一、性能指标体系

合同系统关键性能指标(KPI)定义：

1.1 核心性能指标

1.2 性能瓶颈定位

全链路诊断工具链：

1. 前端监控：Lighthouse+Web Vitals

2. 应用分析：Arthas+SkyWalking

3. 数据库审计：Slow Query Log+pt-query-digest

4. 网络诊断：Wireshark+tcptraceroute

二、高并发优化

支撑万级并发签署的技术方案：

2.1 架构优化策略

2.2 签名服务优化

国密算法性能对比：

// 性能测试结果（签名操作/秒）
| 算法类型   | 密钥长度 | 单线程 | 多线程(8核) |
|------------|---------|--------|-------------|
| SM2        | 256bit  | 1,200  | 8,500       |
| RSA        | 2048bit | 850    | 6,200       |
| ECDSA      | 256bit  | 1,500  | 10,000      |

// 优化措施：
1. 使用线程安全对象池管理SM2实例
2. 预计算Z值（SM3摘要预处理）
3. 异步签名+批量提交模式

// 线程池配置示例
@Bean
public ThreadPoolTaskExecutor signTaskExecutor() {
    ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
    executor.setCorePoolSize(8);
    executor.setMaxPoolSize(16);
    executor.setQueueCapacity(10000);
    executor.setThreadNamePrefix("sign-worker-");
    return executor;
}

三、数据库优化

千万级合同数据的性能调优：

3.1 MySQL优化方案

3.2 分库分表设计

ShardingSphere分片策略：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
    sharding:
      tables:
        t_contract:
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_contract_$->{2020..2023}
          database-strategy:
            inline:
              algorithm-expression: ds$->{create_time.getYear() % 2}
          table-strategy:
            standard:
              precise-algorithm-class-name: com.example.PreciseShardingAlgorithm
              range-algorithm-class-name: com.example.RangeShardingAlgorithm
    props:
      sql.show: true

四、缓存体系设计

构建多级缓存加速体系：

4.1 缓存层级设计

• ■ 客户端缓存：ETag+LocalStorage（静态资源）

• ■ CDN缓存：合同模板PDF加速分发

• ■ 应用缓存：Caffeine+Redis二级缓存

• ■ 数据库缓存：MySQL查询缓存+InnoDB缓冲池

4.2 缓存策略矩阵

五、前端性能优化

合同管理Portal的极致体验优化：

5.1 关键优化措施

5.2 性能优化工具包

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