答案是通过多维度协同优化提升API性能。从缓存机制、异步处理、限流降级到数据库优化，需结合业务场景持续调优，保障高负载下的稳定性与响应效率。
面对API接口在高负载场景下的性能瓶颈，核心思路是减少响应延迟、提升吞吐量、保障系统稳定性。不能只依赖单一优化手段，而是要从架构设计、资源调度、数据处理等多维度协同改进。
合理使用缓存机制
频繁访问的数据不必每次都查询数据库，通过缓存可显著降低后端压力。
- 对读多写少的接口，使用Redis或Memcached缓存结果，设置合理的过期策略
- 在网关层或服务层加入本地缓存（如Caffeine），减少远程调用次数
- 注意缓存穿透、击穿、雪崩问题，采用布隆过滤器、随机过期时间等策略防御
异步化与非阻塞处理
同步阻塞会占用线程资源，限制并发能力，异步化能更高效利用系统资源。
- 耗时操作（如发邮件、写日志）放入消息队列（如Kafka、RabbitMQ）异步执行
- 使用异步框架（如Spring WebFlux、Netty）构建非阻塞API，提升I/O密集型场景性能
- 接口返回快速响应，后台任务通过回调或轮询通知结果
限流与降级保护系统
高并发下系统容易雪崩，需主动控制流量并保障核心功能可用。
J.LB.PurchaseStore
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基于jsp+javabean+mysql三层结构的动态购物网站。网站用户接口（即界面）由jsp完成，数据和逻辑处理由beans完成，数据储存由mysql完成。因为beans独立负责处理整个网站的绝大部分数据，所以整个网站的负载量和速度都将大大提高。而且jsp的特性是一次运行，永远储留内存（包括bean在内），所以基于这种语言和结构开发的购物系统的优势是其它语言没法比尔的。更重要的是，jsp+bea
- 使用令牌桶或漏桶算法进行限流（如Sentinel、Guava RateLimiter）
- 非核心服务在高峰期自动降级，返回默认值或简化数据
- 结合熔断机制，避免故障扩散，提升整体容错能力
数据库与SQL优化
数据库往往是性能瓶颈点，尤其在高并发读写场景下。
- 避免N+1查询，使用JOIN或批量查询减少请求次数
- 关键字段建立索引，但不过度索引影响写入性能
- 考虑读写分离，将查询请求分发到从库，减轻主库压力
- 大表分库分表，按用户ID或时间维度拆分数据
基本上就这些。关键是根据实际业务场景选择合适组合，持续压测验证效果，监控关键指标及时调整策略。不复杂但容易忽略细节。
