首先，选择合适的数据结构至关重要。不同的数据结构在访问、查找和修改数据时的性能差异很大。例如，哈希表（或称为散列表）在查找数据时具有极高的效率，而数组则能够提供快速的随机访问。因此，根据具体的应用场景选择最合适的数据结构，可以显著提升代码的性能。
其次，要避免不必要的循环和迭代。在编写代码时，应尽量减少循环和迭代的次数，避免进行重复的计算和操作。通过优化算法和逻辑，可以进一步减少循环和迭代的开销，提高程序的执行速度。
此外，利用并行处理也是提升性能的有效手段。在处理大量数据或进行复杂计算时，可以考虑使用多线程或并发处理来充分利用多核处理器的性能。这可以显著缩短程序的运行时间，提高整体效率。
缓存计算结果也是一种常用的优化策略。通过缓存中间计算结果，可以避免重复计算，从而减少计算量，提高程序的执行效率。这种策略在需要多次计算相同结果的情况下尤为有效。
同时，要注意避免频繁的对象创建和销毁。在Ruby等面向对象编程语言中，频繁地创建和销毁对象会增加内存的开销，降低程序的性能。因此，可以通过使用对象池或对象复用等技术来减少对象的创建和销毁次数，从而降低内存使用和提高性能。
另外，尽量使用原生的*和函数也是提高性能的关键。原生的*和函数通常经过优化，能够提供更高的执行效率。因此，在编写代码时，应尽量使用Ruby等语言提供的原生*和函数，避免自己实现一些功能。
*，使用性能分析工具来监测程序的性能瓶颈也是非常重要的。通过性能分析工具，可以准确地找到程序中性能较差的部分，并进行有针对性的优化。这可以确保优化工作更加有效，提高程序的整体性能。