接口优化技巧

 

1.批处理

批量思想:批量操作数据库,这个很好理解,我们在循环插入场景的接口中,可以在批处理执行完成后一次性插入或更新数据库,避免多次 IO。

//for循环单笔入库
list.stream().forEatch(msg->{
    insert();
});
//批量入库
batchInsert();

2. 异步处理

异步思想:针对耗时比较长且不是结果必须的逻辑,我们可以考虑放到异步执行,这样能降低接口耗时。

3. 空间换时间

一个很好理解的空间换时间的例子是合理使用缓存,针对一些频繁使用且不频繁变更的数据,可以提前缓存起来,需要时直接查缓存,避免频繁地查询数据库或者重复计算。

需要注意的事,这里用了合理二字,因为空间换时间也是一把双刃剑,需要综合考虑你的使用场景,毕竟缓存带来的数据一致性问题也挺令人头疼。

这里的缓存可以是 R2M,也可以是本地缓存、memcached,或者 Map。

4. 预处理

也就是预取思想,就是提前要把查询的数据,提前计算好,放入缓存或者表中的某个字段,用的时候会大幅提高接口性能。跟上面那个例子很像,但是关注点不同

5. 池化思想

我们都用过数据库连接池,线程池等,这就是池思想的体现,它们解决的问题就是避免重复创建对象或创建连接,可以重复利用,避免不必要的损耗,毕竟创建销毁也会占用时间。

池化思想包含但并不局限于以上两种,总的来说池化思想的本质是预分配与循环使用,明白这个原理后,我们即使是在做一些业务场景的需求时,也可以利用起来。

比如:对象池

6. 串行改并行

串行就是,当前执行逻辑必须等上一个执行逻辑结束之后才执行,并行就是两个执行逻辑互不干扰,所以并行相对来说就比较节省时间,当然是建立在没有结果参数依赖的前提下。

7. 索引

加索引能大大提高数据查询效率

 

8. 避免大事务

所谓大事务问题,就是运行时间较长的事务,由于事务一致不提交,会导致数据库连接被占用,影响到别的请求访问数据库,影响别的接口性能。

所以为避免大事务问题,我们可以通过以下方案规避:

1,RPC 调用不放到事务里面

2,查询操作尽量放到事务之外

3,事务中避免处理太多数据

 

9. 优化程序结构

程序结构问题一般出现在多次需求迭代后,代码叠加形成。会造成一些重复查询、多次创建对象等耗时问题。在多人维护一个项目时比较多见。解决起来也比较简单,我们需要针对接口整体做重构,评估每个代码块的作用和用途,调整执行顺序。

10. 深分页问题

深分页问题比较常见,分页我们一般最先想到的就是 limit ,为什么会慢,我们可以看下这个 SQL:

select*from purchase_record where productCode ='PA9044'andstatus=4orderby orderTime desclimit100000,200

limit 100000,200 意味着会扫描 100200 行,然后返回 200 行,丢弃掉前 100000 行。所以执行速度很慢。一般可以采用标签记录法来优化,比如:

select*from purchase_record where productCode ='PA9044'andstatus=4and id >100000limit200

这样优化的好处是命中了主键索引,无论多少页,性能都还不错,但是局限性是需要一个连续自增的字段

1.SQL 优化

sql 优化能大幅提高接口的查询性能

12. 锁粒度避免过粗

锁一般是为了在高并发场景下保护共享资源采用的一种手段,但是如果锁的粒度太粗,会很影响接口性能。

关于锁粒度:就是你要锁的范围有多大,不管是 synchronized 还是 redis 分布式锁,只需要在临界资源处加锁即可,不涉及共享资源的,不必要加锁,就好比你要上卫生间,只需要把卫生间的门锁上就可以,不需要把客厅的门也锁上。

错误的加锁方式:

//非共享资源
privatevoidnotShare(){
}
//共享资源
privatevoidshare(){
}
privateintwrong(){
    synchronized(this){
      share();
      notShare();
    }
}

正确的加锁方式:

//非共享资源
privatevoidnotShare(){
}
//共享资源
privatevoidshare(){
}
privateintright(){
    notShare();
    synchronized(this){
    share();
 }
}
 
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