Hical v2.6.0 性能优化心得：从 27K 到 159K QPS 的完整旅程
Hical v2.6.0 性能优化心得：从 27K 到 159K QPS 的完整旅程 这篇文章记录了 Hical 从 v2.5.2 到 v2.6.0 的完整性能优化历程。不是罗列"我做了什么改动"，而是分享怎么发现问题、怎么思考方案、怎么验证效果——以及那些"看起来应该有用但实际没用"的弯路。希望对做 C++ 高性能服务器开发的同学有参考价值。 目录 Hical v2.6.0 性能优化心得：从 27K 到 159K QPS 的完整旅程 目录 1. 起点：27K QPS，差距 6 倍 2. 第一个教训：不要猜，要量 3. 找对方向：火焰图告诉你真相 4. 三阶段优化路线 5. 阶段一：调度模型重构（27K → 132K） 5.1 SO_REUSEPORT：消除跨线程调度 5.2 连接级 Timer + atomic 时间戳 5.3 结果 6. 阶段二：去 Beast，自研 HTTP/WS 栈（132K → 140K） 6.1 四个 Phase 6.2 零拷贝请求解析 6.3 结果 7. 阶段三：热路径微优化（140K → 159K） 7.1 修复 readBuf 残留数据丢弃（功能 BUG + 性能） 7.2 scatter-gather I/O 替代单 buffer 合并 7.3 其他微优化（含后续延迟分配优化） 7.4 结果 8. 最终火焰图：确认优化到位 9. 走过的弯路 弯路 1：优化不是瓶颈的代码 弯路 2：FixedBuffer 栈缓冲区太大 弯路 3：过早放弃 10. 总结：性能优化的方法论 原则一：Profiling 驱动，不靠直觉 原则二：按占比排序，从大到小 原则三：每步验证，不要积累 原则四：知道何时停手 最终成绩单 1. 起点：27K QPS，差距 6 倍 v2.5.1 的 Hical 在 Docker 环境（Ubuntu 24.04, GCC 14, 4 线程）下跑 Hello World benchmark，wrk 报出 ~27K QPS。 ...