在日常运维中，系统偶尔卡顿、响应变慢是常事。上周我们服务突然出现接口超时，监控显示数据库连接池被打满。作为SRE，第一反应不是重启了事，而是顺着指标一层层往下挖——这其实就是性能优化的日常。
\n\n从监控数据里找线索
\n很多人一出问题就查代码，但我们更习惯先看监控面板。比如QPS、延迟分布、错误率和资源使用率这四个黄金指标。拿我们上个月的案例来说，服务CPU突增但QPS没变，说明可能是内部循环或锁竞争。通过pprof抓取火焰图，很快定位到一段频繁解析正则的逻辑。
\n\n合理设置告警阈值
\n告警太多会让人麻木，太少又容易错过时机。我们把核心接口的P99延迟设为动态阈值，基于过去7天的均值上下浮动。这样既能捕捉异常，又避免节假日流量高峰时被误报轰炸。例如：
\nALERT api_latency_high\n IF histogram_quantile(0.99, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 1.5 * avg_over_time(histogram_quantile(0.99, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))[7d])\n FOR 10m\n LABELS { severity = \"warning\" }\n ANNOTATIONS { summary = \"API P99 latency is significantly higher than usual\" }容量规划不能靠拍脑袋
\n新功能上线前，我们会做压测。不是随便跑个ab命令就算完，而是模拟真实用户行为。比如电商系统要混合商品查询、下单、支付等操作。用wrk配合Lua脚本，能还原80%以上的线上场景。压测结果结合成本评估，决定是否扩容或优化。
\n\n别忽视日志和链路追踪
\n有一次用户反馈加载慢，但监控一切正常。后来通过Trace发现某个第三方API偶发2秒延迟，而我们的默认超时是5秒，导致线程堆积。加上熔断机制后，问题消失。现在每个关键调用都有trace_id串联，排查效率高了不少。
\n\n自动化修复比人工响应更快
\n我们部署了一个小工具，当检测到某台实例GC频繁时，自动将其从负载均衡摘除并重启。虽然不能解决根本问题，但在夜间故障时能快速恢复服务，留足时间第二天深入分析。
\n\n性能优化不是一次性任务，更像是持续调校的过程。每次问题复盘后，我们都会更新检查清单，慢慢形成了一套适合自身系统的“土办法”。与其追求完美架构，不如先把常见瓶颈堵住，让系统跑得稳一点。”,"seo_title":"SRE性能优化实战经验分享 | 软件帮帮网","seo_description":"分享SRE在实际工作中积累的性能优化经验，涵盖监控、告警、压测、链路追踪等关键技术点，帮助提升系统稳定性与响应速度。","keywords":"SRE,性能优化,系统稳定性,监控告警,容量规划,链路追踪,软件推荐"}