我这周的主要精力，就是盯着那个每天凌晨都要跑一次的系统日志归档和清理脚本。这玩意儿之前就一直是个定时炸弹，但碍不住它能跑，大家就一直睁一只眼闭一只眼，得过且过。
清理脚本大改造：为什么我非得动手？
大家可能不知道，之前那个脚本是个老古董了，用的是一个非常老旧的第三方库来处理大文件I/O。之前业务量小的时候，还能勉强撑住。但最近半年，随着用户和数据量暴涨，它就开始闹情绪了。
之前是跑得慢，占内存高，但好歹能跑完。直到上个月初，我在家休假，突然半夜三点被电话叫醒，说核心服务宕机了。我赶紧爬起来连夜查日志，发现就是那个该死的归档脚本，在处理一个异常大的日志包时，直接把自己卡死了，然后带着整个数据库连接池一起崩盘，整个系统差点全停摆。
我当时气得肝疼。一个放着自动跑的脚本，居然能给我惹出这么大的祸。这事儿过后，老板虽然没骂我，但那眼神，就差明着问我：你到底行不行？为了避免再次半夜被叫起来救火，我决定，这回必须下血本，把这个定时炸弹彻底拆了，重写！
诺艾尔会努力的：重写过程详细记录
我痛定思痛，决定把核心的清理逻辑从单线程处理彻底换掉。我拉起了一个新的项目，准备用Go语言来重写这个工具。我知道Go对并发和I/O处理有天生的优势，正适合干这种又脏又累的活。
整个实践过程，我主要聚焦在三个关键点上：
- 数据分块与并行处理：旧脚本是线性地从头读到尾，然后按时间戳逐条删除。我把它改成了先通过时间索引对数据进行分块，然后启动多个Worker协程并行处理不同的数据块。
- 数据库连接优化：之前连接池经常被占满，因为脚本执行时间太长。新版本我采用了更精准的连接管理，只在需要写入归档文件或者执行清理命令的时候才占用连接，且用完立马释放。
- 内存控制的死磕：这是最折磨人的地方。刚开始并行跑起来是快了，但内存蹭蹭地往上涨。我发现是在处理大批量文件名列表的时候，列表对象一直被引用，垃圾回收跟不上。
为了解决内存泄漏的问题，我把列表处理的逻辑全部重构了。我没有一次性把所有文件名都加载到内存里，而是改用了管道（Channel）机制，把文件名流式地发送给Worker，Worker处理完就扔掉。这个小小的改动，让我足足调试了快两天，但效果是立竿见影的。
最新的成果和未来的计划
脚本正式上线运行的第一个凌晨，我都没敢睡觉，一直盯着监控面板看。结果数据出来后，我真是松了一口气。
新脚本的表现简直完美：
- 以前需要跑1小时40分钟的任务，现在20分钟内就能搞定。
- 服务器的CPU占用峰值降低了近60%。
- 内存占用稳定，再也没有出现过异常的波动。
虽然只是个后台的工具，但当你亲手把一个效率低下、随时可能爆炸的烂摊子，改造成一个稳定可靠、高效运转的系统时，那种成就感真是无可替代的。这回的实践让我对Go的并发模型理解得更深了。
我打算把所有依赖定时任务的工具都按照这个思路重写一遍，一个一个来。诺艾尔会努力的，把系统的每一个角落都打理得干干净净！