说说我们怎么去做性能优化？

开篇语

最近12306又崩溃了一次，但其实12306这样的体量跟我们平常接触的架构基本没什么太大的关系。

话又说回来，12306也是由一个个小功能组成的。

做好自己的小蚂蚁，就能让大部队变得更快。

因为跟数据库、数据仓库、查询打交道比较多，所以我就简单说一下数据查询的优化过程吧。

不客气地说，在性能优化中，其实80%的问题都是源于数据查询。

以下步骤是以优化代价、数据量级为衡量，从低到高开始，步步进推。

GO

（1）如果数据查询缓慢，80%的原因都是因为SQL。先找出慢SQL，以Oracle为例，可以通过AWR报表的方式查看。

（2）查看慢SQL的执行计划，看看查询的关键字段是不是缺失索引，添加索引。

（3）有索引，但是查看执行计划，并没有走索引。此时有两种方法，一是用hint，二是可能数据表最近被大批量的删除、新增过，需要手动收集数据表的统计信息，让SQL优化器正常解析SQL。

（4）数据表太大，没有合适的全局索引。可不可以建设分区表？按照时间、地区进行分区操作。

（5）不能分区，或者分区效果也不显著，需要考虑改动表结构了，有些字段是不是可以拆出去？做成维表、扩展表？

【这是垂直拆分。缺点是查询时如果要查询扩展表字段，需要join操作，插入修改时要考虑多表，事物复杂。单表数据量还是太大。】

（6）或者可以考虑进行分库分表操作。对于Oracle来说单张1亿以下数据分区就够了，不需要分库分表。

【水平拆分。缺点是会导致事物一致性更为复杂，还需引入分库分表的管理中间件。】

（7）进行历史数据分离。将一些不常用的数据，例如两年前的数据都拆分到历史表中。

【即冷热数据分离。】

（8）读写分离，再新建个数据查询库，oracle用OGG、mysql用binlog做数据同步，将查询模块更换数据源。

（9）增加数据库的服务器性能，升级硬件，例如磁盘换上SSD。这个方法是被验证过了的，尤其是查询批量数据、无高效索引的时候。

（10）从数据库层面已经无法优化了，我们可以考虑在应用端使用并行查询的方法爬出数据，然后再行合并。

【事实上，很多报表工具都是这么做的。】

（11）并行查询再高端点，用流行的话来说，叫分布式计算。

【12306就是用Pivotal的 GemFire，将单次查询的最长时间从15秒下降到0.2秒以下。】

（12）这个数据库性能就是达到瓶颈了，我们来更换数据库吧，换成性能更好的数据库，要做数据迁移，重新测试验证，代价不菲。

（13）从业务上去优化，看看这样查询是不是有道理，这些字段是不是确实需要？需不需要这么精细？需不需要这么频繁？

大数据量报表每月一出就行了？那这样就无所谓时效性了。嗯，那我们来做数据仓库吧。

（14）我们用了Hadoop + RDBMS做了数据仓库。

数据仓库不能实时查询怎么办？我们来做实时仓库吧。

（15）我们用了kafka + spark + jstorm做了实时仓库，结果你跟我说过时了？刚刚升级成了Spark Streaming ？嗯？又换成Flink了？

好吧，爱咋咋地。

结语

说到这里没啥可说的了，或者以后想起来什么还可以再说说吧。

性能优化其实是一个持续迭代的过程，并非一蹴而就，也不是一步到位的工作。

有时候有很多方案，关键是看怎样代价最小。（改造成本、硬件成本、紧急状况）

每个人，还是先从写好一个SQL，一段代码开始吧。

撒花，结束。

END.