并发交易引擎性能优化指南
📚 共计 30 章节
01
并发模型选型：多线程 vs 协程 vs Actor模型
在交易场景下的优劣分析
模型
架构
02
无锁数据结构：从互斥锁到CAS
再到无锁队列的演进之路
无锁
CAS
03
内存屏障与可见性
Java Volatile vs C++ Memory Order 实战对比
JMM
C++
04
线程池调优
核心线程数、队列策略、拒绝策略的黄金配比
线程池
调优
05
零拷贝技术
从传统IO到mmap再到RDMA，数据搬运极致优化
IO
RDMA
06
CPU缓存友好：False Sharing问题排查
缓存行对齐实战
CPU
缓存
07
锁的优化：偏向锁、轻量级锁、锁粗化
锁消除的JVM实践
JVM
锁
08
异步编程模型
CompletableFuture与Reactive Streams在订单处理中的应用
异步
响应式
09
内存池设计：对象池、环形缓冲区
预分配策略，减少GC压力
内存
GC
10
网络IO优化
Reactor模式、Proactor模式、IO_uring的选型与调优
网络
IO
11
序列化与反序列化
Protobuf、FlatBuffers、Cap'n Proto吞吐量对比
序列化
性能
12
数据库连接池
HikariCP参数调优与连接泄漏排查
数据库
连接池
13
分布式锁
Redis Redlock vs ZooKeeper vs Etcd，选型与坑点
分布式
锁
14
限流与熔断
令牌桶、漏桶、滑动窗口在交易风控中的实现
限流
熔断
15
日志异步化
Log4j2异步日志、Logback的AsyncAppender配置与性能
日志
异步
16
GC调优
G1、ZGC、Shenandoah在低延迟场景下的选择
GC
JVM
17
JVM参数调优
堆内存、元空间、直接内存的分配策略
JVM
参数
18
代码热点优化
JIT编译、内联、逃逸分析的实际效果
JIT
编译
19
性能监控
JMX、Prometheus、Grafana搭建实时监控体系
监控
Prometheus
20
压测方法论
wrk、JMeter、Gatling的脚本编写与结果分析
压测
工具
21
火焰图分析
perf、async-profiler定位CPU与内存瓶颈
火焰图
性能
22
数据库索引优化
联合索引、覆盖索引、索引下推的实战
索引
SQL
23
SQL慢查询优化
Explain执行计划分析与索引重建策略
慢查询
优化
24
缓存策略
本地缓存Caffeine vs 分布式缓存Redis，一致性方案
缓存
一致性
25
消息队列选型
Kafka、RocketMQ、RabbitMQ在交易链路中的延迟对比
MQ
延迟
26
全链路追踪
OpenTelemetry与SkyWalking的集成与采样策略
追踪
可观测
27
代码规范与性能
循环优化、分支预测、异常开销的微观优化
编码
微观
28
硬件层面优化
NUMA架构、CPU亲和性、网卡多队列绑定
硬件
NUMA
29
灾备与高可用
同城双活、异地多活、数据一致性方案
高可用
灾备
30
性能优化案例复盘
一次真实交易引擎从1000TPS到50000TPS的改造实录
案例
复盘