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缓存策略是數據层优化的另一大支柱。多级缓存體系能有效降低數據庫压力:本地缓存(如Caffeine、Guava Cache)适合存储热點、不常变动的數據,设置合理的过期時間(TTL)和最大容量,配合`weakKeys`或`softValues`防止内存溢出。分布式缓存(如Redis、Memcached)则承担全局共享數據的存储,需根據數據结构选择合适序列化方式(如Kryo、Protobuf替代默认JDK序列化),并利用Pipeline、Batch操作减少網络往返。对于讀多寫少场景,引入讀寫分离架构,AbstractRoutingDataSource动态切换主从數據源,将查询路由至只讀从庫,主庫專注寫操作。同時,數據庫索引的精心设计直接影响查询性能:覆盖索引、复合索引的字段顺序、避免隐式类型转换、定期分析慢查询日志并使用`EXPLAIN`索引使用情况,都是基本功。对于分頁查询,使用游标分頁(`WHERE id > last_id LIMIT 20`)替代传统OFFSET分頁,可避免數據庫扫描大量無效行。
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缓存和压缩資源是提升加载速度的两個方法。启用Gzip或Brotli压缩,对CSS、JS、HTML等資源进行压缩,不仅减小了传输數據量,也减少了请求時間,提升用戶體驗。
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