凌晨两点，又被告警短信吵醒：“CPU 负载超过 95%！”——这周已经是第三次了。
作为公司的首席开发者，我一边享受着用户快速增长的喜悦，一边却被系统随时可能崩溃的焦虑压得喘不过气。
重写整个系统？时间根本不够。再买服务器？预算已经见底。
这其实是我去年帮一位创业朋友的真实经历。当时他的用户从1万猛增到百万，系统差点“原地爆炸”。但我们只用了一周时间，通过几招精准的“性能外科手术”，硬是把系统吞吐能力提升了300%。下面就是我们的实战复盘。
第一步：先搞清楚“病根”在哪
项目跑在一台阿里云ECS上，一到晚上高峰期，CPU 就飙到 95% 以上，整个服务直接卡死，连登录都进不去。
我们临时加了一台按量付费的服务器，先把流量分担一下，稳住局面，然后开始“查病因”。
- 通过云监控发现：CPU 飙高，但内存很健康。
- 用
top命令一看：PHP-FPM 和 MySQL 进程占满了 CPU。 - 怀疑是某个接口太慢，或者数据库查询效率低。
于是立刻翻看 MySQL 慢查询日志，果然揪出几个“拖后腿”的 SQL。
再查应用日志，发现一个叫 getUserInfo 的接口，在高峰期被疯狂调用，占了40%以上的数据库连接！
问题定位完成：高频读 + 无缓存 = 数据库被干趴。
第二步：不做大改，只做“微创优化”
我们没动架构，而是用最小成本打了几套组合拳：
- 加上 Redis 缓存
getUserInfo是典型的“读多写少”，非常适合缓存。- 采用 旁路缓存（Cache-Aside）模式：先查缓存，没有再去查数据库，查到就写回缓存。
- Key 命名规范：
app:user:info:123，清晰又防冲突。 - 同时给商品库存用了 **写穿透（Write-Through）**，确保数据一致性。
- 优化数据库查询
- 对慢 SQL 用
EXPLAIN分析执行计划。 - 加了合适的 组合索引，查询速度从几百毫秒降到几毫秒。
- （因为预算有限，暂时没上读写分离，但效果已经很明显）
- 对慢 SQL 用
- 前端也帮忙减负
- 所有图片和静态资源迁到 七牛云 CDN，减轻源站压力。
- 商品列表滚动、下单按钮等高频操作，加上 **防抖（debounce）和节流（throttle）**，避免重复请求。
- 特别是下单页面，防止用户手抖点多次，导致无效订单和数据库压力。
结果？数据库 QPS 直接下降 90%，CPU 负载从 95% 降到 65%，系统稳如老狗。
第三步：让成本随流量“呼吸”起来
虽然问题缓解了，但新问题来了：
高峰期就那几个小时，一直开着两台服务器太浪费；可万一用户再涨，两台也不够用。
解决方案：自动伸缩（Auto Scaling）
- 设置规则：当 CPU 超过 70% 并持续5分钟，自动加机器；
- 流量回落，自动释放闲置实例。
- 同时，把历史订单、日志等冷数据迁到 **对象存储（OSS）**，既省钱又释放数据库空间。
最终，整体运维成本直接砍掉 60%。
第四步：建立“健康预警系统”，不再被动救火
优化不是一锤子买卖。我们部署了开源监控工具 Uptime Kuma，把关键指标（CPU、内存、响应时间、服务可用性）全部可视化，并设置了智能告警：
- 超过阈值 → 自动发短信/邮件
- 故障发生前就能干预，而不是半夜被叫醒
从此，团队从“救火队员”变成了“预防医生”。
写在最后
从1万用户到100万用户，系统不会自动变强——它只会先崩溃，再逼你成长。
如果你现在也正被这些问题困扰：
- 系统一到高峰就卡死
- 团队天天加班“灭火”
- 服务器账单越看越心慌
别慌。性能优化的核心，从来不是堆资源，而是找瓶颈、精准打击。
你可以告诉我你当前最头疼的 1~2 个问题（比如“数据库扛不住”、“接口响应慢”、“不知道该加缓存还是加机器”），我会在 30分钟内，给你一个 高性价比、可落地的解决思路。
毕竟，我们都经历过那个被凌晨告警吵醒的夜晚。
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