技术层面 【配置项】抽离主库，或永久放置于缓存中（推荐），guava或redis或二者同时使用皆可，在配置项发生变化时刷新缓存，可透过广播（Dubbo）通知所有实例刷新本地缓存，以降低C端接口调用时间 【数据库】视业务情况，配置数据库链接最大数等于初始量，即程序运行过程中不进行新申请数据库链接的行为，可避免在高并发情况下，大量请求同时获取数据库链接导致的竞争耗时 【SQL】在大数据量情况下，当索引对应过多数据会导致索性性能下降，甚至全表扫描，在内存情况允许时（即运行实例可以承受的内存空间），可用代码过滤来代替数据库级别筛选，提高数据库层面查询效率；在coding时应慎重使用not in条件，同时时间类型查询条件可以考虑通过主键进行筛选（业务允许时） 【数据归档】结合实际业务情况，将数据归档，例如半年、一年前的订单数据，两年前已过期的积分流水等非高频数据；可结合数仓，如hive，es等进行冷数据查询 【使用从库】结合实际业务情况，可利用从库完成某些复杂报表统计，当从库延时满足业务接受最大延时的条件下，可完全读取从库数据，如T-1账单，积分统计，门店业绩统计等 业务层面 【数据时效性】引导产品深入分析业务需求，确定业务接受的最大数据延时，例如报表，或C端数据概览，确立数据时间边界，规避非刚需的实时数据查询 【业务合理性】从功能层面推动业务需求，并非所有需求都是业务决定，当面临大体量数据带来的系统压力，可以考虑从业务角度出发，先将所需处理的数据分解，再拼凑，规避系统性能瓶颈，例如预约数据，可通过发送邮件、生成报表提供下载等形式代替实时生成，在不影响用户体验的情况下，尽可能节约系统性能
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