Performance Optimization
当在拥有数百万用户或权限的生产环境中应用时，您可能会遇到Casbin执行性能下降的问题。 通常有两个原因：
高流量
每秒进入的请求数量过大，例如，单个Casbin实例每秒10000个请求。 在这种情况下，单个Casbin实例通常无法处理所有请求。 有两种可能的解决方案：
使用多线程启用多个Casbin实例，这样您可以充分利用机器中的所有核心。 更多详情，请参见：多线程。
将Casbin实例部署到集群（多台机器）并使用Watcher确保所有Casbin实例的一致性。 更多详情，请参见：观察者。
您可以同时使用上述两种方法，例如，将Casbin部署到一个10台机器的集群，每台机器有5个线程同时服务于Casbin执行请求。
策略规则数量高
在云环境或多租户环境中，可能需要数百万条策略规则。 每次执行调用甚至在初始时间加载策略规则都可能非常慢。 这种情况通常可以通过几种方式缓解：
检查您的Casbin模型或策略是否设计得当。 一个编写良好的模型和策略可以将每个用户/租户的重复逻辑抽象出来，并将规则数量减少到非常小的级别（\< 100）。 例如，您可以在所有租户之间共享一些默认规则，并允许用户稍后自定义他们的规则。 定制的规则可以覆盖默认规则。 如果您有任何进一步的问题，请在Casbin仓库上开一个GitHub问题。
进行分片，让Casbin执行器只加载一小部分策略规则。 例如，执行器_0可以服务于租户_0到租户_99，而执行器_1可以服务于租户_100到租户_199。 要加载所有策略规则的子集，请参见：策略子集加载。
将权限授予RBAC角色，而不是直接授予用户。 Casbin的RBAC是通过角色继承树（作为缓存）实现的。 所以，对于像Alice这样的用户，Casbin只需要O(1)的时间就可以查询RBAC树的角色-用户关系并执行。 如果你的g规则不经常改变，那么RBAC树就不需要不断更新。 查看此讨论的详细信息：https://github.com/casbin/casbin/issues/681#issuecomment-763801583
你可以同时尝试上述所有方法。