接口优化技巧

拼搏现实的明天。 2024-03-30 08:55 60阅读 0赞

## 1. 批量思想：批量操作数据库 ##

**优化前：**

//for循环单笔入库
    for(TransDetail detail:transDetailList){
      insert(detail);  
    }

**优化后：**

batchInsert(transDetailList);

**打个比喻：**

> 打个比喻:假如你需要搬一万块砖到楼顶,你有一个电梯,电梯一次可以放适量的砖（最多放500）, 你可以选择一次运送一块砖,也可以一次运送500,你觉得哪种方式更方便，时间消耗更少?

## 2. 异步思想：耗时操作，考虑放到异步执行 ##

耗时操作，考虑用**异步处理**，这样可以降低接口耗时。

假设一个转账接口，匹配联行号，是同步执行的，**但是它的操作耗时有点长**，优化前的流程：

![cb712d5823244c37b2bd96d8f381cdbe.png][]

为了降低接口耗时，更快返回，你可以把**匹配联行号**移到**异步处理**，优化后：

![ffd8cc69be1e4e0f8dfcbf4b689ad048.png][]

*  除了转账这个例子，日常工作中还有很多这种例子。比如：**用户注册成功后，短信邮件通知，也是可以异步处理的**~
 *  至于异步的实现方式，**你可以用线程池，也可以用消息队列实现**。

## 3. 空间换时间思想：恰当使用缓存。 ##

在适当的业务场景，恰当地使用缓存，是可以大大提高接口性能的。缓存其实就是一种**空间换时间的思想**，就是你把要查的数据，提前放好到缓存里面，需要时，**直接查缓存，而避免去查数据库或者计算的过程**。

这里的缓存包括：Redis缓存，JVM本地缓存，memcached，或者Map等等。我举个我工作中，一次使用缓存优化的设计吧，比较简单，但是思路很有借鉴的意义。

> 那是一次转账接口的优化，**老代码**，每次转账，都会根据客户账号，查询数据库，计算匹配联行号。

![fdc47c25983849a8bb32fa2b38566420.png][]

因为每次**都查数据库，都计算匹配，比较耗时**，所以**使用缓存**，优化后流程如下：

![1e7ee036dc054be289fa1697309302a0.png][]

## 4. 预取思想：提前初始化到缓存 ##

预取思想很容易理解，就是**提前把要计算查询的数据，初始化到缓存**。如果你在未来某个时间需要用到某个经过复杂计算的数据，**才实时去计算的话，可能耗时比较大**。这时候，我们可以采取预取思想，**提前把将来可能需要的数据计算好，放到缓存中**，等需要的时候，去缓存取就行。这将大幅度提高接口性能。

我记得以前在第一个公司做视频直播的时候，看到我们的直播列表就是用到**这种优化方案**。就是启动个任务，**提前把直播用户、积分等相关信息，初始化到缓存**。

## 5. 池化思想：预分配与循环使用 ##

大家应该都记得，**我们为什么需要使用线程池**？

> 线程池可以帮我们管理线程，避免增加创建线程和销毁线程的资源损耗。

**如果你每次需要用到线程，都去创建，就会有增加一定的耗时，而线程池可以重复利用线程，避免不必要的耗时。** 池化技术不仅仅指线程池，很多场景都有池化思想的体现，它的本质就是**预分配与循环使用**。

比如TCP三次握手，大家都很熟悉吧，它为了减少性能损耗，引入了Keep-Alive长连接，避免频繁的创建和销毁连接。当然，类似的例子还有很多，如数据库连接池、HttpClient连接池。

我们写代码的过程中，**学会池化思想**，最直接相关的就是使用线程池而不是去new一个线程。

## 6. 事件回调思想：拒绝阻塞等待。 ##

如果你调用一个系统B的接口，但是它处理业务逻辑，耗时需要10s甚至更多。然后你是一直**阻塞等待，直到系统B的下游接口返回**，再继续你的下一步操作吗？这样**显然不合理**。

我们参考**IO多路复用模型**。即我们不用阻塞等待系统B的接口，而是先去做别的操作。等系统B的接口处理完，通过**事件回调**通知，我们接口收到通知再进行对应的业务操作即可。

## 7. 远程调用由串行改为并行 ##

假设我们设计一个APP首页的接口，它需要查用户信息、需要查banner信息、需要查弹窗信息等等。如果是串行一个一个查，比如查用户信息200ms，查banner信息100ms、查弹窗信息50ms，那一共就耗时350ms了，如果还查其他信息，那耗时就更大了。

![f50cf55c6fcb4d4bab8e0fdb1bd4608e.png][]

其实我们可以改为并行调用，即查用户信息、查banner信息、查弹窗信息，可以同时**并行发起**。

![31a923d674884703ba6da6063ffaed0b.png][]

**最后接口耗时将大大降低**。有些小伙伴说，不知道如何使用并行优化接口?

## 8. 锁粒度避免过粗 ##

在高并发场景，为了防止**超卖等情况**，我们经常需要**加锁来保护共享资源**。但是，如果加锁的粒度过粗，是很影响接口性能的。

什么是加锁粒度呢？

> 其实就是就是你要锁住的范围是多大。**比如你在家上卫生间，你只要锁住卫生间就可以了吧**，不需要将整个家都锁起来不让家人进门吧，卫生间就是你的加锁粒度。

不管你是synchronized加锁还是redis分布式锁，只需要在共享临界资源加锁即可，不涉及共享资源的，就不必要加锁。**这就好像你上卫生间，不用把整个家都锁住，锁住卫生间门就可以了。**

比如，在业务代码中，有一个ArrayList因为涉及到多线程操作，所以需要加锁操作，假设刚好又有一段比较耗时的操作（代码中的slowNotShare方法）不涉及线程安全问题。**反例加锁，就是一锅端，全锁住**:

//不涉及共享资源的慢方法
    private void slowNotShare() {
        try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
        }
    }
    
    //错误的加锁方法
    public int wrong() {
        long beginTime = System.currentTimeMillis();
        IntStream.rangeClosed(1, 10000).parallel().forEach(i -> {
            //加锁粒度太粗了，slowNotShare其实不涉及共享资源
            synchronized (this) {
                slowNotShare();
                data.add(i);
            }
        });
        log.info("cosume time:{}", System.currentTimeMillis() - beginTime);
        return data.size();
    }

**正例：**

public int right() {
        long beginTime = System.currentTimeMillis();
        IntStream.rangeClosed(1, 10000).parallel().forEach(i -> {
            slowNotShare();//可以不加锁
            //只对List这部分加锁
            synchronized (data) {
                data.add(i);
            }
        });
        log.info("cosume time:{}", System.currentTimeMillis() - beginTime);
        return data.size();
    }

## 9. 切换存储方式：文件中转暂存数据 ##

如果数据太大，落地数据库实在是慢的话，**就可以考虑先用文件的方式暂存**。先保存文件，再异步**下载文件，慢慢保存到数据库**。

这里可能会有点抽象，给大家分享一个，我之前的一个**真实的优化案例**吧。

> 之前开发了一个转账接口。如果是并发开启，10个并发度，每个批次1000笔转账明细数据，数据库插入会特别耗时，**大概6秒左右**；这个跟我们公司的数据库同步机制有关，并发情况下，因为优先保证同步，所以并行的插入变成串行啦，就很耗时。

**优化前**，1000笔明细转账数据，先落地DB数据库，返回处理中给用户，再异步转账。如图：

![cf85e39e9ce640a4874b331077761e38.png][]

记得当时压测的时候，高并发情况，这1000笔明细入库，耗时都比较大。所以我转换了一下思路，**把批量的明细转账记录保存的文件服务器，然后记录一笔转账总记录到数据库即可**。接着异步再把明细下载下来，进行转账和明细入库。最后优化后，性能提升了**十几倍**。

**优化后**，流程图如下：

![1559f7afccb84590bfc3e135f9d46947.png][]

如果你的接口耗时瓶颈就**在数据库插入操作这里**，用来批量操作等，还是效果还不理想，就可以考虑用文件或者MQ等暂存。有时候批量数据放到文件，会比插入数据库效率更高。

## 10. 索引 ##

提到接口优化，很多小伙伴都会想到**添加索引**。没错，**添加索引是成本最小的优化**，而且一般优化效果都很不错。

索引优化这块的话，一般从这几个维度去思考：

*  你的SQL加索引了没？
 *  你的索引是否真的生效？
 *  你的索引建立是否合理？

## 10.1 SQL没加索引 ##

我们开发的时候，容易疏忽而忘记给SQL添加索引。所以我们在写完SQL的时候，就顺手查看一下 explain执行计划。

explain select * from user_info where userId like '%123';

你也可以通过命令show create table ，整张表的索引情况。

show create table user_info;

如果某个表忘记添加某个索引，可以通过alter table add index命令添加索引

alter table user_info add index idx_name (name);

一般就是：SQL的where条件的字段，或者是order by 、group by后面的字段需需要添加索引。

## 10.2 索引不生效 ##

有时候，即使你添加了索引，但是索引会失效的。**田螺哥整理了索引失效的常见原因**：

## 10.3 索引设计不合理 ##

我们的索引不是越多越好，需要合理设计。比如：

*  删除冗余和重复索引。
 *  索引一般不能超过5个
 *  索引不适合建在有大量重复数据的字段上、如性别字段
 *  适当使用覆盖索引
 *  如果需要使用force index强制走某个索引，那就需要思考你的索引设计是否真的合理了

## 11. 优化SQL ##

处了索引优化，其实SQL还有很多其他有优化的空间。比如这些：

## 12.避免大事务问题 ##

为了保证数据库数据的一致性，在涉及到多个**数据库修改**操作时，我们经常需要用到事务。而使用spring声明式事务，又非常简单，只需要用一个注解就行@Transactional，如下面的例子：

@Transactional
    public int createUser(User user){
        //保存用户信息
        userDao.save(user);
        passCertDao.updateFlag(user.getPassId());
        return user.getUserId();
    }

这块代码主要逻辑就是创建个用户，然后更新一个通行证pass的标记。如果现在新增一个需求，创建完用户，调用远程接口发送一个email消息通知，很多小伙伴会这么写：

@Transactional
    public int createUser(User user){
        //保存用户信息
        userDao.save(user);
        passCertDao.updateFlag(user.getPassId());
        sendEmailRpc(user.getEmail());
        return user.getUserId();
    }

这样实现可能会有坑，事务中嵌套RPC远程调用，即事务嵌套了一些非DB操作。如果这些非DB操作耗时比较大的话，可能会出现**大事务问题**。

> 所谓大事务问题就是，就是**运行时间长的事务**。由于事务一致不提交，就会导致数据库连接被占用，即并发场景下，数据库连接池被占满，影响到别的请求访问数据库，**影响别的接口性能**。

大事务引发的问题主要有：**接口超时、死锁、主从延迟**等等。因此，为了优化接口，我们要规避大事务问题。我们可以通过这些方案来规避大事务：

*  RPC远程调用不要放到事务里面
 *  一些查询相关的操作，尽量放到事务之外
 *  事务中避免处理太多数据

## 13. 深分页问题 ##

在以前公司分析过几个接口耗时长的问题，最终结论都是因为**深分页问题**。

深分页问题，为什么会慢？我们看下这个SQL

select id,name,balance from account where create_time> '2020-09-19' limit 100000,10;

limit 100000,10意味着会扫描100010行，丢弃掉前100000行，最后返回10行。即使create\_time，也会回表很多次。

我们可以通过**标签记录法和延迟关联法**来优化深分页问题。

## 13.1 标签记录法 ##

> 就是标记一下上次查询到哪一条了，下次再来查的时候，从该条开始往下扫描。就好像看书一样，上次看到哪里了，你就折叠一下或者夹个书签，下次来看的时候，直接就翻到啦。

假设上一次记录到100000，则SQL可以修改为：

select  id,name,balance FROM account where id > 100000 limit 10;

这样的话，后面无论翻多少页，性能都会不错的，因为命中了id主键索引。但是这种方式有局限性：**需要一种类似连续自增的字段。**

## 13.2 延迟关联法 ##

延迟关联法，就是把条件转移到主键索引树，然后减少回表。优化后的SQL如下：

select  acct1.id,acct1.name,acct1.balance FROM account acct1 INNER JOIN (SELECT a.id FROM account a WHERE a.create_time > '2020-09-19' limit 100000, 10) AS acct2 on acct1.id= acct2.id;

**优化思路就是**，先通过idx\_create\_time二级索引树查询到满足条件的主键ID，再与原表通过主键ID内连接，这样后面直接走了主键索引了，同时也减少了回表。

## 14. 优化程序结构 ##

优化程序逻辑、程序代码，是可以节省耗时的。比如，**你的程序创建多不必要的对象、或者程序逻辑混乱，多次重复查数据库、又或者你的实现逻辑算法不是最高效的**，等等。

我举个简单的例子：**复杂的逻辑条件，有时候调整一下顺序，就能让你的程序更加高效。**

> 假设业务需求是这样：如果用户是会员，第一次登陆时，需要发一条感谢短信。如果没有经过思考，代码直接这样写了

if(isUserVip && isFirstLogin){
        sendSmsMsg();
    }

假设有5个请求过来，isUserVip判断通过的有3个请求，isFirstLogin通过的只有1个请求。那么以上代码，isUserVip执行的次数为5次，isFirstLogin执行的次数也是3次，如下：

如果调整一下isUserVip和isFirstLogin的顺序：

if(isFirstLogin && isUserVip ){
        sendMsg();
    }

isFirstLogin执行的次数是5次，isUserVip执行的次数是1次：

酱紫程序是不是变得更高效了呢？

## 15. 压缩传输内容 ##

压缩传输内容，传输报文变得更小，因此传输会更快啦。10M带宽，传输10k的报文，一般比传输1M的会快呀。

> 打个比喻，一匹千里马，它驮着100斤的货跑得快，还是驮着10斤的货物跑得快呢？

再举个视频网站的例子：

> 如果不对视频做任何压缩编码，因为带宽又是有限的。**巨大的数据量在网络传输的耗时会比编码压缩后，慢好多倍**。

## 16. 海量数据处理，考虑NoSQL ##

之前看过几个慢SQL，都是跟深分页问题有关的。**发现用来标签记录法和延迟关联法，效果不是很明显**，原因是要统计和模糊搜索，并且统计的数据是真的大。最后跟组长对齐方案，就把数据同步到Elasticsearch，然后这些模糊搜索需求，都走Elasticsearch去查询了。

我想表达的就是，如果数据量过大，一定要用关系型数据库存储的话，就可以分库分表。但是有时候，我们也可以使用NoSQL，如Elasticsearch、Hbase等。

## 17. 线程池设计要合理 ##

我们使用线程池，就是让**任务并行处理，更高效地完成任务**。但是有时候，如果线程池设计不合理，接口执行效率则不太理想。

一般我们需要关注线程池的这几个参数：**核心线程、最大线程数量、阻塞队列**。

*  如果核心线程过小，则达不到很好的并行效果。
 *  如果阻塞队列不合理，不仅仅是阻塞的问题，甚至可能会OOM
 *  如果线程池不区分业务隔离，**有可能核心业务被边缘业务拖垮**。

## 18.机器问题 （fullGC、线程打满、太多IO资源没关闭等等）。 ##

有时候，我们的接口慢，就是机器处理问题。主要有fullGC、线程打满、太多IO资源没关闭等等。

*  之前排查过一个fullGC问题：运营小姐姐导出60多万的excel的时候，说**卡死**了，接着我们就收到监控告警。后面排查得出，我们老代码是Apache POI生成的excel，导出excel数据量很大时，当时JVM内存吃紧会直接Full GC了。
 *  如果线程打满了，也会导致接口都在等待了。所以。如果是高并发场景，**我们需要接入限流，把多余的请求拒绝掉**。
 *  如果**IO资源没关闭，也会导致耗时增加**。这个大家可以看下，平时你的电脑一直打开很多很多文件，是不是会觉得很卡。

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