缓存策略优化
通过多级缓存架构可显著降低数据库访问压力。阿里云Redis内存数据库支持设置热Key分片存储策略，结合本地内存缓存可提升高频数据的访问效率。建议为商品信息等静态资源配置自动刷新缓存机制，保持数据一致性。
数据库查询优化
采用批量查询和分页策略可减少数据库负载：
- 使用
IN语句合并查询请求，单批次建议200条以内 - 通过索引优化将复杂查询时间从O(n)降至O(log n)
- 避免SELECT *操作，按需获取字段
异步处理机制
利用CompletableFuture实现非阻塞调用：
- 分离核心业务与日志记录等非关键操作
- 对弱依赖服务设置超时熔断机制
- 使用@Async注解实现后台任务队列
连接池管理
合理配置连接池参数可提升资源利用率：
| 参数 | 建议值 |
|---|---|
| 最大连接数 | CPU核心数*2 |
| 空闲超时 | 300秒 |
建议通过阿里云SLB实现连接动态分配，避免单节点过载。
通过多级缓存架构、批量数据库操作、异步编程模型和智能连接池管理，可有效提升阿里云服务器API接口的吞吐量。建议结合云监控服务实时分析性能瓶颈，持续优化资源配置。
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