这几点一定要知道：

1. 使用合适的数据结构和算法：根据具体的需求选择合适的数据结构，如数组、链表、树等。同时，选择合适的算法来解决问题，避免不必要的计算和重复操作。
2. 优化数据库查询：确保数据库查询的效率，使用索引、避免全表扫描、合理设计表结构等。可以考虑使用 ORM（对象关系映射）框架来简化数据库操作。
3. 避免不必要的计算：在代码中尽量减少重复计算和不必要的操作。例如，缓存经常使用的数据，避免在每次请求时重新计算。
4. 使用缓存：利用缓存来存储经常访问的数据，以减少对数据库或其他资源的访问次数。可以使用缓存扩展（如 Redis、Memcached 等）来提高性能。
5. 代码优化：
   • 去除多余的代码和注释，保持代码简洁。
   • 避免使用过于复杂的表达式和嵌套的条件判断。
   • 合理使用变量，尽量减少变量的重复定义和赋值。
6. 并发处理：如果需要处理大量并发请求，可以考虑使用多进程或多线程来提高性能。但要注意并发编程的复杂性和潜在的问题。
7. 错误处理：正确处理错误和异常情况，避免在错误发生时导致整个应用崩溃。可以使用适当的错误处理机制来记录错误信息或采取其他恢复措施。
8. 性能测试和监控：使用性能测试工具来评估代码的性能，并根据测试结果进行优化。同时，监控应用的性能指标，及时发现和解决性能问题。
9. 学习和借鉴优秀的代码：参考优秀的开源项目和代码库，学习他人的最佳实践和优化技巧。
10. 持续优化：性能优化是一个持续的过程，随着业务需求的变化和技术的发展，不断评估和改进代码的性能。

需要注意的是，性能优化应该在保证代码可读性、可维护性和正确性的前提下进行。过度追求性能可能会导致代码变得难以理解和维护，因此在优化过程中要找到性能和代码质量的平衡点。此外，具体的优化方法和策略会因项目的特点和需求而有所不同，需要根据实际情况进行调整和选择。