【專案場景】請求資料時測試環境比生產環境多花了1秒是怎麼回事？

威哥爱编程發表於2024-11-11

威哥，第一次給你發訊息就是求教一個問題呢，近期我在最佳化系統查詢的時候，在測試環境最佳化達標，但是釋出到生產後，發現從客戶端發起請求到接收響應，多花了1秒（測試環境的庫資料量和生產一致）。測試環境的庫在內網，伺服器的庫是阿里雲的RDS杭州節點。我們的伺服器機房在成都，使用系統群體也絕大部分在成都區域。經過在伺服器上的抓包，一個mysql的request和response，相差了500毫秒，一個列表查詢來回就是1秒左右。指令碼在RDS上執行也只是需要100ms以下。故懷疑這中間的幾百毫秒都浪費在了網路傳輸的開銷上，我透過普羅米修斯看到，我們機房的頻寬也並沒有拉大。我的建議是把資料庫遷移到內網來或者成都區域的RDS上。
請教威哥，還有更好的辦法嗎？在不遷移資料庫的情況下(資料庫較大)。
感謝威哥花寶貴的時間檢視這條訊息，威哥空了幫忙看看呢。

這是一位粉絲（謝同學）給V哥的留言，感謝長時間對 V 哥的關注，給你幾點最佳化建議去試試，看能否解決：

在不遷移資料庫的情況下，你可以考慮以下幾種最佳化策略：

1. 資料庫連線最佳化

連線池設定：確保你使用了合適的資料庫連線池（如 HikariCP 或 DBCP），並調整其配置（例如連線池大小、連線超時、最大空閒連線等）。如果連線池配置不當，可能導致頻繁的連線建立和釋放，進而增加延遲。
持久連線：對於頻繁訪問資料庫的服務，可以嘗試增加資料庫連線的永續性，減少每次請求時的建立連線的時間。

資料庫連線最佳化對於提高系統的效能和減少延遲至關重要。針對所提到的場景（測試和生產環境的延遲差異，資料庫在阿里雲RDS杭州節點，伺服器在成都），V 哥想從幾個方面給出詳細的最佳化策略和具體操作步驟，在不遷移資料庫的情況下實現更好的連線最佳化。

1. 資料庫連線池最佳化

使用資料庫連線池可以有效減少連線的建立和銷燬開銷，特別是在高併發的情況下，資料庫連線池能夠複用連線，減少每次請求時的連線建立時間。常用的資料庫連線池有 HikariCP、DBCP 和 C3P0，其中 HikariCP 是效能最優的連線池之一。

步驟：

選擇合適的連線池
- 推薦使用 HikariCP，因為它效能高效且配置簡單。
- 如果你使用的是Spring框架，可以透過 Spring Boot 內建的 HikariCP 連線池來簡化配置。
配置資料庫連線池
這裡以 Spring Boot 和 HikariCP 為例，具體配置步驟如下：
- 在 application.properties 或 application.yml 配置檔案中配置 HikariCP

   # 資料來源配置
   spring.datasource.url=jdbc:mysql://your-database-url:3306/weige_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
   spring.datasource.username=weige
   spring.datasource.password=wg123123

   # HikariCP 配置
   spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=20  # 設定連線池最大連線數
   spring.datasource.hikari.minimum-idle=5        # 設定連線池最小空閒連線數
   spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000   # 設定連線最大空閒時間（單位：毫秒）
   spring.datasource.hikari.max-lifetime=60000   # 設定連線最大生命週期（單位：毫秒）
   spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000  # 設定連線超時時間（單位：毫秒）
   spring.datasource.hikari.validation-timeout=3000  # 設定連線驗證超時時間（單位：毫秒）
   spring.datasource.hikari.leak-detection-threshold=15000  # 設定洩漏檢測時間（單位：毫秒）

註釋說明：
- maximum-pool-size: 控制連線池的最大連線數。
- minimum-idle: 控制連線池中最小的空閒連線數。
- connection-timeout: 連線池中獲取連線時的最大等待時間。
- validation-timeout: 連線驗證超時的時間。

動態調整連線池引數
- 根據實際負載動態調整連線池的引數，避免連線池過大或過小導致效能瓶頸或資源浪費。
- 使用監控工具（如 Prometheus 或 阿里雲 CloudMonitor）來實時監控資料庫連線池的狀態，並根據實時情況調整連線池的引數。
最佳化連線池的建立和銷燬過程
- 避免頻繁建立和銷燬資料庫連線，連線池應儘量保持一定的活躍連線數。頻繁的連線和銷燬會增加資料庫的壓力。
- 設定合理的連線池大小，既能滿足高併發需求，又不會浪費資源。

2. 資料庫連線配置最佳化

確保資料庫連線的配置是最佳的，以減少連線時的延遲和錯誤。

步驟：

連線使用內網而非公網
- 如果你的應用伺服器和資料庫都在阿里雲上，應該儘可能使用阿里雲內網連線，而非公網連線。
- 內網連線的延遲遠低於公網連線，且更加穩定。
- 配置連線 URL 使用內網 IP 地址：

     spring.datasource.url=jdbc:mysql://<internal-ip>:3306/weige_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false

這樣，應用和資料庫之間的連線不需要透過公網，減少了網路傳輸的延遲。

資料庫連線池的連線驗證
- 在高負載下，資料庫可能會在連線空閒一段時間後關閉，因此需要啟用連線驗證，以確保每次獲取連線時，連線是可用的。
- 在 HikariCP 中可以透過配置 connection-test-query 來定期驗證連線：

     spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1

啟用連線重試機制
- 在出現連線丟失或網路不穩定時，可以啟用連線重試機制，確保在一定時間內自動重試連線。
使用長連線（如果有需要）
- 如果你的應用場景是需要頻繁訪問資料庫的應用，可以考慮使用資料庫連線的長連線，減少每次請求時的連線建立和銷燬開銷。

3. 資料庫查詢最佳化

雖然你提到測試環境和生產環境的資料量一致，但仍然需要確保資料庫查詢本身的效率。最佳化資料庫查詢可以減少資料庫訪問時間，從而縮短整體響應時間。

步驟：

使用資料庫索引
- 確保查詢所涉及的欄位已經加上了索引，特別是那些經常作為查詢條件的欄位。
- 使用 EXPLAIN 來檢視查詢的執行計劃，確保沒有使用全表掃描（Full Table Scan）。

   EXPLAIN SELECT * FROM mytable WHERE my_column = 'value';

避免N+1查詢問題
- 如果你的查詢涉及到多表連線或多次查詢同一資料，應該儘量避免N+1查詢問題。可以透過適當的 SQL 聯接（JOIN）或批次查詢來避免。
查詢分頁最佳化
- 對於分頁查詢，確保使用 LIMIT 和 OFFSET 最佳化分頁查詢效能，避免查詢過多資料。
- 大資料量的分頁查詢建議使用基於 ID 或時間的範圍查詢（而非 OFFSET）。
使用查詢快取
- 如果某些查詢非常頻繁且結果不經常變化，可以使用 Redis 或 Memcached 來快取查詢結果，避免每次都訪問資料庫。

   // 示例：使用 Redis 快取查詢結果
   String cacheKey = "user:" + userId;
   User user = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
   if (user == null) {
       user = userService.getUserById(userId);
       redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, user);
   }
   return user;

4. 資料庫連線池與查詢最佳化結合

在使用連線池的同時，保證每次獲取連線後的查詢是高效的，避免在每次查詢時都建立新的連線或浪費時間在不必要的查詢上。
定期分析資料庫的慢查詢日誌，識別效能瓶頸並進行針對性的最佳化。

以上小結一下

選擇並配置合適的資料庫連線池（如 HikariCP）。
最佳化資料庫連線的配置，確保使用內網連線，並啟用連線驗證。
最佳化資料庫查詢，確保查詢執行計劃高效，避免 N+1 查詢，使用快取減少頻繁查詢。
動態調整連線池引數，並監控資料庫連線池的執行狀態。

透過這些最佳化策略，你能夠顯著減少請求和響應之間的延遲，提高系統的響應速度和穩定性。

2. 網路最佳化

加速網路連線：你提到普羅米修斯監控了頻寬使用情況，可以檢查一下是否存在網路瓶頸。例如，是否存在網路跳數較多、延遲較高的路由問題，或者是阿里雲和你們機房之間的鏈路本身不夠穩定。
CDN加速：雖然CDN通常用於靜態資源加速，但一些服務也支援資料庫請求的最佳化（如透過加速特定型別的HTTP請求等）。可以考慮使用阿里雲的Cloud Link（雲鏈路加速）來最佳化跨地域的連線。
TCP最佳化：在資料庫和應用伺服器之間的連線中，使用TCP協議時可以調整TCP視窗大小、重傳策略等，來減少網路延遲。

網路最佳化策略的具體實現操作步驟

網路最佳化是提升應用效能、降低延遲的重要手段。針對你提到的跨地域訪問延遲問題（測試環境和生產環境的資料庫在不同的區域），網路最佳化策略可以幫助減少網路傳輸的瓶頸和延遲。

1. 最佳化網路架構和通訊路徑

跨地域訪問時，網路架構和通訊路徑會影響延遲，因此需要確保通訊路徑儘可能簡潔和快速。

步驟：

使用內網通訊：
- 確保資料庫和應用伺服器之間使用 內網通訊，而不是透過公網進行連線。尤其在阿里雲環境中，內網通訊的延遲要比公網通訊低得多。
- 透過阿里雲提供的 VPC（Virtual Private Cloud）可以在內網中建立虛擬網路，從而確保資料庫和應用之間的通訊完全透過內網而不經過公網。
操作步驟：
- 登入阿里雲控制檯，進入 VPC 管理控制檯。
- 建立 VPC（虛擬專有網路），併為應用伺服器和資料庫伺服器分配內網 IP。
- 配置 VPC 的路由規則，確保應用和資料庫例項在同一內網中，避免跨地域訪問。
- 使用資料庫內網地址而非公網地址進行連線。

   # 示例：使用內網 IP 地址連線資料庫
   spring.datasource.url=jdbc:mysql://<我的IP>:3306/weige_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false

最佳化區域選擇：
- 如果你的應用伺服器和資料庫分別位於阿里雲不同的區域（例如應用伺服器在成都，資料庫在杭州），可能會有較高的網路延遲。為了減少這種跨區域的延遲，可以考慮將資料庫和應用伺服器部署在同一區域，或者使用阿里雲的跨區域加速服務。
- 阿里雲的跨區域加速（例如 CloudLink）可以最佳化區域間的網路通訊，降低網路延遲。
操作步驟：
- 評估不同區域之間的延遲。你可以透過阿里雲提供的 Ping 或 Traceroute 工具來測試網路延遲。
- 在選擇資料庫或應用伺服器部署時，優先考慮將它們部署在同一資料中心或同一地區。
- 使用阿里雲 CloudLink 或類似的跨區域加速服務。
網路路由最佳化：
- 網路延遲不僅僅與物理距離有關，還和路由路徑有關。透過使用專線（Direct Connect）和 VPC Peering，可以最佳化資料流的路由，避免經過不必要的中轉節點，減少延遲。
操作步驟：
- 配置 Direct Connect：阿里雲提供專線連線服務，可以透過專線最佳化你的資料傳輸路徑，避免普通的網際網路傳輸路徑帶來的延遲。
- 配置 VPC Peering：如果你的應用和資料庫分別位於不同的 VPC，可以透過 VPC Peering 連線不同的 VPC，減少跨 VPC 的路由延遲。

2. 調整網路協議和TCP引數

網路傳輸效能不僅取決於物理連線，還取決於傳輸協議的效率。特別是使用 TCP/IP 協議時，適當的引數調優可以顯著提升網路效能。

步驟：

最佳化 TCP/IP 配置：

TCP 視窗大小：在高頻寬高延遲的網路環境下，TCP 視窗大小對網路傳輸效率影響較大。可以透過調整作業系統的 TCP 視窗大小來提高網路吞吐量。
TCP 重傳與超時設定：降低 TCP 連線重傳的超時時間，有助於減少網路不穩定時的傳輸延遲。

操作步驟：

修改作業系統的 TCP 引數：
- Linux：編輯 /etc/sysctl.conf 檔案，設定以下引數：（Windows 使用 netsh 命令來調整 TCP 緩衝區大小。）

net.core.rmem_max = 16777216      # 設定接收緩衝區的最大值
net.core.wmem_max = 16777216      # 設定傳送緩衝區的最大值
net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 16777216  # 設定TCP接收緩衝區的最小、預設和最大值
net.ipv4.tcp_wmem = 4096 16384 16777216  # 設定TCP傳送緩衝區的最小、預設和最大值

啟用 TCP 快速開啟（TCP Fast Open）：
- TCP 快速開啟允許在三次握手期間開始傳送資料，減少了連線建立的時間。特別適合低延遲、高吞吐量的網路應用。
操作步驟：
- 在 Linux 系統中啟用 TCP 快速開啟：

     echo 3 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_fastopen

使用 Keep-Alive 機制：
- TCP Keep-Alive 可以保持連線的活躍，避免頻繁的連線建立和銷燬。在高延遲或跨地域的環境中，使用 Keep-Alive 可以減少連線建立的延遲。
操作步驟：
- 在應用程式中啟用 TCP Keep-Alive 機制，確保在長時間沒有資料傳輸時，連線依然保持活躍。
- Java 中可以透過設定連線池來開啟 TCP Keep-Alive：

     spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1
     spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000
     spring.datasource.hikari.keepalive-time=300000  # 設定連線空閒保持時間

3. 使用內容分發網路 (CDN) 最佳化

儘管 CDN 主要用於加速靜態資源的載入，但一些高階 CDN 服務還可以對網路請求進行最佳化，特別是跨地域訪問時。

步驟：

配置 CDN 加速跨地域請求：
- 使用 阿里雲 CDN 或 Cloudflare CDN，可以加速跨地域請求的響應速度。即使是非靜態資源，也可以透過 CDN 提供加速服務。
操作步驟：
- 在阿里雲控制檯建立並配置 CDN 加速服務，將需要加速的 HTTP 請求（例如 API 請求）透過 CDN 轉發。
- 配置快取策略，確保常用的資料能夠被 CDN 快取，避免每次都需要從源伺服器獲取。
最佳化 CDN 快取規則：
- 對於動態請求，可以配置快取較短時間，或者配置為快取頻繁請求的資料。例如，API 請求返回的資料可以設定快取策略，以避免重複請求。

4. 增加頻寬和網路監控

頻寬不足會成為網路延遲的瓶頸，因此監控頻寬使用情況併合理增加頻寬，能夠有效提升網路效能。

步驟：

監控頻寬使用：
- 使用 阿里雲的 CloudMonitor 或 Prometheus 監控頻寬的使用情況。透過監控可以清晰看到網路流量的瓶頸。
增加頻寬：
- 根據監控結果，如果頻寬已經達到上限，可以考慮增加頻寬。阿里雲提供了靈活的頻寬擴充套件選項，可以根據需求動態調整頻寬。

以上小結一下

透過最佳化網路架構、調整網路協議、使用 CDN 加速以及增加頻寬，可以有效地減少網路延遲，提升系統響應速度：

最佳化網路架構，使用內網連線和跨區域加速服務。
調整 TCP 引數，啟用 TCP 快速開啟和 Keep-Alive 機制。
配置 CDN 加速和快取策略，最佳化跨地域請求。
監控頻寬使用，確保頻寬充足。

3. 資料庫查詢最佳化

查詢效能分析：即使測試環境的資料庫查詢表現良好，但在生產環境中，由於資料量或查詢頻繁，查詢的執行計劃可能有所不同。你可以使用MySQL的EXPLAIN來檢視查詢的執行計劃，並確保沒有全表掃描等低效操作。根據執行計劃，你可以增加索引，或最佳化SQL語句。
查詢快取：確保你的查詢有適當的快取策略，使用Redis等快取服務來儲存頻繁查詢的資料，減少直接訪問資料庫的次數。你可以對常用的列表查詢進行快取，定時更新快取，避免每次都需要從資料庫讀取。

4. 非同步化處理

非同步查詢：如果是列表查詢等非實時要求非常高的請求，可以考慮將請求改為非同步處理，客戶端可以在後臺繼續處理其他操作，查詢結果可以在後臺完成並透過訊息佇列推送給客戶端。這樣不會阻塞客戶端的主執行緒，也能提高使用者體驗。
訊息佇列：如果你的查詢是批次查詢或者是依賴多個資料庫查詢的結果，可以透過訊息佇列（如Kafka、RabbitMQ）非同步處理，從而減少直接的同步等待時間。

5. 資料庫內網通訊

RDS內網連線：儘量保證應用伺服器與資料庫之間使用阿里雲內網通訊而非公網通訊。如果你的應用和資料庫都在阿里雲上，使用內網連線而不是公網連線會減少網路延遲，降低跨地域訪問的延遲。

5. 資料庫內網通訊策略的具體實現操作步驟

在雲環境中，尤其是使用阿里雲 RDS 等雲資料庫服務時，儘量保證應用伺服器與資料庫之間使用內網通訊，而非公網通訊，可以顯著減少網路延遲並提高通訊效率。以下是關於如何配置和最佳化資料庫內網通訊的具體操作步驟。

1. 確保應用伺服器和資料庫在同一內網

首先要確保你的應用伺服器和資料庫都部署在同一個阿里雲 VPC（虛擬私有云）內，這樣才能確保內網通訊而不是公網通訊。

步驟：

檢查應用伺服器和資料庫是否在同一 VPC 中：
- 登入到 阿里雲控制檯，選擇 ECS 或 RDS 服務，檢視應用伺服器和資料庫例項所在的 VPC。
- 確保它們處於相同的 VPC 或者已經建立了 VPC 之間的互通。
建立 VPC 並將資源部署到 VPC 中：
- 如果還沒有 VPC，可以在 阿里雲控制檯 中建立一個新的 VPC，並確保將應用伺服器和資料庫都部署到該 VPC 中。
確認資料庫例項是否啟用了內網訪問：
- 在 阿里雲 RDS 控制檯 中，確認資料庫例項啟用了內網訪問。大多數 RDS 例項預設提供內網和公網的雙重訪問方式。
操作步驟：
- 開啟 RDS 控制檯 → 選擇目標資料庫例項 → 配置訪問方式為內網。

2. 使用 VPC 內網 IP 地址連線資料庫

一旦確保應用伺服器和資料庫都在同一 VPC 內，可以使用內網 IP 地址來連線資料庫，從而減少公網通訊帶來的延遲和頻寬開銷。

步驟：

獲取資料庫例項的內網 IP 地址：
- 登入到 阿里雲 RDS 控制檯，選擇你的資料庫例項。
- 找到 內網連線資訊，記錄下資料庫的內網 IP 地址和埠號。
在應用伺服器中配置資料庫連線：
- 修改應用中的資料庫連線配置，確保連線使用資料庫的內網 IP 地址而非公網 IP 地址。例如：

     spring.datasource.url=jdbc:mysql://<RDS內網IP>:3306/your_database_name
     spring.datasource.username=your_db_username
     spring.datasource.password=your_db_password

確保應用伺服器的網路可以訪問 RDS 的內網 IP 地址。如果應用伺服器和資料庫例項在不同的子網內，確保它們之間的網路路由沒有問題。

3. 使用專有網路（VPC）中的私有連結

為了增強安全性和減少跨區域訪問的延遲，阿里雲支援透過 專有網路（VPC）私有連結 將 RDS 例項暴露給同一個 VPC 中的其他服務，確保資料通訊在專有網路內完成。

步驟：

建立專有網路連結：
- 登入到 阿里雲控制檯 → 選擇 VPC → 選擇 私有連結。
- 建立新的私有連線，將 RDS 例項作為服務提供者，其他 ECS 例項可以透過私有連結訪問該 RDS 例項。
配置專有網路訪問：
- 在應用伺服器中，使用私有連結提供的 DNS 域名或者內網 IP 地址連線到 RDS 例項。
- 確保資料庫例項的安全組規則允許內網訪問，並且在連線字串中使用私有 DNS 進行訪問。

4. 配置安全組和網路 ACL

確保內網通訊不受安全組或網路 ACL（訪問控制列表）等網路安全配置的阻止。安全組配置允許控制內網通訊的流量。

步驟：

檢查並配置安全組：
- 登入到 阿里雲控制檯，選擇 ECS 和 RDS 例項所在的安全組。
- 確保應用伺服器和資料庫例項的安全組規則允許彼此之間的網路通訊。通常需要確保應用伺服器的安全組允許向資料庫例項的內網 IP 地址和埠發起連線請求。
示例：允許應用伺服器向 RDS 資料庫例項傳送 MySQL 請求（預設埠 3306）：
- 來源 IP：應用伺服器的內網 IP 或安全組
- 目標埠：3306
- 協議：TCP
檢查並配置網路 ACL：
- 如果使用了 VPC 網路 ACL，請確保它允許應用伺服器和資料庫例項之間的流量透過。網路 ACL 可以在 VPC 控制檯中設定。

5. 確保資料庫和應用的頻寬和延遲最佳化

雖然資料庫和應用在同一內網中，確保它們之間的頻寬和延遲仍然至關重要。對頻寬和網路延遲進行最佳化可以進一步提升資料庫通訊效能。

步驟：

選擇適當的例項規格：
- 根據應用的負載要求，選擇合適的資料庫例項規格和網路頻寬。在阿里雲 RDS 控制檯中，可以根據效能需求調整資料庫的規格（如 I/O 效能和頻寬）：
  - 如果資料庫的讀寫壓力較大，可以考慮使用高效能的 SSD 儲存。
  - 對於大規模的併發查詢，選擇較高規格的例項以提供更大的網路頻寬。
最佳化 RDS 網路配置：
- 對於 RDS 例項，選擇 Enhanced Networking（增強型網路） 或 專用網路頻寬，以提高資料庫的吞吐量和降低延遲。
操作步驟：
- 在 阿里雲 RDS 控制檯 中，選擇 網路和安全，啟用增強型網路並調整頻寬配置。

6. 避免使用公網訪問資料庫

如果資料庫和應用伺服器之間的通訊透過公網進行，可能會帶來額外的延遲和頻寬消耗。為了最大化內網通訊的效能，確保所有的資料庫連線都透過內網進行。

步驟：

確保資料庫例項不暴露於公網：
- 在 阿里雲 RDS 控制檯 中，確保資料庫例項沒有開啟公網 IP 或關閉公網訪問功能。使用內網 IP 地址進行通訊。
操作步驟：
- 開啟 RDS 控制檯 → 選擇目標資料庫例項 → 在 連線方式 中選擇 僅內網訪問。
檢查應用伺服器是否透過公網訪問資料庫：
- 確保應用伺服器透過內網 IP 地址訪問資料庫，而不是使用公網 IP。如果發現應用伺服器錯誤地使用了公網 IP 地址，可以更新配置檔案，確保使用內網地址。

以上小結一下

透過確保應用伺服器和資料庫例項都部署在同一阿里雲 VPC 內，並透過內網 IP 進行通訊，可以顯著減少網路延遲和頻寬開銷，提高跨地域訪問的效能。具體操作步驟包括：

確保應用伺服器和資料庫例項在同一 VPC 內。
使用內網 IP 地址進行資料庫連線，避免使用公網連線。
配置專有網路連結，增加網路通訊的安全性和可靠性。
配置安全組和網路 ACL，確保內網通訊不被阻塞。
最佳化頻寬和延遲，選擇適當的例項規格並使用增強型網路。
避免透過公網訪問資料庫，確保資料傳輸路徑最最佳化。

透過這些策略的實施，可以有效降低網路延遲，提升資料庫查詢效能，並減少因跨地域網路通訊帶來的效能瓶頸。

6. 高併發讀寫分離

讀寫分離：如果你係統的讀操作較多，可以考慮將資料庫進行主從分離，將讀請求指向只讀的從庫，減輕主庫的壓力，從而提升讀請求的響應速度。
負載均衡：如果有多個資料庫例項，可以透過負載均衡分發請求，減少單一資料庫的負載和延遲。

高併發讀寫分離策略可以顯著提高資料庫的效能和可擴充套件性，特別是在高併發場景下。以下是實現該策略的關鍵步驟：

設計主從架構：將資料庫分為主庫（寫）和從庫（讀），並配置負載均衡。
資料同步與一致性：配置主從資料庫的資料同步，保證資料一致性。
快取與最佳化：利用分散式快取和查詢最佳化，減少資料庫的訪問壓力。
負載均衡與流量控制：合理分配讀請求到多個從庫，確保資料庫負載均衡。

7. 監控與調優

深入監控：除了普羅米修斯外，可以藉助阿里雲的CloudMonitor等監控工具，結合資料庫的效能指標（如 QPS、響應時間、連線數等）進行持續最佳化。
慢查詢日誌：檢視阿里雲RDS的慢查詢日誌，找出執行時間較長的查詢，最佳化這些查詢的SQL執行計劃。

總結

最佳化資料庫連線和查詢效率，確保網路傳輸過程中沒有瓶頸。這個需要持續監控和除錯，直到滿足專案要求為止。
使用快取機制減少資料庫訪問。這條相信這位兄弟已經做了，可以再分析一下哪些資料在快取。
改進非同步處理和負載均衡，避免對資料庫的單點壓力。
考慮使用內網連線和跨區域加速服務來降低跨地域的網路延遲。

在多方位診斷最佳化後不知道能否解決謝同學的問題，小夥伴們，你們覺得還有更好的解決方案嗎，可以說說你的見解，讓謝同學試試，關注威哥愛程式設計，一起解決 BUG。

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開發環境
ubuntu18.04上搭建django專案測試環境
2018-09-24
UbuntuDjango

【專案場景】請求資料時測試環境比生產環境多花了1秒是怎麼回事？

1. 資料庫連線最佳化

1. 資料庫連線池最佳化

步驟：

2. 資料庫連線配置最佳化

步驟：

3. 資料庫查詢最佳化

步驟：

4. 資料庫連線池與查詢最佳化結合

以上小結一下

2. 網路最佳化

網路最佳化策略的具體實現操作步驟

1. 最佳化網路架構和通訊路徑

步驟：

2. 調整網路協議和TCP引數

步驟：

3. 使用內容分發網路 (CDN) 最佳化

步驟：

4. 增加頻寬和網路監控

步驟：

以上小結一下

3. 資料庫查詢最佳化

4. 非同步化處理

5. 資料庫內網通訊

5. 資料庫內網通訊策略的具體實現操作步驟

1. 確保應用伺服器和資料庫在同一內網

步驟：

2. 使用 VPC 內網 IP 地址連線資料庫

步驟：

3. 使用專有網路（VPC）中的私有連結

步驟：

4. 配置安全組和網路 ACL

步驟：

5. 確保資料庫和應用的頻寬和延遲最佳化

步驟：

6. 避免使用公網訪問資料庫

步驟：

以上小結一下

6. 高併發讀寫分離

7. 監控與調優

總結

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