记一次接口性能优化
起因
系统收到频繁的接口性能报警，登录监控系统查看，发现TP99波动非常大，部分TP99已经3000ms左右
排查
- 找到性能波峰时间点对应的服务器，发现在这个时间点，CPU使用率达到了60%左右，初步判断，可能和CPU有关，但是这个方法调用量是比较小的，为什么CPU会到60%呢？
- 查看该机器的GC、内存使用等情况，发现YGC不正常，如图17:38这个时间点，在1s左右，连续进行了3次ygc。从GC日志（红框部分1,114,797k），可以看到，连续的第二次GC，年轻代的内存在1s左右，就达到了1g左右，基本就已经被全部使用，因此触发GC进行回收。通过以上内容，初步判断，是因为ygc频繁进行，导致cpu使用率高，影响性能，那为什么会在1s左右连续进行多次ygc，内存分配速度为什么这么快呢？
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1
编程根基：数据结构、算法与系统基础
掌握常用数据结构与算法思想，理解操作系统进程/内存管理及网络 TCP/IP 模型，为后续性能分析、并发设计和系统调优提供底层认知支撑。
2
Java 内核：JVM 与并发编程
深入 JVM 内存布局、垃圾回收机制与 Java 内存模型，熟练使用并发工具类与锁原语，写出线程安全、低延迟、可诊断的高性能 Java 代码。
3
框架与 I/O：Spring、Netty 与 Web 容器
理解 Spring Boot 自动装配、AOP 与事务原理，掌握 Netty Reactor 模型及 Tomcat 连接处理机制，构建高内聚、易扩展的应用服务层。
4
高性能中间件：消息、缓存与存储
熟练运用 MySQL 索引/事务、Redis 缓存策略、Kafka/RocketMQ 消息可靠性，以及 ZooKeeper 分布式协调，搭建稳定、解耦的分布式数据底座。
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架构能力：高可用、DDD 与系统设计
基于领域驱动设计划分限界上下文，结合限流、熔断、多活容灾等手段，设计可演进、可观测、故障自愈的大规模业务系统。
6
云原生：容器化、可观测性与工程效能
通过 Docker/K8s 实现弹性部署，集成 Metrics/Logs/Traces 构建可观测体系，推动 DevOps 与自动化，让架构在云上持续交付与进化。
Speaker
Songran Zhang
@Aliyun | Qwen Chat
Songran Zhang is senior systems architect at Aliyun, a speaker, and an author. Over the past 15 years, he's mastered architectures from cloud-native systems to AI-powered LLM platforms, building deep technical expertise across large-scale, high-availability systems.
