慢查询优化有三道分水岭——50万行靠SQL、5000万行靠索引和分区、1亿行靠架构。三道门槛各有判定模型和体检三件套，帮你快速锁定方向，不再犹豫该不该跨。
用 Go 1.17、1.18 和 1.26 实测 slice 扩容曲线，解释旧公式为什么会在 1024 附近断裂，以及 1.18 真正修掉了什么。
Go map 不线程安全和并发写触发 fatal 不是两件事，是同一个设计取舍的两面：默认不替你付锁成本，但发现 map 状态无法安全背书时也不允许程序假装还能恢复——这是一条数据可信度红线。
偶发 timeout 不一定是接口慢。把应用层、连接池、TCP socket、NAT/LB 放进同一条时间线，才能看清旧连接为什么会在下一次复用时失败。
5 个最典型的反射场景逐个实测对比，给出泛型迁移的精确判定——哪些该改、哪些不能动、哪些只是换了层壳。
缓存穿透/击穿/雪崩的教科书方案都有隐藏工程账单——布隆过滤器的内存成本、互斥锁的延迟税、预热脚本的维护债。用 Go 实测数据逐笔拆账，按 QPS 量级给出分层选型判断。
goroutine 泄漏不是'忘记关 channel'——一次生产排查揭示了 HTTP 无超时、上游慢响应、无 context cancel 的三重组合根因，附最小复现代码与三层防护框架。
一组 benchmark 翻车揭示：sync.Pool 的决策分界线不是对象大小，而是逃逸分析。16B 对象在逃逸后 Pool 快 28 倍——附完整二维热力图和决策框架。
三个拐点、两组实测数据、一张决策表——告诉你 Go 缓存方案什么时候该换、换到哪一级。
同一个 zap，配置 A vs B 性能差 2.3 倍——而换库只差 1.4 倍。5 个设计决策各自带来 1.3-4.8 倍的量化提升，每个都有 benchmark 实测数据支撑。
