接口优化技巧~~优雅

前言

之前工作中，遇到一个504超时问题。原因是因为接口耗时过长，超过nginx配置的10秒。然后 真枪实弹搞了一次接口性能优化，最后接口从11.3s降为170ms。本文将跟小伙伴们分享接口优化的一些通用 方案。

 

1. 批量思想：批量操作数据库

//for循环单笔入库
for(TransDetail detail:transDetailList){
  insert(detail);  
}
优化前
batchInsert(transDetailList);
优化后
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?
打个比喻

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 ，

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 

 

 

 

 

  • 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

==》因为每次都查数据库，都计算匹配，比较耗时 ，所以使用缓存 

 

 

 

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。

 

 

 

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 :

 1 //不涉及共享资源的慢方法
 2 private void slowNotShare() {
 3     try {
 4         TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
 5     } catch (InterruptedException e) {
 6     }
 7 }
 8 
 9 //错误的加锁方法
10 public int wrong() {
11     long beginTime = System.currentTimeMillis();
12     IntStream.rangeClosed(1, 10000).parallel().forEach(i -> {
13         //加锁粒度太粗了，slowNotShare其实不涉及共享资源
14         synchronized (this) {
15             slowNotShare();
16             data.add(i);
17         }
18     });
19     log.info("cosume time:{}", System.currentTimeMillis() - beginTime);
20     return data.size();
21 }
错误的加锁方法
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();
}
正例

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。如左图：

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 ，流程图如右图：

 

 

 

 

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';
explain查看执行计划
查看索引情况
SHOW INDEX FROM 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);
查看索引情况

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();
}
示例

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();
}
示例2

 

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

详见：https://www.cnblogs.com/zt007/p/16998928.html

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。
示例

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;
示例

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;
示例

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();
}
示例

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

如果调整一下isUserVip和isFirstLogin的顺序：

if(isFirstLogin && isUserVip ){
    sendMsg();
}
示例2

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。

最后

本文介绍了优化接口的18种 方案。如果对你有帮助，麻烦给一个三连（点赞、在看、转发）。一起加油





 


 


转自：https://mp.weixin.qq.com/s/vlgjRjzGa_CLk4nQ1aZBSA


 


 


 






	
posted on 
2022-12-22 15:40 
腾逸 
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