1、确认问题范围

• 明确问题范围：确认是个别接口慢还是整个系统所有接口慢，确认请求慢是否与特定用户、时间段或请求参数相关。

• 收集性能数据：通过监控工具（如 Prometheus、Grafana）或日志，获取接口的响应时间、吞吐量、错误率等数据。

2、个别接口慢

1. 应用代码层面排查：
• 分析应用日志，检查应用的错误日志。
• 使用 APM 链路追踪工具（Skywalking、Zipkin）分析全链路的耗时。
• 使用阿里的 arthas 工具，使用 trace 命令跟踪接口内部调用耗时。‣，分析是否存在多重循环、线程死锁等问题。

2. 数据库排查：
• 慢查询日志：检查数据库的慢查询日志（如 MySQL 的 slow_query_log），分析是否存在慢查询。
• 索引优化：确认查询是否使用了合适的索引，避免全表扫描。
• 锁竞争：检查是否存在锁等待或死锁问题。
• 连接池配置：确认数据库连接池配置是否合理，避免连接耗尽。

3. 缓存排查：
• 缓存命中率：检查缓存（如 Redis、Memcached）的命中率，确认是否有大量缓存未命中。
• 缓存失效策略：确认缓存失效策略是否合理，避免缓存雪崩或缓存穿透。
• 缓存性能：检查缓存服务的性能，确认是否存在网络延迟或资源瓶颈。

4. 外部服务调用排查：
• 依赖服务性能：检查接口依赖的外部服务（如第三方 API、微服务）是否响应慢。
• 超时设置：确认调用外部服务的超时设置是否合理，避免长时间等待。
• 重试机制：检查是否有不合理的重试机制导致请求堆积。

3、所有接口慢

1. 服务器资源排查：
• CPU：参考 CPU 飙升的排查思路，参考 ‣
• 内存：排查过程和CPU排查过程类似
• 磁盘：
• 磁盘快用完了（ df、du）
• 磁盘 IO 是否正常（ iostat、vmstat、lsof），获得关于磁盘I/O 活动、CPU 使用率、内存使用等方面的统计数据。
• 网络：查看网络的 IO 情况（netstat、tcpdump ）

2. GC情况排查：参考排查 OOM 问题的排查思路，参考 ‣

4、优化加速

1. 确认性能瓶颈：使用压测工具（如 JMeter、wrk）模拟高并发场景，确认接口的性能瓶颈。

2. 分析性能瓶颈原因：使用 Profiler 工具（如 JProfiler、Async Profiler）分析代码性能，定位耗时操作。

3. 性能加速优化，常见的优化措施有：
• 异步处理：将耗时操作（如文件上传、邮件发送）异步化，减少接口响应时间。
• 批量处理：优化数据库查询或外部服务调用，尽量使用批量操作减少请求次数。
• 配置优化：调整线程池或连接池大小，优化JVM参数。
• 缓存优化：增加热点数据缓存，使用多级缓存策略。
• 数据库优化：优化SQL和索引，使用读写分离，分库分表等。
• 架构优化：引入CDN加速静态资源，使用多实例进行均衡负载。

4. 优化调整：再次压测，根据压测结果，动态调整代码、数据库、缓存、服务器配置等。

5、网络工具推荐

• ping 测试基础网络延迟

• traceroute/tracert 检查路由路径

• nslookup/dig 检查DNS解析时间

• tcpdump/wireshark 抓包分析

• wrk/ab 压力测试

• curl -w 详细计时