网络传输：压缩+解压

解耦：可以使用 Kafka/rocket 进行异步解耦

数据库交互：无论是 mysql/vm/neo4j 等等，学会使用批量入库操作。避免单次过大

异步线程池：可以考虑采用多线程处理提升并发性能，但是会提升系统的复杂度。

索引

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软件性能优化，有哪些常见的技巧与最佳实践

软件性能优化是一个涵盖从系统设计到代码实现、再到运行环境调优的全方位过程。

以下是结合多领域资料总结的常见技巧与最佳实践，涵盖不同层级和场景的优化策略：

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详细介绍一下 软件研发过程中的风险控制

软件研发过程中的风险控制

一、风险控制的定义与重要性

软件研发风险是指在开发过程中可能对项目造成负面影响的不确定性事件。风险控制通过系统化的方法识别、评估和应对这些风险，以提高项目成功率、降低成本和增强团队适应性。
重要性：

1. 提高项目成功率：主动管理风险可减少计划外问题，避免项目失败。例如，德勤调查显示，仅61%的团队在网络安全风险管理上表现良好，凸显改进空间。
2. 成本与质量控制：早期识别技术缺陷或需求变更，可减少返工，节约成本20%-40%。
3. 增强客户信任：通过预防性能瓶颈和安全漏洞，提升产品质量与交付可靠性。
4. 团队士气提升：明确的风险应对计划减少不确定性和压力，提高生产力。

转型建议

未来5-10年Java开发者值得转型的五大方向及建议

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一、AI与机器学习：技术渗透的核心领域

核心原因：
AI技术已从实验阶段进入规模化应用期，预计到2030年全球AI市场规模将突破1.5万亿美元，涵盖医疗、金融、制造等领域。Java开发者可利用其企业级工程经验（如高并发、微服务架构）参与AI系统落地，尤其在以下场景：

• AI工程化：将Python训练的模型通过Java部署至生产环境，优化推理性能（如Spring AI框架支持OpenAI、Llama等模型集成）。
• 大数据与AI协同：Java在Hadoop、Spark生态中的主导地位，使其成为处理PB级数据、构建AI特征工程的关键工具。
• AI安全与合规：Java的强类型语言特性适合开发AI审计工具，解决算法透明度和数据隐私问题。

测试在压测环境，发现因为了升级了一下日志包组件，导致性能下降厉害（30%）。

需要分析原因？

思路

代码是否真的存在问题

是否所有的性能都下降?

如果全部下降，则针对升级的部分做代码分析+本地结合 jvisual 分析慢在哪里即可。

发现不是，那么就针对这一个应用具体分析。

这里发现就是特定应用的一个压测变慢了。

QPS 下降初步判断

整体看是压测的 QPS 下降。

随便抽取几笔日志查看，大部分的耗时在 10ms 左右，但是整体压测的平均耗时却是 60ms 左右。