后端接口性能优化“小妙招”

学习 JAVA ，就离不开后端，而工作大部分时间我们都是在开发业务接口，那么其性能就尤为重要。如果接口慢，我们应该从哪些方面对接口进行优化呢？

01 

【善于使用异步编程】

• 利用多线程实现异步

比较推荐用自定义TreadPool来实现多线程，在Java 8及以上的版本，也可以使用CompletableFuture来实现。

• 使用Mq中间件实现异步

现在市面上比较流行的分布式消息中间件有rocketmMq、rabbitMq、kafka等，在Springboot的环境中引入相关的消息中间件也比较简单，这里就不再赘述了。

02 

【数据量大时使用批量与分批操作】

1、在查询数据库的时候我们要尽量避免在for循环中操作数据库，尽量使用批量处理来对数据库进行操作。

在Mybatis中我们可以使用批量处理器来对数据库进行操作，MybatisPlus甚至为我们封装好了批量处理的API。

2、避免在for循环中进行rpc调用，尽量使用批量查询。

3、如果操作的数据量很大，那么我们可以进行分批处理，这样可以避免一次交互的数据量过大，从而导致接口响应过慢。

03 

【避免大事务】

• 大事务会带来什么危害？

1、并发情况下，数据库连接池容易被撑爆

2、锁定太多的数据，造成大量的阻塞和锁超时

3、执行时间长，容易造成主从延迟

4、回滚所需要的时间比较长

• 如何解决大事务问题？

尽量少使用@Transactional注解，虽然它真的很方便，但是声明式事务很难控制好事务的粒度，推荐使用编程式事务。

Spring提供了TransactionTemplate来帮助我们实现编程式事务。

TransactionTemplate的简单使用：

@Resource private TransactionTemplate transactionTemplate;        @Test    public void test1(){        transactionTemplate.execute(action->{            //执行数据库事务操作            return null;        });    }

04

【优化SQL慢查询】

• 导致慢查询的原因

1、关键的字段缺少索引

我们可以根据Explain分析慢SQL，如果没有建立索引的话，创建索引即可。

2、有索引，但是却没有用上索引

我们通过Explain分析慢SQL，发现没有使用到索引，但是发现已经创建了索引，那么这种情况就是索引失效了。

这里举例一些索引失效的一些场景：

①.字段类型不匹配

②.索引列使用了函数

③.like使用了左模糊

④.使用了联合索引，但是却不满足最左匹配原则……

3、SQL比较复杂且慢，但是不好优化

建议利用Java代码逻辑来实现对应的逻辑，复杂的SQL不仅可能导致慢查询，也不利用后期代码的维护工作。

4、数据表数据很多

①.如果旧数据用户访问的比较少，我们可以对数据进行冷热分离

②.对数据进行分库分表

如果表的数据量已经很大了，那么我们可能就需要进行分库分表的处理了。可以使用ShardingJDBC，Mycat等成熟的中间件或者代理来帮助我们完成。

05 

【善于利用缓存】

对于并发比较高的系统，缓存是非常有必要的。我们可以将一些查询较多、但是修改不频繁的数据放入到缓存中，

这样可以帮助我们减少对数据库的访问，不仅可以减轻数据库的压力，而且接口的响应速度也可以得到很大的提升。

• 使用Redis作分布式缓存

通常我们会利用Redis作为分布式缓存中间件，但是在使用Redis的时候，我们对key的设计要合理，不然出现Big Key，很有可能影响到我们接口的响应速度。

• 使用Caffeine作为本地缓存

很多时候除了利用Redis做分布式缓存，同时也会做一个本地缓存，减轻redis的压力。这里以caffeine为例，还有很多其他本地缓存的实现。

06

【控制好锁的粒度】

在并发场景下，很多时候我们都需要使用到锁来帮助我们保证数据的安全性，包括像数据的幂等性处理都需要用到锁。

但是如果不管我们使用Sysnchrnoized关键字，jdk的lock锁，还是分布式锁，都需要控制好锁的粒度，如果锁的粒度很大，会影响到我们系统的吞吐量。

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