java后端接口API性能优化技巧

推荐文章：

    1、springBoot对接kafka,批量、并发、异步获取消息,并动态、批量插入库表;

    2、SpringBoot用线程池ThreadPoolTaskExecutor异步处理百万级数据;

    3、SpringBoot使用@Async实现多线程异步;

    4、SpringBoot+MyBatis流式查询,处理大规模数据,提高系统的性能和响应能力

一、概述

      要想成为一名优秀的java后端程序员，编写出高性能的后端服务接口是一个重要指标。针对公司项目，做了些降本增效的事情，其中发现接口耗时过长的问题，就集中搞了一次接口性能优化，顺便整理了这份文章，希望给大家在日后的项目工作中提供一丝帮助。

二、接口性能优化方案总结

2.1、async异步执行

      思想：针对一些耗时较长且不影响主要业务的逻辑，可以采用异步执行，能降低接口耗时,来提升性能。具体可参考：SpringBoot使用@Async实现多线程异步。

常见的异步实现：线程池、消息队列MQ、Spring注解@Async、异步框架CompletableFuture、Spring ApplicationEvent事件。

2.2、批量入库

      思想：批量数据插入数据库时，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。具体使用可参考文章：springBoot对接kafka,批量、并发、异步获取消息,并动态、批量插入库表。

//for循环单笔入库list.stream().forEatch(msg->{    insert();});//使用批量入库代替上面的for循环入库batchInsert();

2.3、池化技术

       思想：池化技术最常见的是线程池、数据库连接池，解决的问题就是避免重复创建对象或创建连接，可重复利用，避免不必要损耗，毕竟创建回收也会占用时间。

      例如：线程池使用：若你每次需要用到线程，都去创建，就会有增加一定的耗时，线程池可以重复利用线程，避免不必要的耗时，让任务并行处理。

      具体案例参考：SpringBoot用线程池ThreadPoolTaskExecutor异步处理百万级数据。

2.4、索引

    思想：数据库加索引能大大提高数据查询效率，但索引是否生效？索引设计是否合理？这些问题也需要我们同时去考虑。注意:在数据量很大的表中创建索引，最好选择在业务不繁忙时间段，避免影响线上业务正常使用。

2.4.1、索引不生效场景

有时候虽然添加了索引，但是索引可能会失效，失效场景如下：

2.4.2、索引设计是否合理？

      索引不是设计越多越好，设计必须要合理：

           1、优先考虑设计联合索引，适当使用覆盖索引;

           2、索引个数尽量不要超过5个;

           3、索引最好选择数据区分度较高的字段(最好是唯一字段)，如:血型太多重复字段就不适合创建索引。

2.5、慢SQL优化

    还可以进一步优化慢SQL语句，如：

2.6、使用缓存

      思想：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。常见的缓存包括：Redis缓存(推荐)，JVM本地缓存，memcached，或者Map等。注意：缓存数据的一致性。常把一些变化频率不高的或不会发生变化的数据放入缓存中。具体使用可参考文章：springBoot对接kafka,批量、并发、异步获取消息,并动态、批量插入库表。

2.7、串行改并行

        思想：串行：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：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。

例如：串行:

并行：

具体代码如下：可以使用CompletableFuture 并行调用提高性能，类似也可以使用多线程异步处理。

// 查询获奖经历LambdaQueryWrapper rewardExpQuery1 = new LambdaQueryWrapper()                .eq(RewardExp::getResumeId, resume.getId())                .eq(RewardExp::getDelFlag, NORMAL)                .orderByDesc(RewardExp::getDate);CompletableFuture> rewardExpFuture1 = CompletableFuture.supplyAsync(() ->                rewardExpMapper.selectList(rewardExpQuery1)        ); // 查询资格证书LambdaQueryWrapper credentialQuery1 = new LambdaQueryWrapper()                .eq(Credential::getResumeId, resume.getId())                .eq(Credential::getDelFlag, NORMAL)                .orderByDesc(Credential::getDate);CompletableFuture> credentialFuture1 = CompletableFuture.supplyAsync(() ->                credentialMapper.selectList(credentialQuery1)        ); // 查询岗位信息LambdaQueryWrapper jobsQuery1 = new LambdaQueryWrapper()                .eq(ResumeJobs::getResumeId, resume.getId()).eq(ResumeJobs::getDelFlag, NORMAL);        CompletableFuture> jobsFuture1 = CompletableFuture.supplyAsync(() ->                resumeJobsMapper.selectList(jobsQuery1)        );//合并结果        CompletableFuture.allOf(rewardExpFuture1, credentialFuture1, jobsFuture1).join();

2.8、优化程序逻辑

       思想：优化程序逻辑、程序代码，是可以节省接口耗时的。比如：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、又或者实现逻辑算法不是最高效的等等，在多人维护一个项目时比较多见。

       解决思路：我们需要针对接口整体做重构，梳理清楚代码逻辑，评估每个代码块的作用和用途，检查是否存在不必要的对象创建、逻辑调用或者代码细节之类的，是否符合一些编码规范等。

2.9、深度分页问题

select id,name,sex from person where create_time> '2020-09-19' limit 100000,100;

      limit 100000,100 意味着会扫描 100100 行，然后返回 100 行，丢弃掉前 100000 行。所以执行速度很慢。一般可以采用如下方式优化：

2.9.1、 标签记录法

       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，直接就翻到了。

select id,name,sex from person where id> 100000limit 100;

      但是局限性是需要一个连续自增的字段，而且需要前端把上次最大值传给后端。

2.9.2、延迟关联法（个人推荐）

      延迟关联法，就是把条件转移到主键索引树，然后减少回表。优化对比如下：(测试数据为100万)

#延迟关联法耗时0.040sSELECT s1.s_id,s1.student_name,s1.phone FROM student s1INNER JOIN ( SELECT s.s_id FROM student s WHERE s.age > 20 LIMIT 100000, 100 ) AS s2 ON s1.s_id = s2.s_id
# 正常查询0.674sSELECT s1.s_id,s1.student_name,s1.phone FROM student s1 WHERE s1.age > 20 LIMIT 100000, 100

      优化思路：先通过idx_age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。

 2.10、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。但是若锁的粒度太粗，会很影响接口性能。

        关于锁粒度：就是你要锁的范围有多大，无论是使用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。例如：你在家里上卫生间，你只需要把卫生间锁住，而不用把家里的每个房间都锁住。参考案例如下：

误的加锁方式：

//非共享资源方法private void methodA(){}//共享资源方法private void methodB(){}//加锁private int wrong(){    synchronized(this){      methodA();      methodB();    }}

正确的加锁方式：

//非共享资源方法private void methodA(){}//共享资源方法private void methodB(){}//加锁private int right(){    methodA(); //非共享资源方法    synchronized(this){      methodB(); //共享资源方法    }}

2.11、避免长事务问题

       所谓长事务问题，就是session运行时间较长的事务，期间可能伴随cpu、内存升高，严重者可导致DB服务端整体响应缓慢，导致在线应用无法使用，并且由于事务一致不提交，也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。所以在线高并发业务中应该尽量避免长事务的发生。产生长事务的原因，除了sql本身可能存在问题外，和应用层的事务控制逻辑也有很大的关系。

例如：直接使用@Transactional 注解，Spring的声明式事务，整个方法都在事务中，而且里面存在远程RPC调用，容易出现长事务问题。

@Transactionalpublic int createUser(User user){    //保存用户信息    userDao.save(user);    //更新数据标识    passCertDao.updateFlag(user.getPassId());    // 该方法为远程RPC接口 发送邮件    sendEmailRpc(user.getEmail());    return user.getUserId();}

2.11.1、如何避免长事务问题？

     1、RPC远程调用不要放到事务里面;

     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;

     4、并发场景下，尽量避免使用@Transactional注解声明式事务粒度太大，使用TransactionTemplate的编程式事务灵活控制事务的范围。

2.12.2、如何解决长事务问题？

      1、增加对长事务的监控，记录长事务的logId，根据logId能查询到整个请求调用链日志，可以明确是哪个服务的哪个接口的哪个方法产生的；

       2、根据日志检查是否存在慢SQL；

      3、检查对应服务是否存在RPC远程调用包裹在事务中；

      4、检查是否接口中使用了@Transactional注解声明式事务。

三、总结

       解决服务接口性能问题，是程序员进阶的必经之路。找到接口性能问题出现位置，更高一级思考问题，站在接口设计者的角度去开发需求，会避免很多这样的问题，再结合以上介绍的优化方案进行处理，也是降本增效的一种行之有效的方式。

参考文章：

https://blog.csdn.net/m0_71777195/article/details/131018507?spm=1001.2014.3001.5502

https://blog.csdn.net/m0_71777195/article/details/130741662?spm=1001.2014.3001.5502