选择合适的解析方式很关键
处理XML数据时，很多人直接用DOM解析，觉得操作方便。但DOM会把整个XML树加载进内存，文件一大，卡顿就来了。比如你做电商系统，每天要处理几万条商品信息的XML报文，用DOM很容易撑爆内存。
这时候改用SAX或者StAX就更合适。SAX是事件驱动的，边读边处理，内存占用小；StAX则是拉模式解析，既能控制流程又不耗资源。像日志分析这种场景，用SAX一行行扫过去，速度提升明显。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
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<name>手机</name>
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</items>提前验证结构，减少运行时开销
如果你对接的是第三方系统，XML格式不稳定，每次都要做完整性校验，效率自然低。可以事先用XSD定义好结构，在数据进来前先过一遍 schema 验证。虽然多了一步，但能避免解析过程中反复判断字段是否存在、类型对不对，整体反而更快。
压缩传输，减少IO等待
网络传输大体积XML时，带宽容易成瓶颈。特别是移动端或跨地区调用接口，等个十几秒太常见。启用GZIP压缩后，文本类数据通常能压到原大小的20%以下。服务器返回前压缩，客户端下载完再解压解析，省下的时间远超解压开销。
避免频繁字符串拼接
有些人习惯把XML当字符串处理，用indexOf、substring去截取内容，看着简单实则极慢。尤其在循环里做字符串操作，性能雪崩。应该交给专业库处理，比如Java用JAXB，Python用lxml，底层都是C实现，比纯文本匹配快一个数量级。
缓存已解析结果
如果某些配置文件或基础数据用XML存储，而且改动不频繁，完全可以把解析后的对象缓存起来。比如用Redis存一份反序列化后的结构，下次直接读内存，不用重复解析。就像网站后台菜单，改一次顶多一周，没必要每次请求都读XML重新生成。