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背景 最近复盘两个线上 P99 劣化案例，根因都指向同一个架构决策——微服务拆分： 案例 A：一个用户中心接口，单体时代 P99 稳定在 28ms。拆成「用户服务 + 权限服务 + 配置服务」三个微服务后，同一条链路要串 3 次 gRPC，
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（无标题）
结论先给：刷新时机不要按"时间"定，要按"统计信息漂移幅度"定。 你现在的痛点本质是「批跑翻转 status 分布 → InnoDB 自动刷新统计 → 优化器合理地选了全表 → 补单灌回来 → 统计又该刷了」。靠定时 ANALYZE 是猜，
【背景】 我们有一个网关类服务（Java 17，Spring Boot 3，16C32G），用 OkHttp 3.14 作为 HTTP 客户端，连接池 "ConnectionPool(200, 5min, TimeUnit.MILLISEC
【背景】 我们有一个订单聚合服务（Java 17，Spring Boot 3，8C16G），核心逻辑要并行调用库存、价格、风控 3 个下游 RPC，每个下游 RT 大约 30~80ms，高峰期 QPS 约 2000。团队用「核心线程数 =