做开发这些年，碰过不少性能卡点的问题。有次上线一个数据排序功能，本地跑着挺快，一到生产环境数据量上来，用户直接投诉页面卡死。后来查下来，问题就出在没提前做好算法效率评估。
为什么需要评估算法效率？
写代码不只是让程序能跑通，更要让它跑得稳、跑得快。比如你写个查找功能，用遍历数组的方式，数据少的时候没问题，但数据涨到十万级，响应时间可能从毫秒变成几秒。这时候就得考虑换二分查找或者哈希表了。
评估算法效率，核心是看时间和空间消耗。最常用的手段就是时间复杂度和空间复杂度分析。比如一个嵌套循环遍历二维数组，时间复杂度是 O(n²)，数据量一大，性能瓶颈立马显现。
实际项目中的测试方法
光看理论不够，还得结合真实场景测。我们有个订单处理模块，最初用的是冒泡排序，测试时发现处理一万条订单要两秒多。换成快速排序后，降到 80 毫秒左右。这种差距，光看代码逻辑根本察觉不到，必须动手测。
我们会用一些工具打时间戳，比如在 Java 里用 System.nanoTime() 记录执行前后的时间差：
long start = System.nanoTime();
sortOrders(orderList);
long end = System.nanoTime();
System.out.println("耗时：" + (end - start) / 1_000_000.0 + " ms");这样能直观看到优化前后的差异。
别忽视实际数据的影响
有时候算法在理想数据下表现好，但现实数据有偏差。比如我们用的某个搜索算法，在均匀分布的数据里很快，但用户输入集中在某几个关键词时，性能反而不如线性扫描。这说明除了看 Big O，还得做压力测试，模拟真实流量。
现在我们上线新功能前，都会跑一遍基准测试（benchmark），用 JMH 或者自定义脚本，固定数据集跑多次取平均值。这样比凭感觉判断靠谱得多。
小改动，大提升
有次排查接口慢的问题，发现是循环里重复计算了字符串长度。把 len = str.length() 提到循环外，耗时直接降了一半。这种细节在代码审查时容易被忽略，但通过效率评估能暴露出来。
算法效率评估不是只给大厂准备的高大上流程，中小项目一样适用。哪怕只是加个计时日志，都能帮你发现潜在问题。关键是在写代码时多问一句：这个操作在数据量翻十倍的情况下还能接受吗？