前端轮询过频 |
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