接口性能優化對于從事后端開發的同學來說，肯定再熟悉不過了，因為它是一個跟開發語言無關的公共問題。

該問題說簡單也簡單，說復雜也復雜。

有時候，只需加個索引就能解決問題。

有時候，需要做代碼重構。

有時候，需要增加緩存。

有時候，需要引入一些中間件，比如mq。

有時候，需要需要分庫分表。

有時候，需要拆分服務。

等等。。。

導致接口性能問題的原因千奇百怪，不同的項目不同的接口，原因可能也不一樣。

本文我總結了一些行之有效的，優化接口性能的辦法，給有需要的朋友一個參考。

1.索引

接口性能優化大家第一個想到的可能是：優化索引。

沒錯，優化索引的成本是最小的。

你通過查看線上日志或者監控報告，查到某個接口用到的某條sql語句耗時比較長。

這時你可能會有下面這些疑問：

1. 該sql語句加索引了沒？
2. 加的索引生效了沒？
3. mysql選錯索引了沒？

1.1 沒加索引

sql語句中where條件的關鍵字段，或者order by后面的排序字段，忘了加索引，這個問題在項目中很常見。

項目剛開始的時候，由于表中的數據量小，加不加索引sql查詢性能差別不大。

后來，隨著業務的發展，表中數據量越來越多，就不得不加索引了。

可以通過命令：

showindexfrom`order`;

能單獨查看某張表的索引情況。

也可以通過命令：

showcreatetable`order`;

查看整張表的建表語句，里面同樣會顯示索引情況。

通過ALTER TABLE命令可以添加索引：

ALTERTABLE`order`ADDINDEXidx_name(name);

也可以通過CREATE INDEX命令添加索引：

CREATEINDEXidx_nameON`order`(name);

不過這里有一個需要注意的地方是：想通過命令修改索引，是不行的。

目前在mysql中如果想要修改索引，只能先刪除索引，再重新添加新的。

刪除索引可以用DROP INDEX命令：

ALTERTABLE`order`DROPINDEXidx_name;

用DROP INDEX命令也行：

DROPINDEXidx_nameON`order`;

1.2 索引沒生效

通過上面的命令我們已經能夠確認索引是有的，但它生效了沒？此時你內心或許會冒出這樣一個疑問。

那么，如何查看索引有沒有生效呢？

答：可以使用explain命令，查看mysql的執行計劃，它會顯示索引的使用情況。

例如：

explainselect*from`order`wherecode='002';

結果：

通過這幾列可以判斷索引使用情況，執行計劃包含列的含義如下圖所示：

說實話，sql語句沒有走索引，排除沒有建索引之外，最大的可能性是索引失效了。

下面說說索引失效的常見原因：

如果不是上面的這些原因，則需要再進一步排查一下其他原因。

1.3 選錯索引

此外，你有沒有遇到過這樣一種情況：明明是同一條sql，只有入參不同而已。有的時候走的索引a，有的時候卻走的索引b？

沒錯，有時候mysql會選錯索引。

必要時可以使用force index來強制查詢sql走某個索引。

2. sql優化

如果優化了索引之后，也沒啥效果。

接下來試著優化一下sql語句，因為它的改造成本相對于java代碼來說也要小得多。

下面給大家列舉了sql優化的15個小技巧：

3. 遠程調用

很多時候，我們需要在某個接口中，調用其他服務的接口。

比如有這樣的業務場景：

在用戶信息查詢接口中需要返回：用戶名稱、性別、等級、頭像、積分、成長值等信息。

而用戶名稱、性別、等級、頭像在用戶服務中，積分在積分服務中，成長值在成長值服務中。為了匯總這些數據統一返回，需要另外提供一個對外接口服務。

于是，用戶信息查詢接口需要調用用戶查詢接口、積分查詢接口 和 成長值查詢接口，然后匯總數據統一返回。

調用過程如下圖所示：

調用遠程接口總耗時 530ms = 200ms + 150ms + 180ms

顯然這種串行調用遠程接口性能是非常不好的，調用遠程接口總的耗時為所有的遠程接口耗時之和。

那么如何優化遠程接口性能呢？

3.1 并行調用

上面說到，既然串行調用多個遠程接口性能很差，為什么不改成并行呢？

如下圖所示：

調用遠程接口總耗時 200ms = 200ms（即耗時最長的那次遠程接口調用）

在java8之前可以通過實現Callable接口，獲取線程返回結果。

java8以后通過CompleteFuture類實現該功能。我們這里以CompleteFuture為例：

publicUserInfogetUserInfo(Longid)throwsInterruptedException,ExecutionException{
finalUserInfouserInfo=newUserInfo();
CompletableFutureuserFuture=CompletableFuture.supplyAsync(()->{
getRemoteUserAndFill(id,userInfo);
returnBoolean.TRUE;
},executor);

CompletableFuturebonusFuture=CompletableFuture.supplyAsync(()->{
getRemoteBonusAndFill(id,userInfo);
returnBoolean.TRUE;
},executor);

CompletableFuturegrowthFuture=CompletableFuture.supplyAsync(()->{
getRemoteGrowthAndFill(id,userInfo);
returnBoolean.TRUE;
},executor);
CompletableFuture.allOf(userFuture,bonusFuture,growthFuture).join();

userFuture.get();
bonusFuture.get();
growthFuture.get();

returnuserInfo;
}

溫馨提醒一下，這兩種方式別忘了使用線程池。示例中我用到了executor，表示自定義的線程池，為了防止高并發場景下，出現線程過多的問題。

3.2 數據異構

上面說到的用戶信息查詢接口需要調用用戶查詢接口、積分查詢接口 和 成長值查詢接口，然后匯總數據統一返回。

那么，我們能不能把數據冗余一下，把用戶信息、積分和成長值的數據統一存儲到一個地方，比如：redis，存的數據結構就是用戶信息查詢接口所需要的內容。然后通過用戶id，直接從redis中查詢數據出來，不就OK了？

如果在高并發的場景下，為了提升接口性能，遠程接口調用大概率會被去掉，而改成保存冗余數據的數據異構方案。

但需要注意的是，如果使用了數據異構方案，就可能會出現數據一致性問題。

用戶信息、積分和成長值有更新的話，大部分情況下，會先更新到數據庫，然后同步到redis。但這種跨庫的操作，可能會導致兩邊數據不一致的情況產生。

4. 重復調用

重復調用在我們的日常工作代碼中可以說隨處可見，但如果沒有控制好，會非常影響接口的性能。

不信，我們一起看看。

4.1 循環查數據庫

有時候，我們需要從指定的用戶集合中，查詢出有哪些是在數據庫中已經存在的。

實現代碼可以這樣寫：

publicListqueryUser(ListsearchList){
if(CollectionUtils.isEmpty(searchList)){
returnCollections.emptyList();
}

Listresult=Lists.newArrayList();
searchList.forEach(user->result.add(userMapper.getUserById(user.getId())));
returnresult;
}

這里如果有50個用戶，則需要循環50次，去查詢數據庫。我們都知道，每查詢一次數據庫，就是一次遠程調用。

如果查詢50次數據庫，就有50次遠程調用，這是非常耗時的操作。

那么，我們如何優化呢？

具體代碼如下：

publicListqueryUser(ListsearchList){
if(CollectionUtils.isEmpty(searchList)){
returnCollections.emptyList();
}
Listids=searchList.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList());
returnuserMapper.getUserByIds(ids);
}

提供一個根據用戶id集合批量查詢用戶的接口，只遠程調用一次，就能查詢出所有的數據。

這里有個需要注意的地方是：id集合的大小要做限制，最好一次不要請求太多的數據。要根據實際情況而定，建議控制每次請求的記錄條數在500以內。

4.2 死循環

有些小伙伴看到這個標題，可能會感到有點意外，死循環也算？

代碼中不是應該避免死循環嗎？為啥還是會產生死循環？

有時候死循環是我們自己寫的，例如下面這段代碼：

while(true){
if(condition){
break;
}
System.out.println("dosamething");
}

這里使用了while(true)的循環調用，這種寫法在CAS自旋鎖中使用比較多。

當滿足condition等于true的時候，則自動退出該循環。

如果condition條件非常復雜，一旦出現判斷不正確，或者少寫了一些邏輯判斷，就可能在某些場景下出現死循環的問題。

出現死循環，大概率是開發人員人為的bug導致的，不過這種情況很容易被測出來。

還有一種隱藏的比較深的死循環，是由于代碼寫的不太嚴謹導致的。如果用正常數據，可能測不出問題，但一旦出現異常數據，就會立即出現死循環。

4.3 無限遞歸

如果想要打印某個分類的所有父分類，可以用類似這樣的遞歸方法實現：

publicvoidprintCategory(Categorycategory){
if(category==null
||category.getParentId()==null){
return;
}
System.out.println("父分類名稱："+category.getName());
Categoryparent=categoryMapper.getCategoryById(category.getParentId());
printCategory(parent);
}

正常情況下，這段代碼是沒有問題的。

但如果某次有人誤操作，把某個分類的parentId指向了它自己，這樣就會出現無限遞歸的情況。導致接口一直不能返回數據，最終會發生堆棧溢出。

建議寫遞歸方法時，設定一個遞歸的深度，比如：分類最大等級有4級，則深度可以設置為4。然后在遞歸方法中做判斷，如果深度大于4時，則自動返回，這樣就能避免無限循環的情況。

5. 異步處理

有時候，我們接口性能優化，需要重新梳理一下業務邏輯，看看是否有設計上不太合理的地方。

比如有個用戶請求接口中，需要做業務操作，發站內通知，和記錄操作日志。為了實現起來比較方便，通常我們會將這些邏輯放在接口中同步執行，勢必會對接口性能造成一定的影響。

接口內部流程圖如下：

這個接口表面上看起來沒有問題，但如果你仔細梳理一下業務邏輯，會發現只有業務操作才是核心邏輯，其他的功能都是非核心邏輯。

在這里有個原則就是：核心邏輯可以同步執行，同步寫庫。非核心邏輯，可以異步執行，異步寫庫。

上面這個例子中，發站內通知和用戶操作日志功能，對實時性要求不高，即使晚點寫庫，用戶無非是晚點收到站內通知，或者運營晚點看到用戶操作日志，對業務影響不大，所以完全可以異步處理。

通常異步主要有兩種：多線程 和 mq。

5.1 線程池

使用線程池改造之后，接口邏輯如下：

發站內通知和用戶操作日志功能，被提交到了兩個單獨的線程池中。

這樣接口中重點關注的是業務操作，把其他的邏輯交給線程異步執行，這樣改造之后，讓接口性能瞬間提升了。

但使用線程池有個小問題就是：如果服務器重啟了，或者是需要被執行的功能出現異常了，無法重試，會丟數據。

那么這個問題該怎么辦呢？

5.2 mq

使用mq改造之后，接口邏輯如下：

對于發站內通知和用戶操作日志功能，在接口中并沒真正實現，它只發送了mq消息到mq服務器。然后由mq消費者消費消息時，才真正的執行這兩個功能。

這樣改造之后，接口性能同樣提升了，因為發送mq消息速度是很快的，我們只需關注業務操作的代碼即可。

6. 避免大事務

很多小伙伴在使用spring框架開發項目時，為了方便，喜歡使用@Transactional注解提供事務功能。

沒錯，使用@Transactional注解這種聲明式事務的方式提供事務功能，確實能少寫很多代碼，提升開發效率。

但也容易造成大事務，引發其他的問題。

下面用一張圖看看大事務引發的問題。

從圖中能夠看出，大事務問題可能會造成接口超時，對接口的性能有直接的影響。

我們該如何優化大事務呢？

1. 少用@Transactional注解
2. 將查詢(select)方法放到事務外
3. 事務中避免遠程調用
4. 事務中避免一次性處理太多數據
5. 有些功能可以非事務執行
6. 有些功能可以異步處理

7. 鎖粒度

在某些業務場景中，為了防止多個線程并發修改某個共享數據，造成數據異常。

為了解決并發場景下，多個線程同時修改數據，造成數據不一致的情況。通常情況下，我們會：加鎖。

但如果鎖加得不好，導致鎖的粒度太粗，也會非常影響接口性能。

7.1 synchronized

在java中提供了synchronized關鍵字給我們的代碼加鎖。

通常有兩種寫法：在方法上加鎖 和 在代碼塊上加鎖。

先看看如何在方法上加鎖：

publicsynchronizeddoSave(StringfileUrl){
mkdir();
uploadFile(fileUrl);
sendMessage(fileUrl);
}

這里加鎖的目的是為了防止并發的情況下，創建了相同的目錄，第二次會創建失敗，影響業務功能。

但這種直接在方法上加鎖，鎖的粒度有點粗。因為doSave方法中的上傳文件和發消息方法，是不需要加鎖的。只有創建目錄方法，才需要加鎖。

我們都知道文件上傳操作是非常耗時的，如果將整個方法加鎖，那么需要等到整個方法執行完之后才能釋放鎖。顯然，這會導致該方法的性能很差，變得得不償失。

這時，我們可以改成在代碼塊上加鎖了，具體代碼如下：

publicvoiddoSave(Stringpath,StringfileUrl){
synchronized(this){
if(!exists(path)){
mkdir(path);
}
}
uploadFile(fileUrl);
sendMessage(fileUrl);
}

這樣改造之后，鎖的粒度一下子變小了，只有并發創建目錄功能才加了鎖。而創建目錄是一個非常快的操作，即使加鎖對接口的性能影響也不大。

最重要的是，其他的上傳文件和發送消息功能，任然可以并發執行。

當然，這種做在單機版的服務中，是沒有問題的。但現在部署的生產環境，為了保證服務的穩定性，一般情況下，同一個服務會被部署在多個節點中。如果哪天掛了一個節點，其他的節點服務任然可用。

多節點部署避免了因為某個節點掛了，導致服務不可用的情況。同時也能分攤整個系統的流量，避免系統壓力過大。

同時它也帶來了新的問題：synchronized只能保證一個節點加鎖是有效的，但如果有多個節點如何加鎖呢?

答：這就需要使用：分布式鎖了。目前主流的分布式鎖包括：redis分布式鎖、zookeeper分布式鎖 和 數據庫分布式鎖。

由于zookeeper分布式鎖的性能不太好，真實業務場景用的不多，這里先不講。

下面聊一下redis分布式鎖。

7.2 redis分布式鎖

在分布式系統中，由于redis分布式鎖相對于更簡單和高效，成為了分布式鎖的首先，被我們用到了很多實際業務場景當中。

使用redis分布式鎖的偽代碼如下：

publicvoiddoSave(Stringpath,StringfileUrl){
try{
Stringresult=jedis.set(lockKey,requestId,"NX","PX",expireTime);
if("OK".equals(result)){
if(!exists(path)){
mkdir(path);
uploadFile(fileUrl);
sendMessage(fileUrl);
}
returntrue;
}
}finally{
unlock(lockKey,requestId);
}
returnfalse;
}

跟之前使用synchronized關鍵字加鎖時一樣，這里鎖的范圍也太大了，換句話說就是鎖的粒度太粗，這樣會導致整個方法的執行效率很低。

其實只有創建目錄的時候，才需要加分布式鎖，其余代碼根本不用加鎖。

于是，我們需要優化一下代碼：

publicvoiddoSave(Stringpath,StringfileUrl){
if(this.tryLock()){
mkdir(path);
}
uploadFile(fileUrl);
sendMessage(fileUrl);
}

privatebooleantryLock(){
try{
Stringresult=jedis.set(lockKey,requestId,"NX","PX",expireTime);
if("OK".equals(result)){
returntrue;
}
}finally{
unlock(lockKey,requestId);
}
returnfalse;
}

上面代碼將加鎖的范圍縮小了，只有創建目錄時才加了鎖。這樣看似簡單的優化之后，接口性能能提升很多。說不定，會有意外的驚喜喔。哈哈哈。

redis分布式鎖雖說好用，但它在使用時，有很多注意的細節，隱藏了很多坑，如果稍不注意很容易踩中。

7.3 數據庫分布式鎖

mysql數據庫中主要有三種鎖：

• 表鎖：加鎖快，不會出現死鎖。但鎖定粒度大，發生鎖沖突的概率最高，并發度最低。
• 行鎖：加鎖慢，會出現死鎖。但鎖定粒度最小，發生鎖沖突的概率最低，并發度也最高。
• 間隙鎖：開銷和加鎖時間界于表鎖和行鎖之間。它會出現死鎖，鎖定粒度界于表鎖和行鎖之間，并發度一般。

并發度越高，意味著接口性能越好。

所以數據庫鎖的優化方向是：

優先使用行鎖，其次使用間隙鎖，再其次使用表鎖。

趕緊看看，你用對了沒？

8.分頁處理

有時候我會調用某個接口批量查詢數據，比如：通過用戶id批量查詢出用戶信息，然后給這些用戶送積分。

但如果你一次性查詢的用戶數量太多了，比如一次查詢2000個用戶的數據。參數中傳入了2000個用戶的id，遠程調用接口，會發現該用戶查詢接口經常超時。

調用代碼如下：

Listusers=remoteCallUser(ids);

眾所周知，調用接口從數據庫獲取數據，是需要經過網絡傳輸的。如果數據量太大，無論是獲取數據的速度，還是網絡傳輸受限于帶寬，都會導致耗時時間比較長。

那么，這種情況要如何優化呢？

答：分頁處理。

將一次獲取所有的數據的請求，改成分多次獲取，每次只獲取一部分用戶的數據，最后進行合并和匯總。

其實，處理這個問題，要分為兩種場景：同步調用 和 異步調用。

8.1 同步調用

如果在job中需要獲取2000個用戶的信息，它要求只要能正確獲取到數據就好，對獲取數據的總耗時要求不太高。

但對每一次遠程接口調用的耗時有要求，不能大于500ms，不然會有郵件預警。

這時，我們可以同步分頁調用批量查詢用戶信息接口。

具體示例代碼如下：

List>allIds=Lists.partition(ids,200);

for(ListbatchIds:allIds){
Listusers=remoteCallUser(batchIds);
}

代碼中我用的google的guava工具中的Lists.partition方法，用它來做分頁簡直太好用了，不然要巴拉巴拉寫一大堆分頁的代碼。

8.2 異步調用

如果是在某個接口中需要獲取2000個用戶的信息，它考慮的就需要更多一些。

除了需要考慮遠程調用接口的耗時之外，還需要考慮該接口本身的總耗時，也不能超時500ms。

這時候用上面的同步分頁請求遠程接口，肯定是行不通的。

那么，只能使用異步調用了。

代碼如下：

List>allIds=Lists.partition(ids,200);

finalListresult=Lists.newArrayList();
allIds.stream().forEach((batchIds)->{
CompletableFuture.supplyAsync(()->{
result.addAll(remoteCallUser(batchIds));
returnBoolean.TRUE;
},executor);
})

使用CompletableFuture類，多個線程異步調用遠程接口，最后匯總結果統一返回。

9.加緩存

解決接口性能問題，加緩存是一個非常高效的方法。

但不能為了緩存而緩存，還是要看具體的業務場景。畢竟加了緩存，會導致接口的復雜度增加，它會帶來數據不一致問題。

在有些并發量比較低的場景中，比如用戶下單，可以不用加緩存。

還有些場景，比如在商城首頁顯示商品分類的地方，假設這里的分類是調用接口獲取到的數據，但頁面暫時沒有做靜態化。

如果查詢分類樹的接口沒有使用緩存，而直接從數據庫查詢數據，性能會非常差。

那么如何使用緩存呢？

9.1 redis緩存

通常情況下，我們使用最多的緩存可能是：redis和memcached。

但對于java應用來說，絕大多數都是使用的redis，所以接下來我們以redis為例。

由于在關系型數據庫，比如：mysql中，菜單是有上下級關系的。某個四級分類是某個三級分類的子分類，這個三級分類，又是某個二級分類的子分類，而這個二級分類，又是某個一級分類的子分類。

這種存儲結構決定了，想一次性查出這個分類樹，并非是一件非常容易的事情。這就需要使用程序遞歸查詢了，如果分類多的話，這個遞歸是比較耗時的。

所以，如果每次都直接從數據庫中查詢分類樹的數據，是一個非常耗時的操作。

這時我們可以使用緩存，大部分情況，接口都直接從緩存中獲取數據。操作redis可以使用成熟的框架，比如：jedis和redisson等。

用jedis偽代碼如下：

Stringjson=jedis.get(key);
if(StringUtils.isNotEmpty(json)){
CategoryTreecategoryTree=JsonUtil.toObject(json);
returncategoryTree;
}
returnqueryCategoryTreeFromDb();

先從redis中根據某個key查詢是否有菜單數據，如果有則轉換成對象，直接返回。如果redis中沒有查到菜單數據，則再從數據庫中查詢菜單數據，有則返回。

此外，我們還需要有個job每隔一段時間，從數據庫中查詢菜單數據，更新到redis當中，這樣以后每次都能直接從redis中獲取菜單的數據，而無需訪問數據庫了。

這樣改造之后，能快速的提升性能。

但這樣做性能提升不是最佳的，還有其他的方案，我們一起看看下面的內容。

9.2 二級緩存

上面的方案是基于redis緩存的，雖說redis訪問速度很快。但畢竟是一個遠程調用，而且菜單樹的數據很多，在網絡傳輸的過程中，是有些耗時的。

有沒有辦法，不經過請求遠程，就能直接獲取到數據呢？

答：使用二級緩存，即基于內存的緩存。

除了自己手寫的內存緩存之后，目前使用比較多的內存緩存框架有：guava、Ehcache、caffine等。

我們在這里以caffeine為例，它是spring官方推薦的。

第一步，引入caffeine的相關jar包

org.springframework.boot
spring-boot-starter-cache


com.github.ben-manes.caffeine
caffeine
2.6.0

第二步，配置CacheManager，開啟EnableCaching

@Configuration
@EnableCaching
publicclassCacheConfig{
@Bean
publicCacheManagercacheManager(){
CaffeineCacheManagercacheManager=newCaffeineCacheManager();
//Caffeine配置
Caffeinecaffeine=Caffeine.newBuilder()
//最后一次寫入后經過固定時間過期
.expireAfterWrite(10,TimeUnit.SECONDS)
//緩存的最大條數
.maximumSize(1000);
cacheManager.setCaffeine(caffeine);
returncacheManager;
}
}

第三步，使用Cacheable注解獲取數據

@Service
publicclassCategoryService{

@Cacheable(value="category",key="#categoryKey")
publicCategoryModelgetCategory(StringcategoryKey){
Stringjson=jedis.get(categoryKey);
if(StringUtils.isNotEmpty(json)){
CategoryTreecategoryTree=JsonUtil.toObject(json);
returncategoryTree;
}
returnqueryCategoryTreeFromDb();
}
}

調用categoryService.getCategory()方法時，先從caffine緩存中獲取數據，如果能夠獲取到數據，則直接返回該數據，不進入方法體。

如果不能獲取到數據，則再從redis中查一次數據。如果查詢到了，則返回數據，并且放入caffine中。

如果還是沒有查到數據，則直接從數據庫中獲取到數據，然后放到caffine緩存中。

具體流程圖如下：

該方案的性能更好，但有個缺點就是，如果數據更新了，不能及時刷新緩存。此外，如果有多臺服務器節點，可能存在各個節點上數據不一樣的情況。

由此可見，二級緩存給我們帶來性能提升的同時，也帶來了數據不一致的問題。使用二級緩存一定要結合實際的業務場景，并非所有的業務場景都適用。

但上面我列舉的分類場景，是適合使用二級緩存的。因為它屬于用戶不敏感數據，即使出現了稍微有點數據不一致也沒有關系，用戶有可能都沒有察覺出來。

10. 分庫分表

有時候，接口性能受限的不是別的，而是數據庫。

當系統發展到一定的階段，用戶并發量大，會有大量的數據庫請求，需要占用大量的數據庫連接，同時會帶來磁盤IO的性能瓶頸問題。

此外，隨著用戶數量越來越多，產生的數據也越來越多，一張表有可能存不下。由于數據量太大，sql語句查詢數據時，即使走了索引也會非常耗時。

這時該怎么辦呢？

答：需要做分庫分表。

如下圖所示：

圖中將用戶庫拆分成了三個庫，每個庫都包含了四張用戶表。

如果有用戶請求過來的時候，先根據用戶id路由到其中一個用戶庫，然后再定位到某張表。

路由的算法挺多的：

• 根據id取模，比如：id=7，有4張表，則7%4=3，模為3，路由到用戶表3。
• 給id指定一個區間范圍，比如：id的值是0-10萬，則數據存在用戶表0，id的值是10-20萬，則數據存在用戶表1。
• 一致性hash算法

分庫分表主要有兩個方向：垂直和水平。

說實話垂直方向（即業務方向）更簡單。

在水平方向（即數據方向）上，分庫和分表的作用，其實是有區別的，不能混為一談。

• 分庫：是為了解決數據庫連接資源不足問題，和磁盤IO的性能瓶頸問題。
• 分表：是為了解決單表數據量太大，sql語句查詢數據時，即使走了索引也非常耗時問題。此外還可以解決消耗cpu資源問題。
• 分庫分表：可以解決 數據庫連接資源不足、磁盤IO的性能瓶頸、檢索數據耗時 和 消耗cpu資源等問題。

如果在有些業務場景中，用戶并發量很大，但是需要保存的數據量很少，這時可以只分庫，不分表。

如果在有些業務場景中，用戶并發量不大，但是需要保存的數量很多，這時可以只分表，不分庫。

如果在有些業務場景中，用戶并發量大，并且需要保存的數量也很多時，可以分庫分表。

11. 輔助功能

優化接口性能問題，除了上面提到的這些常用方法之外，還需要配合使用一些輔助功能，因為它們真的可以幫我們提升查找問題的效率。

11.1 開啟慢查詢日志

通常情況下，為了定位sql的性能瓶頸，我們需要開啟mysql的慢查詢日志。把超過指定時間的sql語句，單獨記錄下來，方面以后分析和定位問題。

開啟慢查詢日志需要重點關注三個參數：

• slow_query_log 慢查詢開關
• slow_query_log_file 慢查詢日志存放的路徑
• long_query_time 超過多少秒才會記錄日志

通過mysql的set命令可以設置：

setglobalslow_query_log='ON';
setglobalslow_query_log_file='/usr/local/mysql/data/slow.log';
setgloballong_query_time=2;

設置完之后，如果某條sql的執行時間超過了2秒，會被自動記錄到slow.log文件中。

當然也可以直接修改配置文件my.cnf

[mysqld]
slow_query_log=ON
slow_query_log_file=/usr/local/mysql/data/slow.log
long_query_time=2

但這種方式需要重啟mysql服務。

很多公司每天早上都會發一封慢查詢日志的郵件，開發人員根據這些信息優化sql。

11.2 加監控

為了出現sql問題時，能夠讓我們及時發現，我們需要對系統做監控。

目前業界使用比較多的開源監控系統是：Prometheus。

它提供了 監控 和 預警 的功能。

架構圖如下：

我們可以用它監控如下信息：

• 接口響應時間
• 調用第三方服務耗時
• 慢查詢sql耗時
• cpu使用情況
• 內存使用情況
• 磁盤使用情況
• 數據庫使用情況

等等。。。

它的界面大概長這樣子：

可以看到mysql當前qps，活躍線程數，連接數，緩存池的大小等信息。

如果發現數據量連接池占用太多，對接口的性能肯定會有影響。

這時可能是代碼中開啟了連接忘了關，或者并發量太大了導致的，需要做進一步排查和系統優化。

截圖中只是它一小部分功能，如果你想了解更多功能，可以訪問Prometheus的官網：https://prometheus.io/

11.3 鏈路跟蹤

有時候某個接口涉及的邏輯很多，比如：查數據庫、查redis、遠程調用接口，發mq消息，執行業務代碼等等。

該接口一次請求的鏈路很長，如果逐一排查，需要花費大量的時間，這時候，我們已經沒法用傳統的辦法定位問題了。

有沒有辦法解決這問題呢？

用分布式鏈路跟蹤系統：skywalking。

架構圖如下：

通過skywalking定位性能問題：

在skywalking中可以通過traceId（全局唯一的id），串聯一個接口請求的完整鏈路。可以看到整個接口的耗時，調用的遠程服務的耗時，訪問數據庫或者redis的耗時等等，功能非常強大。

之前沒有這個功能的時候，為了定位線上接口性能問題，我們還需要在代碼中加日志，手動打印出鏈路中各個環節的耗時情況，然后再逐一排查。

如果你用過skywalking排查接口性能問題，不自覺的會愛上它的。如果你想了解更多功能，可以訪問skywalking的官網：https://skywalking.apache.org/

審核編輯 ：李倩