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接口性能优化

article 2025/8/16 20:57:21

一、耗时统计

在做接口的性能优化时，最重要的是知道时间消耗在哪里。
可以用StopWatch，进行耗时统计。
详情见： https://blog.csdn.net/sinat_32502451/article/details/148350451

二、链路追踪

如果团队使用了Skywalking，可以用来进行链路追踪，耗时统计。
时间主要消耗在哪些服务，哪些方法，通过traceid一看便知。
Skywalking非常有用，哪怕项目里没有，也可以积极推进并接入Skywalking。

三、性能监控

如果团队里面有用到一些性能监控的工具，比如Grafana、Prometheus。
可以多看下接口的请求数、响应时间、服务器的CPU、GcCount等。

四、线程池

多线程、异步

如果多个任务之间不存在先后关系，没有强依赖，可以使用线程池做多线程、异步。
如果接口中存在多个任务，可以考虑使用多线程。
如果接口中有某个任务比较耗时，可以考虑使用异步。
CompletableFuture类能够开多线程处理多个任务，还能处理异步回调。
还能将多个任务合并成一个，设置阻塞时间。非常实用。
详情见：https://blog.csdn.net/sinat_32502451/article/details/133955576

线程池调优

详情见：https://blog.csdn.net/sinat_32502451/article/details/148350537

五、MQ

MQ的使用场景: 异步，解耦，削峰。
如果存在耗时的任务或功能，对性能的要求比较高，可以使用MQ做异步。
线程池也可以异步处理，但如果系统挂了，线程池也会失效，MQ则不会。MQ做异步，还有重试机制。

六、数据库

数据表加索引

数据库最常见的优化，就是加索引。
索引能够极大地提升数据表查询的速度。
常用的区分度高的字段，可以尝试加索引。
如果经常查询的有多个字段，可以考虑查询条件是否符合最左匹配原则，符合的话用复合索引。

批量处理–数据表

接口代码在做批量处理时，一定要注意，不要在for循环中调用数据库/缓存，不仅性能极差，还有连接数耗尽的可能。
数据表的批量处理，详情见：https://blog.csdn.net/sinat_32502451/article/details/148350849

Explain

接口中的sql比较慢时，可以用 Explain查看执行计划，做性能优化。
详情见： https://segmentfault.com/a/1190000008131735

分库分表

数据表的数据量大，可以分库分表。
详情见： https://blog.csdn.net/sinat_32502451/article/details/140732625

七、缓存

加缓存

Redis缓存的处理速度，远远快于数据库/网络这些IO。在做性能优化时，如果数据库/网络太慢，经常会用到Redis缓存。
加缓存有几点要注意：
1.如果在查询时使用了缓存，那么在更新(删除、插入)之后，必须处理缓存(一般是更新DB后删除缓存)，让数据最终一致。
2.实时数据，频繁更新的数据，最好不要加缓存。
3.如果不是频繁更新的数据，又没法在数据变更时处理缓存，比如调用其他系统的接口，可以尝试加较短时间的缓存，比如1分钟。

详情见： https://blog.csdn.net/sinat_32502451/article/details/139545057