减少不必要的请求，避免同级别同业务的数据多次请求后端。（控制相对原子，避免接口高度耦合，返回不必要的数据）
接口设计要控制业务原子性，避免单接口返回过大的数据结构，减小数据传输量。（例如大批量数据不分页返回）
非必要强一致或者复杂业务逻辑，可考虑异步处理。
前端资源或者静态资源需要做好CDN加速（就近访问）。
对于需要经过网络传输的静态资源尽可能做压缩处理，非必要，尽可能控制本地访问，规避网络传输资源。
避免过度设计。（简单业务搞复杂架构，导致成本上升，维保困难）
工具类控制继承，工具类当中的方法要根据类名做好归类，防止不同实体的工具方法出现在同一工具类。
涉及到数据处理的复杂逻辑，优先考虑是否可以使用算法降低复杂度。
数据库写动作合理使用batch能力。
数据库表字段索引。（group by、order by、where 后的字段需要加索引）
内存合理分配：合理分配数据库内存，如PGA与SGA设置；不对大数据提供orderby操作，避免PGA被占满。
大任务处理，可以合理考虑多线程处理，线程池处理。
如用MQ(消息中间件)来解耦系统之间的依赖关系，减少阻塞（削峰填谷同样适用）。
jvm配置优化，内存、GC。
连接池选型、参数调优。
线程池使用，参数调优。
缓存机制：通过数据的缓存来减少磁盘读写的压力，缩小存储与CPU的效率差（减小数据库压力）。
数据库连接池优化，当前主要是Druid和hikariCP。
慢查询优化。
tomcat线程池参数优化。
ES参数调优。
分库分表。
服务调用链路优化。
合理使用缓存，实现削峰泄洪。
