后端优化
1、代码---》结合需求能从代码实现的角度,使用更高效的算法或方案实现。
2、数据库
1) SQL调优
2) 连接池调优
3) 架构层面:包括读写分离、主从库负载均衡、水平和垂直分库分表等方面
3、缓存
本地缓存(HashMap/ConcurrentHashMap、Ehcache、RocksDB、Guava Cache等)。
缓存服务(Redis/Tair/Memcache等)。
1、缓存穿透
描述:缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求,如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者,攻击会导致数据库压力过大。
解决方案:
1) 接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截;
2) 从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存有效时间可以设置短点,如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用)。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。
2、缓存击穿
描述:缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大,造成过大压力。
解决方案:
1) 设置热点数据永远不过期。
3、缓存雪崩
描述:缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间,而查询数据量巨大,引起数据库压力过大甚至down机。
和缓存击穿不同的是,缓存击穿是并发查同一条数据,缓存雪崩是不同数据都过期了,很多数据都查不到从而查数据库。
解决方案:
1)缓存数据的过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生。
2)如果缓存系统是分布式部署,将热点数据均匀分布在不同的缓存节点中。
3)设置热点数据永远不过期。
4、异步
异步处理的好处:
1) 缩短接口响应时间,使用户的请求快速返回,用户体验更好。
2) 避免线程长时间处于运行状态,这样会引起服务线程池的可用线程长时间不够用,进而引起线程池任务队列长度增大,从而阻塞更多请求任务,使得更多请求得不到及时处理。
实现方式
1、线程(线程池)
采用额外开辟一个线程或者使用线程池的做法,在IO线程(处理请求响应)之外的线程来处理相应的任务,在IO线程中让response先返回。
如果异步线程处理的任务设计的数据量非常大,那么可以引入阻塞队列BlockingQueue作进一步的优化。具体做法是让一批异步线程不断地往阻塞队列里添加要处理的数据,然后额外起一个或一批处理线程,循环批量从队列里拿预设大小的数据,来进行批处理。
2、消息队列(MQ)
使用消息队列(MQ)中间件服务,MQ天生就是异步的。一些额外的任务,可能不需要这个系统来处理,但是需要其他系统来处理。这个时候可以先把它封装成一个消息,扔到消息队列里面,通过消息中间件的可靠性保证把消息投递到关心它的系统,然后让其他系统来做相应的处理。
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