性能优化

背景 做了 10 年 DBA，被业务方问得最多的一个问题就是："我们的表要爆了，下一步该怎么办？" 每次问这话的时候，团队里通常已经开始在四条路线之间摇摆： 1. 垂直扩容：升配，更大规格的实例（vCPU / 内存 / SSD 升级一档），

一、现象：一个「越用越卡」的 B 端后台，一周 11 单工单 我们一个运营中台（React 18.2 + Ant Design 5.12，Vite 4 构建），运营同学连续两周反馈同一句话：「早上还好，下午用两小时就开始卡，刷新一下就恢复」

指标加速层选型：现算、物化视图、实时流，一次把该选哪个讲清楚 «本文站在「指标体系搭建」视角，对比三种指标加速方案的延迟、成本与口径一致性，给出可复现的选型决策。» 一、现象与背景 接手一个 B 端数据产品后，第一周就撞上一堵墙：核心看板的

结论先行 INP（Interaction to Next Paint）在 2024 年 3 月正式取代 FID 成为 Core Web Vitals 的交互指标后，我们一个 B 端中台的 INP P75 从 480ms 一路恶化到 720m

背景 做了 8 年性能优化，带过的团队里反复出现同一个争论：当 P99 开始劣化、业务方催得紧的时候，第一刀到底怎么砍？ 我手上有个不太夸张但很典型的案例：某交易链路 P99 从 180ms 涨到 650ms，QPS 只涨了 40%。两种方

现象与背景 Core Web Vitals 里最容易「背锅」的指标是 CLS（Cumulative Layout Shift，累积布局偏移）。我们一个电商商品详情页，Lighthouse 移动端跑分 CLS 一度到 0.45（Good 的门