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一、数据存储与处理优化

数据库性能提升

采用分布式数据库架构（如HBase、Cassandra）提升数据吞吐量，并优化索引设计减少查询延迟。

对历史数据进行分区存储和冷热数据分离，降低高频操作压力。

算法与数据结构优化

对核心算法（如批次追溯路径计算）进行并行化改造，利用多核CPU资源加速处理。

选择哈希表、B+树等高效数据结构，减少UDI编码匹配的时间复杂度。

二、技术架构升级

缓存机制应用

部署Redis等缓存中间件，预加载高频查询数据（如产品批次信息），减少实时数据库访问量。

设置合理的缓存失效策略，结合LRU算法平衡内存资源与数据一致性。

边缘计算与负载均衡

在供应链节点部署边缘服务器，就近处理扫码数据，降低网络延迟。

使用Nginx或Kubernetes实现请求分流，避免高并发场景下的系统崩溃。

三、硬件与网络优化

硬件资源升级

针对高并发场景升级服务器配置（如SSD存储、万兆网卡），提升I/O性能。

使用GPU加速UDI图像识别算法，提高二维码/RFID标签的解析速度。

网络传输优化

采用数据压缩技术（如GZIP）减少UDI数据包体积，提升跨区域传输效率。

优化CDN节点布局，确保全球供应链中扫码数据的快速回传。