160625最近很火？老司机为你揭秘缘由

我这几天被朋友圈刷屏了，都是关于那个160625的事情，好多人都在问这是什么鬼，怎么突然就火了。我一看，这不就是我以前捣鼓过的一些老东西吗，只是换了个说法又冒出来了。

老司机带你回忆过去

说到这个160625，它不是一个新概念，早些年我们在做一些系统优化和性能调优的时候，就经常会碰到类似的问题。那时候，很多服务都是部署在一个比较老的平台上，资源分配、IO调度，都不是很灵活。

我的实践记录从这里开始。

那时候接手了一个项目，是一个数据同步的服务，负责把好几个数据库的数据拉到一个中心库里。刚开始跑得挺顺，但是数据量一上来，就出问题了。经常是跑着跑着就卡死，CPU占用率直线上升，但是数据同步速度却慢得像蜗牛。

我当时就觉得不对劲，按理说我们的机器配置不差，不应该这样。我拉着团队的小伙子们，就开始从头扒代码，看看是不是哪里写死了，或者哪个地方有死循环。结果代码翻了个遍，没发现明显的逻辑错误。

折腾了两个星期，头发都快掉光了。有一天晚上，我熬夜盯着系统监控数据，发现了一个很奇怪的现象。CPU虽然占用很高，但大部分时间都不是在处理业务逻辑，而是在进行上下文切换。

我当时就拍桌子了，这肯定就是调度的问题！我们服务启动了太多的线程去处理数据，这些线程互相抢占资源，操作系统忙着在它们之间切换，真正的活儿反而没干多少。

这时候，那个160625的影子就出现了。虽然名字不一样，但本质上都是在说如何高效地利用系统资源，避免不必要的浪费。我查阅了大量资料，结合我们系统的特点，决定从两个方面入手去解决。

第一步：减少并发线程数。

我们把原来拍脑袋定下的线程数砍掉了一大半。从几百个直接降到了几十个。刚开始大家都很担心，怕数据同步速度会更慢。结果？同步速度反而上去了！系统反而更稳定了。

第二步：优化数据处理逻辑。

我们发现很多线程都是在等待IO操作完成，所以即使线程数少了，还是会有等待。于是我们引入了一些批量处理的机制，让一次IO操作能处理更多数据，减少了IO次数。

这两步走下来，效果立竿见影。CPU利用率恢复正常，上下文切换的频率也大大降低。最关键的是，服务稳定了，再也没有出现过卡死的情况。

所以说，现在大家讨论的160625，如果我没猜错，大概率也是在说这方面的事情：如何合理地分配和利用有限的系统资源，通过优化调度策略来提升整体效率。

很多时候，并不是资源越多越而是要用得巧。搞系统优化的老司机都明白，瓶颈往往不在于硬件有多强，而在于你有没有找到那个最浪费资源的环节。这回看到大家热议这个，我这老骨头又被点燃了，忍不住分享一下自己以前的实践经验。

很多事情都是历史的重演，只是穿上了不同的马甲罢了。只要抓住了核心原理，万变不离其宗。