背景

我负责的系统到2021年初完成了功能上的建设，开始进入到推广阶段。随着推广的逐步深入，收到了很多好评的同时也收到了很多对性能的吐槽。刚刚收到吐槽的时候，我们的心情是这样的：

当越来越多对性能的吐槽反馈到我们这里的时候，我们意识到，接口性能的问题的优先级必须提高了。然后我们就跟踪了1周的接口性能监控，这个时候我们的心情是这样的：

有20多个慢接口，5个接口响应时间超过5s，1个超过10s，其余的都在2s以上，稳定性不足99.8%。作为一个的后端程序员，这个数据肯定是不能忍的，我们马上就进入了漫长的接口优化之路。本文就是对我们漫长工作历程的一个总结。

正文开始！

哪些问题会引起接口性能问题？

这个问题的答案非常多，需要根据自己的业务场景具体分析。这里做一个不完全的总结：

• 数据库慢查询
• 深度分页问题
• 未加索引
• 索引失效
• join过多
• 子查询过多
• in中的值太多
• 单纯的数据量过大
• 业务逻辑复杂
• 循环调用
• 顺序调用
• 线程池设计不合理
• 锁设计不合理
• 机器问题（fullGC，机器重启，线程打满）

问题解决

1、慢查询（基于mysql）

1.1 深度分页

所谓的深度分页问题，涉及到mysql分页的原理。通常情况下，mysql的分页是这样写的：

select name,code from student limit 100,20

含义当然就是从student表里查100到120这20条数据，mysql会把前120条数据都查出来，抛弃前100条，返回20条。当分页所以深度不大的时候当然没问题，随着分页的深入，sql可能会变成这样：

select name,code from student limit 1000000,20

这个时候，mysql会查出来1000020条数据，抛弃1000000条，如此大的数据量，速度一定快不起来。那如何解决呢？一般情况下，好的方式是增加一个条件：

select name,code from student where id>1000000  limit 20

这样，mysql会走主键索引，直接连接到1000000处，然后查出来20条数据。但是这个方式需要接口的调用方配合改造，把上次查询出来的大id以参数的方式传给接口提供方，会有沟通成本（调用方：老子不改！）。

1.2 未加索引

这个是容易解决的问题，我们可以通过

show create table xxxx（表名）

查看某张表的索引。具体加索引的语句网上太多了，不再赘述。不过顺便提一嘴，加索引之前，需要考虑一下这个索引是不是有必要加，如果加索引的字段区分度非常低，那即使加了索引也不会生效。另外，加索引的alter操作，可能引起锁表，执行sql的时候一定要在低峰期（血泪史！！！！）

1.3 索引失效

这个是慢查询不好分析的情况，虽然mysql提供了explain来评估某个sql的查询性能，其中就有使用的索引。但是为啥索引会失效呢？mysql却不会告诉咱，需要咱自己分析。大体上，可能引起索引失效的原因有这几个（可能不完全）：

需要特别提出的是，关于字段区分性很差的情况，在加索引的时候就应该进行评估。如果区分性很差，这个索引根本就没必要加。区分性很差是什么意思呢，举几个例子，比如：

• 某个字段只可能有3个值，那这个字段的索引区分度就很低。
• 再比如，某个字段大量为空，只有少量有值；
• 再比如，某个字段值非常集中，90%都是1，剩下10%可能是2,3,4....

进一步的，那如果不符合上面所有的索引失效的情况，但是mysql还是不使用对应的索引，是为啥呢？这个跟mysql的sql优化有关，mysql会在sql优化的时候自己选择合适的索引，很可能是mysql自己的选择算法算出来使用这个索引不会提升性能，所以就放弃了。这种情况，可以使用force index 关键字强制使用索引（建议修改前先实验一下，是不是真的会提升查询效率）：

select name,code from student force index(XXXXXX) where name = '天才' 

其中xxxx是索引名。

1.4 join过多 or 子查询过多

我把join过多 和子查询过多放在一起说了。一般来说，不建议使用子查询，可以把子查询改成join来优化。同时，join关联的表也不宜过多，一般来说2-3张表还是合适的。具体关联几张表比较安全是需要具体问题具体分析的，如果各个表的数据量都很少，几百条几千条，那么关联的表的可以适当多一些，反之则需要少一些。

另外需要提到的是，在大多数情况下join是在内存里做的，如果匹配的量比较小，或者join_buffer设置的比较大，速度也不会很慢。但是，当join的数据量比较大的时候，mysql会采用在硬盘上创建临时表的方式进行多张表的关联匹配，这种显然效率就极低，本来磁盘的IO就不快，还要关联。

一般遇到这种情况的时候就建议从代码层面进行拆分，在业务层先查询一张表的数据，然后以关联字段作为条件查询关联表形成map，然后在业务层进行数据的拼装。一般来说，索引建立正确的话，会比join快很多，毕竟内存里拼接数据要比网络传输和硬盘IO快得多。

1.5 in的元素过多

这种问题，如果只看代码的话不太容易排查，好结合监控和数据库日志一起分析。如果一个查询有in，in的条件加了合适的索引，这个时候的sql还是比较慢就可以高度怀疑是in的元素过多。一旦排查出来是这个问题，解决起来也比较容易，不过是把元素分个组，每组查一次。想再快的话，可以再引入多线程。

进一步的，如果in的元素量大到一定程度还是快不起来，这种好还是有个限制

select id from student where id in (1,2,3 ...... 1000) limit 200

当然了，好是在代码层面做个限制

if (ids.size() > 200) {
    throw new Exception("单次查询数据量不能超过200");
}

1.6 单纯的数据量过大

这种问题，单纯代码的修修补补一般就解决不了了，需要变动整个的数据存储架构。或者是对底层mysql分表或分库+分表；或者就是直接变更底层数据库，把mysql转换成专门为处理大数据设计的数据库。这种工作是个系统工程，需要严密的调研、方案设计、方案评审、性能评估、开发、测试、联调，同时需要设计严密的数据迁移方案、回滚方案、降级措施、故障处理预案。除了以上团队内部的工作，还可能有跨系统沟通的工作，毕竟做了重大变更，下游系统的调用接口的方式有可能会需要变化。

出于篇幅的考虑，这个不再展开了，笔者有幸完整参与了一次亿级别数据量的数据库分表工作，对整个过程的复杂性深有体会，后续有机会也会分享出来。

2、业务逻辑复杂

2.1 循环调用

这种情况，一般都循环调用同一段代码，每次循环的逻辑一致，前后不关联。比如说，我们要初始化一个列表，预置12个月的数据给前端：

List<Model> list = new ArrayList<>();
for(int i =  ; i < 12 ; i ++) {
    Model model = calOneMonthData(i); // 计算某个月的数据，逻辑比较复杂，难以批量计算，效率也无法很高
    list.add(model);
}

这种显然每个月的数据计算相互都是独立的，我们完全可以采用多线程方式进行：

// 建立一个线程池，注意要放在外面，不要每次执行代码就建立一个，具体线程池的使用就不展开了
public static ExecutorService commonThreadPool = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 300L,
        TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(10), commonThreadFactory, new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());

// 开始多线程调用
List<Future<Model>> futures = new ArrayList<>();
for(int i =  ; i < 12 ; i ++) {
    Future<Model> future = commonThreadPool.submit(() -> calOneMonthData(i););
    futures.add(future);
}

// 获取结果
List<Model> list = new ArrayList<>();
try {
   for (int i =  ; i < futures.size() ; i ++) {
      list.add(futures.get(i).get());
   }
} catch (Exception e) {
   LOGGER.error("出现错误：", e);
}

2.2 顺序调用

如果不是类似上面循环调用，而是一次次的顺序调用，而且调用之间没有结果上的依赖，那么也可以用多线程的方式进行，例如：

代码上看：

A a = doA();
B b = doB();

C c = doC(a, b);

D d = doD(c);
E e = doE(c);

return doResult(d, e);

那么可用CompletableFuture解决

CompletableFuture<A> futureA = CompletableFuture.supplyAsync(() -> doA());
CompletableFuture<B> futureB = CompletableFuture.supplyAsync(() -> doB());
CompletableFuture.allOf(futureA,futureB) // 等a b 两个任务都执行完成

C c = doC(futureA.join(), futureB.join());

CompletableFuture<D> futureD = CompletableFuture.supplyAsync(() -> doD(c));
CompletableFuture<E> futureE = CompletableFuture.supplyAsync(() -> doE(c));
CompletableFuture.allOf(futureD,futureE) // 等d e两个任务都执行完成

return doResult(futureD.join(),futureE.join());

这样A B 两个逻辑可以并行执行，D E两个逻辑可以并行执行，大执行时间取决于哪个逻辑更慢。

3、线程池设计不合理

有的时候，即使我们使用了线程池让任务并行处理，接口的执行效率仍然不够快，这种情况可能是怎么回事呢？

这种情况首先应该怀疑是不是线程池设计的不合理。我觉得这里有必要回顾一下线程池的三个重要参数：核心线程数、大线程数、等待队列。这三个参数是怎么打配合的呢？当线程池创建的时候，如果不预热线程池，则线程池中线程为0。当有任务提交到线程池，则开始创建核心线程。

当核心线程全部被占满，如果再有任务到达，则让任务进入等待队列开始等待。

如果队列也被占满，则开始创建非核心线程运行。

如果线程总数达到大线程数，还是有任务到达，则开始根据线程池抛弃规则开始抛弃。

那么这个运行原理与接口运行时间有什么关系呢？

• 核心线程设置过小：核心线程设置过小则没有达到并行的效果
• 线程池公用，别的业务的任务执行时间太长，占用了核心线程，另一个业务的任务到达就直接进入了等待队列
• 任务太多，以至于占满了线程池，大量任务在队列中等待

在排查的时候，只要找到了问题出现的原因，那么解决方式也就清楚了，无非就是调整线程池参数，按照业务拆分线程池等等。

4、锁设计不合理

锁设计不合理一般有两种：锁类型使用不合理 or 锁过粗。

锁类型使用不合理的典型场景就是读写锁。也就是说，读是可以共享的，但是读的时候不能对共享变量写；而在写的时候，读写都不能进行。在可以加读写锁的时候，如果我们加成了互斥锁，那么在读远远多于写的场景下，效率会极大降低。

锁过粗则是另一种常见的锁设计不合理的情况，如果我们把锁包裹的范围过大，则加锁时间会过长，例如：

public synchronized void doSome() {
    File f = calData();
    uploadToS3(f);
    sendSuccessMessage();
}

这块逻辑一共处理了三部分，计算、上传结果、发送消息。显然上传结果和发送消息是完全可以不加锁的，因为这个跟共享变量根本不沾边。因此完全可以改成：

public void doSome() {
    File f = null;
    synchronized(this) {
        f = calData();
    }
    uploadToS3(f);
    sendSuccessMessage();
}

5、机器问题（fullGC，机器重启，线程打满）

造成这个问题的原因非常多，笔者就遇到了定时任务过大引起fullGC，代码存在线程泄露引起RSS内存占用过高进而引起机器重启等待诸多原因。需要结合各种监控和具体场景具体分析，进而进行大事务拆分、重新规划线程池等等工作

6、万金油解决方式

万金油这个形容词是从我们单位某位老师那里学来的，但是笔者觉得非常贴切。这些万金油解决方式往往能解决大部分的接口缓慢的问题，而且也往往是我们解决接口效率问题的终解决方案。当我们实在是没有办法排查出问题，或者实在是没有优化空间的时候，可以尝试这种万金油的方式。

6.1 缓存

缓存是一种空间换取时间的解决方案，是在高性能存储介质上（例如：内存、SSD硬盘等）存储一份数据备份。当有请求打到服务器的时候，优先从缓存中读取数据。如果读取不到，则再从硬盘或通过网络获取数据。由于内存或SSD相比硬盘或网络IO的效率高很多，则接口响应速度会变快非常多。缓存适合于应用在数据读远远大于数据写，且数据变化不频繁的场景中。从技术选型上看，有这些：

• 简单的map
• guava等本地缓存工具包
• 缓存中间件：redis、tair或memcached

当然，memcached现在用的很少了，因为相比于redis他不占优势。tair则是阿里开发的一个分布式缓存中间件，他的优势是理论上可以在不停服的情况下，动态扩展存储容量，适用于大数据量缓存存储。相比于单机redis缓存当然有优势，而他与可扩展Redis集群的对比则需要进一步调研。

进一步的，当前缓存的模型一般都是key-value模型。如何设计key以提高缓存的命中率是个大学问，好的key设计和坏的key设计所提升的性能差别非常大。而且，key设计是没有一定之规的，需要结合具体的业务场景去分析。各个大公司分享出来的相关文章，缓存设计基本上是大篇幅。

6.2 回调 or 反查

这种方式往往是业务上的解决方式，在订单或者付款系统中应用的比较多。举个例子：当我们付款的时候，需要调用一个专门的付款系统接口，该系统经过一系列验证、存储工作后还要调用银行接口以执行付款。由于付款这个动作要求十分严谨，银行侧接口执行可能比较缓慢，进而拖累整个付款接口性能。这个时候我们就可以采用fast success的方式：当必要的校验和存储完成后，立即返回success，同时告诉调用方一个中间态“付款中”。而后调用银行接口，当获得支付结果后再调用上游系统的回调接口返回付款的终结果“成果”or“失败”。这样就可以异步执行付款过程，提升付款接口效率。当然，为了防止多业务方接入的时候回调接口不统一，可以把结果抛进kafka，让调用方监听自己的结果。