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　　凌晨3点，服务器报警电话把我从梦里拽醒。打开监控面板，CPU占用率那条红线%。

　　公司核心交易系统的CPU占用率突然飙升，运维群里@我的消息一条接一条。我远程连上去一看，好家伙，8个核心全在疯狂运转，风扇声大到隔壁同事都来问我是不是在挖矿。

　　代码逻辑没变，数据量没变，连部署环境都没动。唯一的变化是——三天前我刚优化了一段数据处理代码。

　　第一，结构体内存对齐混乱，CPU缓存行利用率不到60%；第二，vector在循环中频繁扩容，每次扩容都要复制全部数据；第三，临时对象的构造和析构在高频循环里成了性能黑洞。

　　现代CPU的缓存行通常是64字节。如果数据结构跨缓存行存储，每次访问都要触发多次缓存加载。用alignas(64)强制对齐后，热点数据能完整落在一个缓存行里，命中率直接拉满。

　　vector默认容量不足时会扩容1.5倍，每次扩容都要分配新内存+复制旧数据+释放旧内存。100万次循环下来，这个开销是指数级的。reserve()一行代码，直接规避了这个坑。

　　emplace_back()比push_back()少一次拷贝构造。在高频循环里，这点点节省会累积成巨大的性能差异。

　　而是想告诉正在看这篇文章的你：性能优化，往往不是加多少线程、上多少硬件，而是回归到最基础的地方。

　　我会在接下来的文章里，继续分享这些年在性能优化上踩过的坑、总结的经验。包括：

　　对了，你们在生产环境遇到过最离谱的性能问题是什么？评论区聊聊，我挑几个有代表性的，下期专门写文章分析。