三次性能优化经历
这篇分享的是作者在技术生涯中三次重要的性能优化经历，涵盖了Portal、Service和Spark三个不同场景，每次优化都持续数月，充满了挑战与实战心得。 在Portal优化中，作者强调首先厘清前后端交互模型，通过划分页面组件的动态与静态部分来实施缓存策略，并指出统一接口设计对于优化的基础性作用——杂乱无章的交互模型往往成为噩梦。Service优化则聚焦高并发查询场景，尝试了Memcached作为中心缓存以提高命中率，但需处理缓存失效带来的风险和延迟问题；同时探索了计算迁移到客户端和异步预处理，最终将数据源迁移到NoSQL的DynamoDB以减轻数据库压力。Spark优化更为系统化，作者测试了不同实例类型、内存配置和executor数量下的性能表现，评估性价比，并修正代码中的并行化问题；特别关注了异常数据量下的稳健性，如Q4业务暴涨时的处理。 作者通过这些复盘揭示，性能优化的核心始终围绕CPU、内存、网络和并行度的平衡，但具体策略需因地制宜。优化时不仅要关注单一指标，还需考虑整体系统行为，比如缓存失效时的压力转移，或Spark中
