一、CPU性能瓶頸
1. 阻塞事件循環的同步操作：Node.js的異步非阻塞模型是其高并發的核心，但同步API（如fs.readFileSync、child_process.spawnSync）會阻塞事件循環，導致CPU無法處理其他請求。尤其在Ubuntu服務器高并發場景下，同步操作會快速消耗事件循環資源，引發請求堆積。
2. CPU密集型任務未隔離：Node.js單線程設計使其處理CPU密集型任務（如復雜計算、加密解密、大數據處理）時，會長時間占用事件循環，導致其他請求無法及時響應。例如，未使用worker_threads模塊或子進程處理圖像處理、機器學習推理等任務，會使CPU利用率飆升。
3. 未優化的算法與數據結構：低效的算法（如嵌套循環遍歷數組）或不合適的數據結構（如用數組代替Set進行頻繁查找）會增加CPU計算負擔。例如，在用戶列表中查找特定用戶時，使用Array.find（O(n)）比Set.has（O(1)）更耗時，尤其在數據量大時影響顯著。
二、內存性能瓶頸
1. 內存泄漏：未正確釋放的對象（如全局變量、閉包引用的變量、未清除的定時器/事件監聽器）會持續占用內存，導致內存使用量逐漸增長直至耗盡。例如，將數據庫連接保存在全局變量中，或事件監聽器未在組件銷毀時移除，都會引發內存泄漏。Ubuntu系統下，內存泄漏會導致系統頻繁使用交換空間（Swap），進一步降低性能。
2. 大數據處理不當：一次性讀取大文件（如fs.readFile讀取GB級文件）或大量數據到內存中，會導致內存峰值過高。例如，處理上傳的大文件時，未使用流（fs.createReadStream）逐塊讀取，會使內存瞬間耗盡，引發進程崩潰。
3. 內存限制未合理調整：Node.js默認內存限制（約1.4GB~2GB）可能無法滿足Ubuntu服務器上的大型應用需求。未使用--max-old-space-size參數調整內存限制（如設置為4GB：node --max-old-space-size=4096 app.js），會導致應用因內存不足而崩潰。
三、I/O性能瓶頸
1. 同步I/O操作：同步I/O（如fs.readFileSync、db.querySync）會阻塞事件循環，導致其他請求等待。例如，在處理HTTP請求時，同步讀取數據庫查詢結果會使后續請求無法及時處理，降低并發性能。
2. 未使用流處理大文件/數據：流（Streams）允許逐塊處理數據，減少內存占用。例如，處理視頻上傳或日志文件時，使用fs.createReadStream和fs.createWriteStream逐塊傳輸數據，比一次性讀取整個文件更高效。Ubuntu服務器上，流處理能有效應對大流量場景。
3. 數據庫查詢未優化：慢查詢（如未使用索引、全表掃描）、頻繁的數據庫連接（未使用連接池）會增加I/O等待時間。例如，未在user_id字段上創建索引會導致查詢時間從毫秒級延長到秒級，影響整體響應速度。Ubuntu系統下，數據庫性能直接影響Node.js應用的I/O效率。
四、系統資源瓶頸
1. 硬件資源不足：Ubuntu服務器的CPU核心數、內存容量或存儲性能（如機械硬盤）不足，無法支撐Node.js應用的高并發需求。例如，單核CPU處理大量并發請求時，事件循環會被頻繁阻塞；內存不足會導致頻繁使用交換空間，降低性能。
2. 文件描述符限制：Ubuntu系統默認的文件描述符限制（通常為1024）可能過低，導致Node.js應用無法處理大量并發連接（如HTTP請求、數據庫連接）。未使用ulimit -n命令調整限制（如設置為65535），會導致“Too many open files”錯誤，影響應用穩定性。
3. 網絡帶寬限制：Ubuntu服務器的網絡帶寬不足（如100Mbps）會導致數據傳輸延遲，影響API響應速度。例如，上傳大文件時，帶寬不足會使上傳時間延長，降低用戶體驗。
五、架構設計瓶頸
1. 未利用多核CPU：Node.js單線程設計無法充分利用Ubuntu服務器的多核CPU（如4核、8核），導致CPU資源浪費。未使用cluster模塊（主進程創建多個子進程）或worker_threads模塊（并行處理CPU密集型任務），會使應用無法發揮多核性能。
2. 缺乏緩存機制：頻繁訪問的數據（如數據庫查詢結果、靜態文件）未使用緩存（如Redis、內存緩存），導致重復計算或查詢。例如，未緩存用戶會話信息會導致每次請求都查詢數據庫，增加數據庫負載和響應時間。
3. 負載均衡缺失：單臺Ubuntu服務器無法應對高流量場景，導致單點瓶頸。未使用Nginx或HAProxy等反向代理實現負載均衡，會將所有請求發送到同一臺服務器，增加其負擔，降低整體性能。
