1，同步处理变成异步处理
比如可以利用mq等中间件，将部分业务进行异步处理
2，多线程处理
一般业务都是有IO操作的（数据库交互），可以利用多线程并发处理多个任务
3，批处理
有大批量的数据写入时，可以把每500条数据当作一个批次处理，减少与db交互次数。
核心就是减少for循环的次数
4，选择合适的数据库
一般来说，代码的指令执行很快，业务系统一般都要操作数据库，因此性能的瓶颈点，取决于使用的数据库，如果随机读写多可以使用mysql，复杂的数据分析（很多join）可以使用postgresql
5，sql优化
关系型数据库要建立合适的索引，编写sql语句时，要符合该数据库的索引执行原理
6，增加服务器个数
整个系统的处理，可能是由于服务器的个数不够，导致请求排队，适当增加服务器个数。
现在很多系统都是部署在k8s上，自动扩容应该比较简单。
7，提高数据库配置
增加服务器个数后，接口还是慢，那可能就是数据库压力太大了。观察后，先提升数据库配置，比如把2h4g 调整到 4h8g，再观察观察。
8，数据库分库分表
常规业务不会涉及到上亿的数据，但是如果未来的数据可能会增长到这个级别，就可以分库分表了
9，使用缓存
在性能要求很高，但是又频繁读取数据库的时候，可以考虑使用缓存。
建议：关于缓存一致性问题，怎么做都是无法保证，往往最简单的解决方案最不容易出错。业务系统设计的时候，不应该花大量的代价去思考怎么解决极难解决的技术问题，而是思考出了问题该怎么办。
10，业务拆分
很多时候，性能的根源也可能是业务涉及的不合理，把很多功能柔在一起，如果你能想到更好的解决方案，可以给产品提，解决性能的最终办法，就是解决来源。
写在最后：业务代码主要保证逻辑清晰，功能正确，不要为了性能，而写出晦涩难懂的代码，当然也得避开嵌套的for循环。