先从小处着手,代码写的好坏,直接影响到接口的响应速度;当然这里也不可能展开详谈每一行代码怎么写,主要还是说一下措施:
代码规范:我经常会以自己的标准去衡量其他开发人员代码的好坏,虽然我也不是什么大牛,但毕竟做了十多年的开发,所以很多时候组内年轻人的代码,在我眼里都是不合格的,为了短时间内提升他们的代码水平,只能制定详细的代码规范让他们去遵守;
项目级的处理方案:有些公共的功能,并不需要每个开发去写代码,比如异常处理,直接往上抛,会有统一的代码捕捉异常进行处理的。
集体Code Review还是有必要做的,一方面起到一个威慑的作用(大部分人都好面子,如果自己写的代码太烂被大家看到,也会不好意思,所以写代码的时候会小心一些),另外确实可以让开发人员取长补短。
缓存很重要,所以单独拿出来说。
出参入参直接缓存:某些场景下,是可以直接把入参作为key,出参作为value,直接缓存起来的,比如放到Redis中;我们有个项目是做费率计算的,需要根据入参查询费率表,并有大量的计算操作,这种场景有两个特点:一是费率信息不会改变,二是计算复杂费时,这个场景就非常适用于出参入参直接缓存(出参=计算结果)。
字典类型的数据,可以静态化后放入内存或第三方缓存中,并定时刷新缓存或做缓存失效的设置。
提前做数据的整合和加工:如果一个接口返回的数据需要几张表关联后才能提供,如果可以的话,尽量提前把这个关联做好;真正接口查询的时候,只查询关联后的结果就可以了。
总之,能查询缓存的话,尽量不要直接查询数据库。
设计和代码一样重要,甚至在我看来,设计比敲代码更重要;所以如何设计一个接口,是非常重要的(通常要全盘考虑):
我见过这样的接口,号称万能接口,只对外提供一个接口,根据传入参数的不同,后面的业务逻辑也不相同,我是非常反感这样的做法。
垂直拆分:把一个庞大的接口,拆分成N个独立的小接口,每个接口可以独立部署、维护、迭代;但是接口的【大小】,是很考验开发人员(架构)的。
水平拆分:一方面把接口部署多套,前面挂负载均衡,这是水平拆分的一种;另外一种水平拆分,是将接口中的业务逻辑拆分后并行处理,也是可以减少接口的响应时间的。