作为一名程序员，在工作中大概率都会遇到接手老项目的情况。

跳槽从一个坑跳到另一个坑，接手老项目
同事内部活水了，他手上的项目都交接给你
团队“核心”成员要上新项目or重点项目了，团队人力资源调整，“核心”成员的老项目交接给你维护。

老项目谁接谁知道，不是坑就是泪。

前人新做的项目，拿了绩效+晋升，完事了抹抹嘴，扔给你。

别人吃完肉了，到你这，你还能喝到汤吗？

别说喝汤了，项目里的坑你都不知道在哪里，搞不好哪天出个问题，责任全在你这。

兄弟，既然工作中避免不了接手老项目，那咱就得思考怎么做老项目这项工作。

1，老项目之性能优化

做老项目，一个常见的思路是做性能优化。

先聚焦到一个突破口，找到一个性能差强人意的接口，提出改进措施。

别小看只是优化了一个接口的耗时，这就是整个工作的突破口。

有了这个突破口，慢慢地捋顺流程，就可以以点带面，提出项目中某一个环节的优化方案。

如果说优化了一个接口看不出什么工作亮点，但是要是能优化某个环节，这在leader那里绝对可以说是你工作上的一个亮点了。

这其实也是量变引起质变的思路，一个接口优化不足挂齿，但是把若干个接口优化包装成某个环节的优化，就能引起质变。

2，单个项目性能优化的常见思路

2.1 兵马未动粮草先行——先做性能监控

你可能听到产品或其他下游业务抱怨，哪哪哪慢了什么的，然后你就开始埋头改代码。

兄弟，等一等，工作不是这么搞的。

任何工作开始前，都要思考两个问题：该怎么做？怎么能证明我做了这个工作，并且做的很好？

你要优化一个接口的性能，首先要做的就是加上性能监控，拿出数据来说明某某接口耗时太高。这就是你工作的背景和出发点。最后再拿出优化后的接口耗时，一对比，就体现出你工作的效果了。

2.2 sql优化

大部分系统都是操作缓存或DB，性能优化的第一步就是做DB SQL的优化。

常见的sql优化措施：

explain后，给table加上index
取消join，改为内存组装
慢/大SQL拆解。比如 in查询带上了1000个元素，这个SQL语句就变得很庞大，光在日志里打出来就好几行，那可以把in分拆为多个in查询。

2.3 代码优化

常见的代码优化措施：

for 循环里查db，改为in查询

for element in list {// do somethingsql query (element)// do something
}// 优化后
sql query in (list)

递归里查db，改为一把查出所需数据后内存构建

func buildTree(tree) {if has child:buildTree(tree)// 递归里查dbsql query
}// 优化后
// 先一把查出所需的数据
alldata = sql query// 内存递归在数据上构建
func buildTree(alldata) {if has child:buildTree(alldata)
}

避免N2 N3的逻辑

避免二次方、三次方时间复杂度的代码逻辑。

剪枝，缩小计算范围。把不符合要求的数据先清理掉。
能提前返回的就提前返回，没必要再往下走。
空间换时间，使用Map Set等数据结构

2.4 2层cache大法

内存cache

一些几乎不变的数据，可以直接放在内存cache里，这样访问效率是最高的，比第三方cache如redis还要高。

第三方cache

如Redis。

对于变动较多的数据，则内存cache就不可用了，因为内存cache都是在各个实例内部，而请求往往是loadbalance到某一个实例，这就导致各个实例间内存cache数据不一致。

此时就得上第三方cache了。

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职场中接手了老项目，如何做性能优化？

1，老项目之性能优化

2，单个项目性能优化的常见思路

2.1 兵马未动粮草先行——先做性能监控

2.2 sql优化

2.3 代码优化

for 循环里查db，改为in查询

递归里查db，改为一把查出所需数据后内存构建

避免N2 N3的逻辑

2.4 2层cache大法

内存cache

第三方cache

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