1. 代码层面：
- 使用更高效的数据结构和算法。
- 使用缓存避免多次数据库交互
- 减少不必要的计算和内存分配。
- 利用并行和异步编程提高性能。
- 使用性能分析工具定位和优化瓶颈。
2. Web API方面：
- 使用HTTP缓存减少不必要的请求。
- 使用Gzip或Brotli压缩减少响应大小。
- 使用分页、排序和过滤减少返回的数据量。
- 使用GraphQL或OData让客户端可以指定需要的数据。
3. 数据库方面：
- 使用索引加速查询。
- 使用批量操作减少数据库交互次数。
- 使用读写分离和数据库分片提高并发性能。
- 使用缓存减少数据库访问。
4. Nginx方面：
- 使用反向代理和负载均衡提高并发性能。
- 使用缓存减少后端服务器的负载。
- 使用Gzip压缩减少网络传输量。
5. CDN方面：
- 使用CDN加速静态资源的访问。
- 使用边缘计算将计算任务靠近用户。
6. 微服务方面：
- 使用服务间的异步通信减少等待时间。
- 使用服务的横向扩展提高并发性能。
- 使用服务的分区设计提高可扩展性。
- 根据业务需求，考虑使用redis、rabbitmq、mangoDB等等中间件
7. 其他方面：
- 使用自动扩缩容的云服务应对流量波动。
- 使用性能监控和日志分析工具定位性能问题。
- 使用容器和Kubernetes等技术提高部署和运行的效率。
- 使用链路追踪SkyWorking具体查看哪条链路的性能瓶颈
性能优化本身就是一个非常庞大的话题，需要具体问题具体分析，总的来说是，平常能用到的就是以上总结的这些点。技术永远是为业务服务的，根据不同的业务选择合适的技术是高级开发者必须要考虑的问题。今天分享就这些了，关于性能优化大家还有那些经验可以评论区分享！