接口優(yōu)化的常見方案實(shí)戰(zhàn)總結(jié)

作者 | 京東云開發(fā)者

一、背景

針對老項(xiàng)目，去年做了許多降本增效的事情，其中發(fā)現(xiàn)最多的就是接口耗時過長的問題，就集中搞了一次接口性能優(yōu)化。本文將給小伙伴們分享一下接口優(yōu)化的通用方案。

二、接口優(yōu)化方案總結(jié)

1. 批處理

批量思想：批量操作數(shù)據(jù)庫，這個很好理解，我們在循環(huán)插入場景的接口中，可以在批處理執(zhí)行完成后一次性插入或更新數(shù)據(jù)庫，避免多次 IO。

//for循環(huán)單筆入庫
list.stream().forEatch(msg->{
    insert();
});

//批量入庫
batchInsert();

2. 異步處理

異步思想：針對耗時比較長且不是結(jié)果必須的邏輯，我們可以考慮放到異步執(zhí)行，這樣能降低接口耗時。

例如一個理財(cái)?shù)纳曩徑涌?，入賬和寫入申購文件是同步執(zhí)行的，因?yàn)槭?T+1 交易，后面這兩個邏輯其實(shí)不是結(jié)果必須的，我們并不需要關(guān)注它的實(shí)時結(jié)果，所以我們考慮把入賬和寫入申購文件改為異步處理。如圖所示：

至于異步的實(shí)現(xiàn)方式，可以用線程池，也可以用消息隊(duì)列，還可以用一些調(diào)度任務(wù)框架。

3. 空間換時間

一個很好理解的空間換時間的例子是合理使用緩存，針對一些頻繁使用且不頻繁變更的數(shù)據(jù)，可以提前緩存起來，需要時直接查緩存，避免頻繁地查詢數(shù)據(jù)庫或者重復(fù)計(jì)算。

需要注意的事，這里用了合理二字，因?yàn)榭臻g換時間也是一把雙刃劍，需要綜合考慮你的使用場景，畢竟緩存帶來的數(shù)據(jù)一致性問題也挺令人頭疼。

這里的緩存可以是 R2M，也可以是本地緩存、memcached，或者M(jìn)ap。

舉一個股票工具的查詢例子：

因?yàn)椴呗暂唲拥恼{(diào)倉信息，每周只更新一次，所以原來的調(diào)接口就去查庫的邏輯并不合理，而且拿到調(diào)倉信息后，需要經(jīng)過復(fù)雜計(jì)算，最終得出回測收益和跑贏滬深指數(shù)這些我們想要的結(jié)果。如果我們把查庫操作和計(jì)算結(jié)果放入緩存，可以節(jié)省很多的執(zhí)行時間。如圖：

4. 預(yù)處理

也就是預(yù)取思想，就是提前要把查詢的數(shù)據(jù)，提前計(jì)算好，放入緩存或者表中的某個字段，用的時候會大幅提高接口性能。跟上面那個例子很像，但是關(guān)注點(diǎn)不同。

舉個簡單的例子：理財(cái)產(chǎn)品，會有根據(jù)凈值計(jì)算年化收益率的數(shù)據(jù)展示需求，利用凈值去套用年化收益率計(jì)算公式計(jì)算的邏輯我們可以采用預(yù)處理，這樣每一次接口調(diào)用直接取對應(yīng)字段就可以了。

5. 池化思想

我們都用過數(shù)據(jù)庫連接池，線程池等，這就是池思想的體現(xiàn)，它們解決的問題就是避免重復(fù)創(chuàng)建對象或創(chuàng)建連接，可以重復(fù)利用，避免不必要的損耗，畢竟創(chuàng)建銷毀也會占用時間。

池化思想包含但并不局限于以上兩種，總的來說池化思想的本質(zhì)是預(yù)分配與循環(huán)使用，明白這個原理后，我們即使是在做一些業(yè)務(wù)場景的需求時，也可以利用起來。

比如：對象池

6. 串行改并行

串行就是，當(dāng)前執(zhí)行邏輯必須等上一個執(zhí)行邏輯結(jié)束之后才執(zhí)行，并行就是兩個執(zhí)行邏輯互不干擾，所以并行相對來說就比較節(jié)省時間，當(dāng)然是建立在沒有結(jié)果參數(shù)依賴的前提下。

比如，理財(cái)?shù)某謧}信息展示接口，我們既需要查詢用戶的賬戶信息，也需要查詢商品信息和 banner 位信息等等來渲染持倉頁，如果是串行，基本上接口耗時就是累加的。如果是并行，接口耗時將大大降低。

如圖：

7. 索引

加索引能大大提高數(shù)據(jù)查詢效率，這個在接口設(shè)計(jì)之出也會考慮到，這里不再多贅述，隨著需求的迭代，我們重點(diǎn)整理一下索引不生效的一些場景，希望對小伙伴們有所幫助。

具體不生效場景不再一一舉例，后面有時間的話，單獨(dú)整理一下。

8. 避免大事務(wù)

所謂大事務(wù)問題，就是運(yùn)行時間較長的事務(wù)，由于事務(wù)一致不提交，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫連接被占用，影響到別的請求訪問數(shù)據(jù)庫，影響別的接口性能。

舉個例子：

@Transactional(value ="taskTransactionManager", propagation =Propagation.REQUIRED, isolation =Isolation.READ_COMMITTED, rollbackFor ={RuntimeException.class,Exception.class})
    publicBasicResultpurchaseRequest(PurchaseRecordrecord){
        BasicResult result =newBasicResult();
        //插入賬戶任務(wù)
        taskMapper.insert(ManagerParamUtil.buildTask(record,TaskEnum.Task_type.pension_account.type(),TaskEnum.Account_bizType.purchase_request.type()));
        //插入同步任務(wù)
        taskMapper.insert(ManagerParamUtil.buildTask(record,TaskEnum.Task_type.pension_sync.type(),TaskEnum.Sync_bizType.purchase.type()));
        //插入影像件上傳任務(wù)
        taskMapper.insert(ManagerParamUtil.buildTask(record,TaskEnum.Task_type.pension_sync.type(),TaskEnum.Sync_bizType.cert.type()));
        result.setInfo(ResultInfoEnum.SUCCESS);
        return result;
    }

上面這塊代碼主要是申購申請完成后，執(zhí)行一系列的后續(xù)操作，如果現(xiàn)在新增申購?fù)瓿珊?，發(fā)送 push 通知用戶的需求。很有可能我們會在后面直接追加，如下圖所示：事務(wù)中嵌套 RPC 調(diào)用，即非 DB 操作，這些非 DB 操作如果耗時較大的話，可能會出現(xiàn)大事務(wù)問題。大數(shù)據(jù)引發(fā)的問題主要有：死鎖、接口超時、主從延遲等。

@Transactional(value ="taskTransactionManager", propagation =Propagation.REQUIRED, isolation =Isolation.READ_COMMITTED, rollbackFor ={RuntimeException.class,Exception.class})
    publicBasicResultpurchaseRequest(PurchaseRecordrecord){
        BasicResult result =newBasicResult();
        ...
        pushRpc.doPush(record);        
        result.setInfo(ResultInfoEnum.SUCCESS);
        return result;
    }

所以為避免大事務(wù)問題，我們可以通過以下方案規(guī)避： 1，RPC 調(diào)用不放到事務(wù)里面 2，查詢操作盡量放到事務(wù)之外 3，事務(wù)中避免處理太多數(shù)據(jù)

9. 優(yōu)化程序結(jié)構(gòu)

程序結(jié)構(gòu)問題一般出現(xiàn)在多次需求迭代后，代碼疊加形成。會造成一些重復(fù)查詢、多次創(chuàng)建對象等耗時問題。在多人維護(hù)一個項(xiàng)目時比較多見。解決起來也比較簡單，我們需要針對接口整體做重構(gòu)，評估每個代碼塊的作用和用途，調(diào)整執(zhí)行順序。

10. 深分頁問題

深分頁問題比較常見，分頁我們一般最先想到的就是 limit ，為什么會慢，我們可以看下這個 SQL：

select*from purchase_record where productCode ='PA9044'andstatus=4orderby orderTime desclimit100000,200

limit 100000,200 意味著會掃描 100200 行，然后返回 200 行，丟棄掉前 100000 行。所以執(zhí)行速度很慢。一般可以采用標(biāo)簽記錄法來優(yōu)化，比如：

select*from purchase_record where productCode ='PA9044'andstatus=4and id >100000limit200

這樣優(yōu)化的好處是命中了主鍵索引，無論多少頁，性能都還不錯，但是局限性是需要一個連續(xù)自增的字段

11.SQL 優(yōu)化

sql 優(yōu)化能大幅提高接口的查詢性能，由于本文重點(diǎn)講述接口優(yōu)化的方案，具體 sql 優(yōu)化不再一一列舉，小伙伴們可以結(jié)合索引、分頁、等關(guān)注點(diǎn)考慮優(yōu)化方案。

12. 鎖粒度避免過粗

鎖一般是為了在高并發(fā)場景下保護(hù)共享資源采用的一種手段，但是如果鎖的粒度太粗，會很影響接口性能。 關(guān)于鎖粒度：就是你要鎖的范圍有多大，不管是 synchronized 還是 redis 分布式鎖，只需要在臨界資源處加鎖即可，不涉及共享資源的，不必要加鎖，就好比你要上衛(wèi)生間，只需要把衛(wèi)生間的門鎖上就可以，不需要把客廳的門也鎖上。 錯誤的加鎖方式：

//非共享資源
        privatevoidnotShare(){
        }
        //共享資源
        privatevoidshare(){
        }
        privateintwrong(){
            synchronized(this){
                share();
                notShare();
            }
        }

正確的加鎖方式：

//非共享資源
        privatevoidnotShare(){
        }
        //共享資源
        privatevoidshare(){
        }
        privateintright(){
            notShare();
            synchronized(this){
                share();

            }
        }

三、最后

接口性能問題形成的原因思考

我相信很多接口的效率問題不是一朝一夕形成的，在需求迭代的過程中，為了需求快速上線，采取直接累加代碼的方式去實(shí)現(xiàn)功能，這樣會造成以上這些接口性能問題。 變換思路，更高一級思考問題，站在接口設(shè)計(jì)者的角度去開發(fā)需求，會避免很多這樣的問題，也是降本增效的一種行之有效的方式。 以上，共勉！