格杀实战中要注意什么？这些格杀细节保平安！

今天跟大家伙儿聊聊我的“格杀”实践，这个名字听起来挺唬人的，就是我在项目里头解决一个性能瓶颈的土办法，之所以叫这个名儿，纯粹是当时压力太大，想给自己壮壮胆。

事情是这样的，那段时间系统老是卡，动不动就报警，查日志，看监控，CPU蹭蹭往上涨，但是又找不着具体原因，简直要命。一开始还以为是代码写的烂，各种review，各种优化，结果效果不明显，CPU还是居高不下。

我就开始怀疑是不是数据量太大了，毕竟用户量一直在涨，数据也跟着水涨船高。我就琢磨着，能不能先从数据下手，把一些不常用的数据给清理掉，或者做个归档啥的。

说干就干，先是写了个脚本，把一些老旧的日志数据给删了，释放了一些磁盘空间，但CPU占用率还是没降下来。这就有点尴尬了，看来不是日志的问题。

后来我想到一个主意，能不能把一些不常用的数据，从主表里挪到另外一张表里，相当于做个冷热分离。这样查询的时候，就可以只查主表，速度应该能快不少。

想到这儿，我立马撸起袖子开干。

1. 我新建了一张历史表，结构和主表一模一样，然后加了个字段，用来记录数据迁移的时间。

2. 写了个SQL脚本，把符合条件的数据，从主表里查出来，然后插入到历史表里。

3. 然后， 再从主表里把这些数据删掉。

4. 写了个定时任务，每天凌晨执行这个脚本，自动迁移数据。

这中间遇到了不少坑，比如SQL语句怎么写才能高效，数据量太大导致脚本执行超时等等。我就一点一点的调优，SQL加索引，分批处理，总算是把这个脚本跑起来了。

跑了几天之后，效果还真不错，CPU占用率明显降下来了，系统也流畅多了。当时我就觉得，这招“格杀”还真管用。

这个方法也有缺点，就是数据迁移的过程会占用一定的系统资源，而且历史表的数据也需要定期维护。但是，在当时的情况下，这确实是一个快速有效的解决方案。

这回实践就是：

发现问题：系统性能瓶颈，CPU占用率高。

分析问题：怀疑是数据量太大导致。

解决问题：将不常用数据迁移到历史表，实现冷热分离。

验证效果：CPU占用率降低，系统性能提升。

虽然这个方法比较简单粗暴，但是解决问题的思路还是挺重要的。有时候，面对复杂的难题，不妨换个角度，从最简单的地方入手，或许就能找到突破口。这回的“格杀”经历，也让我更加体会到实践的重要性，只有动手去做，才能发现问题，解决问题，最终提升自己的技术水平。