FastAPI接口从2.3s降到180ms:一次真实性能瓶颈定位与优化记录
线上一个 FastAPI 查询接口 P99 延迟长期在 2.3s 左右,CPU 却只用了 30%,排查后发现是 N+1 查询加上缺失索引导致数据库往返次数爆炸。本文记录了完整的定位过程:用 py-spy 抓火焰图、用 SQLAlchemy 事件钩子统计 SQL 次数、用 EXPLAIN ANALYZE 找慢查询,再通过复合索引、selectinload 预加载和 Redis 缓存三层改造,最终把

Engineer,重视稳定性、可维护性和效率,主要关注Go后端开发,分享数据库和缓存、高并发与性能优化及真实项目复盘;偏爱把复杂问题拆成清晰步骤。技术会变化,解决问题的方法值得长期积累。
线上一个 FastAPI 查询接口 P99 延迟长期在 2.3s 左右,CPU 却只用了 30%,排查后发现是 N+1 查询加上缺失索引导致数据库往返次数爆炸。本文记录了完整的定位过程:用 py-spy 抓火焰图、用 SQLAlchemy 事件钩子统计 SQL 次数、用 EXPLAIN ANALYZE 找慢查询,再通过复合索引、selectinload 预加载和 Redis 缓存三层改造,最终把
在最近重构一个中型后台管理系统时,我面临了组件层级过深导致的Context频繁重渲染问题——**打开一个包含500行表格的页面时,React DevTools显示单次交互触发27次Provider更新,页面卡顿1.2秒**。本文记录了从原生Context/Props迁移到Zustand(React)与Pinia(Vue)的完整过程,包括方案选型对比、分步迁移策略、以及迁移后首屏渲染时间降低63%、
当AutoGPT的自主循环在复杂任务中频繁陷入死循环时,我决定用LangChain 0.3.7从零构建一个可控的ReAct Agent。本文记录了一个生产级Agent的核心骨架:通过工具注册表实现12个函数的动态调用,采用滑动窗口+遗忘曲线管理超过200条对话记忆,并设计了三层错误恢复机制。实测在金融问答数据集(500条样本)上,任务完成率从AutoGPT的68%提升至91%,平均迭代轮次从14.