<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>性能优化 on PlumePHP</title><link>https://plumephp.com/categories/%E6%80%A7%E8%83%BD%E4%BC%98%E5%8C%96/</link><description>Recent content in 性能优化 on PlumePHP</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Thu, 13 Aug 2026 10:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://plumephp.com/categories/%E6%80%A7%E8%83%BD%E4%BC%98%E5%8C%96/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>API 缓存与性能优化：CDN、查询复杂度分析与持久化查询</title><link>https://plumephp.com/api-caching-performance/</link><pubDate>Thu, 13 Aug 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/api-caching-performance/</guid><description>&lt;p&gt;性能不是 GraphQL 的加分项，而是它的必答题。REST 天然契合 HTTP 缓存语义——一个 URL 对应一份资源，CDN 可直接将缓存 key 与 URL 绑定。但 GraphQL 的单端点、POST 优先、字段级查询语义，让传统缓存模型几乎失效。当 &lt;code&gt;POST /graphql&lt;/code&gt; 成为唯一入口，当同一资源的数十种查询变体在请求体中流转，CDN 的缓存命中率会断崖式下跌。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;本文从 HTTP 缓存基础出发，逐步深入到 GraphQL 特有的缓存困境与工程解法：Automatic Persisted Queries（APQ）、查询复杂度分析、深度/节点数限制、DataLoader 多级缓存、响应压缩与协议级优化。所有方案均附有可直接落地的代码示例。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>