前言

	在工作中大家会遇到接口响应慢的问题，导致线上用户在等待，现在总结出了18中接口方案的优化，供大家参考，如果有遗漏请大家也留言补充。

1、批量插入或者查询数据库

随着数据的增加，数据库查询的性能也在增加，因此我们需要优化数据库的每次查询或者插入的数量，来保证数据。
反例：

//直接遍历插入，数据量大，耗时
for(User user :list){insert(user);
}

正例

batchInsert(list);//批量插入，每次按照一定的数量进行插入

2、异步思想 耗时操作，考虑放到异步

耗时操作，考虑用异步处理，这样可以降低接口耗时。
反例

正例

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

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

5、借用线程池

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。

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、锁粒度避免过粗

在高并发的情况下，为了保证数据的正确性，需要加锁。
因为加锁的效率肯定会变低，因此锁的范围就显得很重要，因此我们需要更细力度的去加锁，而不是将整个代码块都进行加锁。
反例

Lock lock=new ReentrantLock();
lock.lock
//这里不管有没有数据安全问题都进行加锁
lock.unlock();

反例

Lock lock=new ReentrantLock();
lock.lock
//只锁可能出现数据安全的地方
//这里如果是写出现的数据问题，就加写锁，如果为读出现的问题，就加读锁。
lock.unlock();

8、切换存储方式：文件中转暂存数据

如果数据量太大，就会导致数据库的执行会特别缓慢，这时候要考虑，先保存到本地，然后在去异步写入到数据库。

9、索引

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？（主要是根据数据量的大小，当前加索引列的更新是否频繁，当前的索引是否太多）

10、 优化SQL

1、select 具体的字段，而不是select *
2、多用limit
3、尽量用union all 代替union
4、优化group by
5、优化order by
6、小表驱动大表
7、字段字段类型使用是否合理
8、优化limit分页
9、exist&in的合理利用
10、join关联的表不宜过多
11、delete+in子查询不走索引
12、in的元素不能太多

11、避免大事务的问题

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
正例

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

反例

@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

12、 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。
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。

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。

13、优化程序结构

避免创建不必要的对象，避免数据库查询出来不需要的数据等

14、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。

15、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。

16、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。
文章参考GZH:捡田螺的男孩