高并发场景优化策略踩坑记录
最近在处理一个高并发的订单系统时，踩了几个典型的性能坑，分享一下经验。
问题场景
系统需要处理每秒10万+的订单请求，最初使用了简单的互斥锁保护共享资源：
std::mutex order_mutex;
std::unordered_map<int, Order> orders;
void process_order(int id, Order order) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(order_mutex);
orders[id] = order; // 这里锁粒度过大
}
踩坑过程
- 全局锁导致性能瓶颈：单线程处理时还好，但并发量上去后，所有请求都排队等待同一个锁，QPS从10万跌到2千。
- 频繁的内存分配：每次订单处理都创建临时对象，触发了频繁的GC。
- 线程池大小配置不当：默认使用系统线程数，导致上下文切换开销巨大。
优化方案
分段锁优化：
std::vector<std::mutex> order_mutexes(1024);
void process_order(int id, Order order) {
auto& mutex = order_mutexes[id % order_mutexes.size()];
std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex);
orders[id] = order;
}
内存池优化：
thread_local MemoryPool pool(1024 * 1024);
Order* get_order() {
return static_cast<Order*>(pool.allocate(sizeof(Order)));
}
合理配置线程池：
// 根据CPU核心数和I/O等待时间调整
int thread_count = std::thread::hardware_concurrency();
std::thread_pool pool(thread_count * 2); // 避免过度创建
性能测试结果
优化后QPS从2000提升到85000，响应时间从50ms降到3ms。
关键点：高并发下要避免全局锁，合理分段，使用内存池减少分配开销。
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