Go建站性能优化与高效存储实战

　　去年11月份那会儿，我被拉去救一个Go建的站，说是QPS卡在三千五上不去了，老板急得直拍桌子。我原以为就是常规的连接池没调好或者缓存穿透的老问题，结果到现场一看——好家伙，存储层直接用MySQL当KV存，表里三百多个字段，其中一百二十个是JSON串，索引建得比外卖菜单还长。运维小哥在旁边敲命令，键盘声跟机房的空调声混在一起，听得我后槽牙都酸了。

　　最离谱的是他们的优化方案：听说Redis快，直接给所有查询都加了Redis缓存，连用户登录状态这种强一致性的场景都用。我指着代码问：“这要是缓存雪崩了怎么办？”主程推了推眼镜说：“我们做了分片。”我凑近一看——分片键是用户ID的后两位，三百多个实例里有一半的QPS不到十，另外一半直接打满。这时候测试小妹端着咖啡过来，杯子上印着“代码写得好，下班回家早”，我盯着她杯子上的字看了三秒，突然觉得这行挺讽刺的。

　　后来我们扒了三天日志，发现真正拖垮性能的居然是日志库。他们用的Zap，配置里开了Debug级别，每条请求都带全量上下文，单条日志平均三百KB。更绝的是，日志文件没做轮转，磁盘写满三次触发OOM，服务挂了五次——每次挂的时候，运维小哥的手机都会收到二十条告警短信，他跟我说现在看到短信提示音就手抖。我翻着堆积如山的日志文件，突然想起上周在食堂吃包子，咬开发现是韭菜馅的，那种被欺骗的感觉跟现在一模一样。

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　　但最让我后怕的是缓存策略。他们原来用本地缓存+Redis两层，本地缓存没设过期时间，Redis倒是设了——结果出现个诡异现象：新数据先写进Redis，本地缓存却还是旧的，用户看到的数据一会儿新一会儿旧，跟抽风似的。我原以为这种问题只会在分布式系统里出现，结果单机版也能玩出花来。后来我们改成单层Redis缓存，用Lua脚本保证原子性，问题才算解决。主程拍着胸脯说：“这次绝对稳了。”我盯着他T恤上的“代码无bug”字样，默默把“绝对”俩字在心里打了个叉。

　　现在回头看，这项目能活下来全靠“优胜劣汰”——把那些花里胡哨的“高性能组件”全砍了，只留最朴素的MySQL+Redis，反而跑得飞快。上周他们老板请吃饭，席间主程问我：“你说我们要是早听你的，是不是能少走半年弯路？”我夹了块排骨，含糊着说：“早听我的，你们可能连弯路都走不上——直接上高速了。”话刚说完，测试小妹在旁边补了句：“可高速要收费啊。”一桌子人突然都笑了——这大概是我听过最实在的技术吐槽。

　　对了，那台老MySQL服务器现在还在机房跑着，运维小哥给它贴了个标签，上面写着“性能优化反面教材”。每次路过的时候，我都能听见它嗡嗡的散热声，像是在说：“看，这就是乱加索引的下场。”

（编辑：站长网）

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