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背景哪些问题会引起接口性能问题问题解决总结

背景

我负责的系统在去年初就完成了功能上的建设，然后开始进入到推广阶段。随着推广的逐步深入，收到了很多好评的同时也收到了很多对性能的吐槽。

刚刚收到吐槽的时候，我们的心情是这样的：

当越来越多对性能的吐槽反馈到我们这里的时候，我们意识到，接口性能的问题的优先级必须提高了。

然后我们就跟踪了 1 周的接口性能监控，这个时候我们的心情是这样的：

有 20 多个慢接口，5 个接口响应时间超过 5s，1 个超过 10s，其余的都在 2s 以上，稳定性不足 99.8%。

作为一个优秀的后端程序员，这个数据肯定是不能忍的，我们马上就进入了漫长的接口优化之路。本文就是对我们漫长工作历程的一个总结。

哪些问题会引起接口性能问题

这个问题的答案非常多，需要根据自己的业务场景具体分析。

这里做一个不完全的总结：数据库慢查询业务逻辑复杂线程池设计不合理锁设计不合理机器问题（fullGC，机器重启，线程打满）万金油解决方式问题解决 慢查询（基于 mysql）①深度分页

所谓的深度分页问题，涉及到 mysql 分页的原理。通常情况下，mysql 的分页是这样写的：

select name,code from student limit 100,20

含义当然就是从 student 表里查 100 到 120 这 20 条数据，mysql 会把前 120 条数据都查出来，抛弃前 100 条，返回 20 条。

当分页所以深度不大的时候当然没问题，随着分页的深入，sql 可能会变成这样：

select name,code from student limit 1000000,20

这个时候，mysql 会查出来 1000020 条数据，抛弃 1000000 条，如此大的数据量，速度一定快不起来。

那如何解决呢？一般情况下，最好的方式是增加一个条件：

select name,code from student where id>1000000 limit 20

这样，mysql 会走主键索引，直接连接到 1000000 处，然后查出来 20 条数据。但是这个方式需要接口的调用方配合改造，把上次查询出来的最大 id 以参数的方式传给接口提供方，会有沟通成本（调用方：老子不改！）。

②未加索引

这个是最容易解决的问题，我们可以通过：

show create table xxxx（表名）

查看某张表的索引。具体加索引的语句网上太多了，不再赘述。不过顺便提一嘴，加索引之前，需要考虑一下这个索引是不是有必要加，如果加索引的字段区分度非常低，那即使加了索引也不会生效。

另外，加索引的 alter 操作，可能引起锁表，执行 sql 的时候一定要在低峰期（血泪史！！！！）

③索引失效

这个是慢查询最不好分析的情况，虽然 mysql 提供了 explain 来评估某个 sql 的查询性能，其中就有使用的索引。

但是为啥索引会失效呢？mysql 却不会告诉咱，需要咱自己分析。大体上，可能引起索引失效的原因有这几个（可能不完全）：

需要特别提出的是，关于字段区分性很差的情况，在加索引的时候就应该进行评估。如果区分性很差，这个索引根本就没必要加。

区分性很差是什么意思呢，举几个例子，比如：

某个字段只可能有 3 个值，那这个字段的索引区分度就很低。再比如，某个字段大量为空，只有少量有值；再比如，某个字段值非常集中，90% 都是 1，剩下 10% 可能是 2,3,4....

进一步的，那如果不符合上面所有的索引失效的情况，但是 mysql 还是不使用对应的索引，是为啥呢？

这个跟 mysql 的 sql 优化有关，mysql 会在 sql 优化的时候自己选择合适的索引，很可能是 mysql 自己的选择算法算出来使用这个索引不会提升性能，所以就放弃了。

这种情况，可以使用 force index 关键字强制使用索引（建议修改前先实验一下，是不是真的会提升查询效率）：

select name,code from student force index(XXXXXX) where name = '天才' 

其中 xxxx 是索引名。

④join 过多 or 子查询过多

我把 join 过多和子查询过多放在一起说了。一般来说，不建议使用子查询，可以把子查询改成 join 来优化。同时，join 关联的表也不宜过多，一般来说 2-3 张表还是合适的。

具体关联几张表比较安全是需要具体问题具体分析的，如果各个表的数据量都很少，几百条几千条，那么关联的表的可以适当多一些，反之则需要少一些。

另外需要提到的是，在大多数情况下 join 是在内存里做的，如果匹配的量比较小，或者 join_buffer 设置的比较大，速度也不会很慢。

但是，当 join 的数据量比较大的时候，mysql 会采用在硬盘上创建临时表的方式进行多张表的关联匹配，这种显然效率就极低，本来磁盘的 IO 就不快，还要关联。

一般遇到这种情况的时候就建议从代码层面进行拆分，在业务层先查询一张表的数据，然后以关联字段作为条件查询关联表形成 map，然后在业务层进行数据的拼装。

一般来说，索引建立正确的话，会比 join 快很多，毕竟内存里拼接数据要比网络传输和硬盘 IO 快得多。

⑤in 的元素过多

这种问题，如果只看代码的话不太容易排查，最好结合监控和数据库日志一起分析。如果一个查询有 in，in 的条件加了合适的索引，这个时候的 sql 还是比较慢就可以高度怀疑是 in 的元素过多。

一旦排查出来是这个问题，解决起来也比较容易，不过是把元素分个组，每组查一次。想再快的话，可以再引入多线程。

进一步的，如果in的元素量大到一定程度还是快不起来，这种最好还是有个限制：

select id from student where id in (1,2,3 ...... 1000) limit 200

当然了，最好是在代码层面做个限制：

if (ids.size() > 200) {throw new Exception("单次查询数据量不能超过200");}

⑥单纯的数据量过大

这种问题，单纯代码的修修补补一般就解决不了了，需要变动整个的数据存储架构。或者是对底层 mysql 分表或分库+分表；或者就是直接变更底层数据库，把 mysql 转换成专门为处理大数据设计的数据库。

这种工作是个系统工程，需要严密的调研、方案设计、方案评审、性能评估、开发、测试、联调，同时需要设计严密的数据迁移方案、回滚方案、降级措施、故障处理预案。

除了以上团队内部的工作，还可能有跨系统沟通的工作，毕竟做了重大变更，下游系统的调用接口的方式有可能会需要变化。

出于篇幅的考虑，这个不再展开了，笔者有幸完整参与了一次亿级别数据量的数据库分表工作，对整个过程的复杂性深有体会，后续有机会也会分享出来。

业务逻辑复杂①循环调用

这种情况，一般都循环调用同一段代码，每次循环的逻辑一致，前后不关联。另外，搜索公众号Java后端栈后台回复“私活”，获取一份惊喜礼包。

比如说，我们要初始化一个列表，预置 12 个月的数据给前端：

List<Model> list = new ArrayList<>();for(int i = 0 ; i < 12 ; i ++) {Model model = calOneMonthData(i); // 计算某个月的数据，逻辑比较复杂，难以批量计算，效率也无法很高list.add(model);}

这种显然每个月的数据计算相互都是独立的，我们完全可以采用多线程方式进行：

// 建立一个线程池，注意要放在外面，不要每次执行代码就建立一个，具体线程池的使用就不展开了public static ExecutorService commonThreadPool = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 300L,TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(10), commonThreadFactory, new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());// 开始多线程调用List<Future<Model>> futures = new ArrayList<>();for(int i = 0 ; i < 12 ; i ++) {Future<Model> future = commonThreadPool.submit(() -> calOneMonthData(i););futures.add(future);}// 获取结果List<Model> list = new ArrayList<>();try {for (int i = 0 ; i < futures.size() ; i ++) {list.add(futures.get(i).get());}} catch (Exception e) {LOGGER.error("出现错误：", e);}

②顺序调用

如果不是类似上面循环调用，而是一次次的顺序调用，而且调用之间没有结果上的依赖，那么也可以用多线程的方式进行，例如：

代码上看：

A a = doA();B b = doB();C c = doC(a, b);D d = doD(c);E e = doE(c);return doResult(d, e);

那么可用 CompletableFuture 解决：

CompletableFuture<A> futureA = CompletableFuture.supplyAsync(() -> doA());CompletableFuture<B> futureB = CompletableFuture.supplyAsync(() -> doB());CompletableFuture.allOf(futureA,futureB) // 等a b 两个任务都执行完成C c = doC(futureA.join(), futureB.join());CompletableFuture<D> futureD = CompletableFuture.supplyAsync(() -> doD(c));CompletableFuture<E> futureE = CompletableFuture.supplyAsync(() -> doE(c));CompletableFuture.allOf(futureD,futureE) // 等d e两个任务都执行完成return doResult(futureD.join(),futureE.join());

这样 A B 两个逻辑可以并行执行，D E 两个逻辑可以并行执行，最大执行时间取决于哪个逻辑更慢。

线程池设计不合理

有的时候，即使我们使用了线程池让任务并行处理，接口的执行效率仍然不够快，这种情况可能是怎么回事呢？

这种情况首先应该怀疑是不是线程池设计的不合理。我觉得这里有必要回顾一下线程池的三个重要参数：核心线程数、最大线程数、等待队列。

这三个参数是怎么打配合的呢？当线程池创建的时候，如果不预热线程池，则线程池中线程为 0。当有任务提交到线程池，则开始创建核心线程。

当核心线程全部被占满，如果再有任务到达，则让任务进入等待队列开始等待。

如果队列也被占满，则开始创建非核心线程运行。

如果线程总数达到最大线程数，还是有任务到达，则开始根据线程池抛弃规则开始抛弃。

那么这个运行原理与接口运行时间有什么关系呢？

核心线程设置过小：核心线程设置过小则没有达到并行的效果线程池公用，别的业务的任务执行时间太长，占用了核心线程，另一个业务的任务到达就直接进入了等待队列任务太多，以至于占满了线程池，大量任务在队列中等待

在排查的时候，只要找到了问题出现的原因，那么解决方式也就清楚了，无非就是调整线程池参数，按照业务拆分线程池等等。

锁设计不合理

锁设计不合理一般有两种：锁类型使用不合理 or 锁过粗。

锁类型使用不合理的典型场景就是读写锁。也就是说，读是可以共享的，但是读的时候不能对共享变量写；而在写的时候，读写都不能进行。

在可以加读写锁的时候，如果我们加成了互斥锁，那么在读远远多于写的场景下，效率会极大降低。

锁过粗则是另一种常见的锁设计不合理的情况，如果我们把锁包裹的范围过大，则加锁时间会过长，例如：

public synchronized void doSome() {File f = calData();uploadToS3(f);sendSuccessMessage();}

这块逻辑一共处理了三部分，计算、上传结果、发送消息。显然上传结果和发送消息是完全可以不加锁的，因为这个跟共享变量根本不沾边。

因此完全可以改成：

public void doSome() {File f = null;synchronized(this) {f = calData();}uploadToS3(f);sendSuccessMessage();}

造成这个问题的原因非常多，笔者就遇到了定时任务过大引起 fullGC，代码存在线程泄露引起 RSS 内存占用过高进而引起机器重启等待诸多原因。

需要结合各种监控和具体场景具体分析，进而进行大事务拆分、重新规划线程池等等工作。

万金油解决方式

万金油这个形容词是从我们单位某位老师那里学来的，但是笔者觉得非常贴切。这些万金油解决方式往往能解决大部分的接口缓慢的问题，而且也往往是我们解决接口效率问题的最终解决方案。

当我们实在是没有办法排查出问题，或者实在是没有优化空间的时候，可以尝试这种万金油的方式。

①缓存

缓存是一种空间换取时间的解决方案，是在高性能存储介质上（例如：内存、SSD 硬盘等）存储一份数据备份。

当有请求打到服务器的时候，优先从缓存中读取数据。如果读取不到，则再从硬盘或通过网络获取数据。

由于内存或 SSD 相比硬盘或网络 IO 的效率高很多，则接口响应速度会变快非常多。缓存适合于应用在数据读远远大于数据写，且数据变化不频繁的场景中。

从技术选型上看，有这些：

简单的 mapguava 等本地缓存工具包缓存中间件：redis、tair 或 memcached

当然，memcached 现在用的很少了，因为相比于 redis 他不占优势。tair 则是阿里开发的一个分布式缓存中间件，他的优势是理论上可以在不停服的情况下，动态扩展存储容量，适用于大数据量缓存存储。

相比于单机 redis 缓存当然有优势，而他与可扩展 Redis 集群的对比则需要进一步调研。

进一步的，当前缓存的模型一般都是 key-value 模型。如何设计 key 以提高缓存的命中率是个大学问，好的 key 设计和坏的 key 设计所提升的性能差别非常大。

而且，key 设计是没有一定之规的，需要结合具体的业务场景去分析。各个大公司分享出来的相关文章，缓存设计基本上是最大篇幅。

②回调 or 反查

这种方式往往是业务上的解决方式，在订单或者付款系统中应用的比较多。

举个例子：当我们付款的时候，需要调用一个专门的付款系统接口，该系统经过一系列验证、存储工作后还要调用银行接口以执行付款。

由于付款这个动作要求十分严谨，银行侧接口执行可能比较缓慢，进而拖累整个付款接口性能。

这个时候我们就可以采用 fast success 的方式：当必要的校验和存储完成后，立即返回 success，同时告诉调用方一个中间态“付款中”。

而后调用银行接口，当获得支付结果后再调用上游系统的回调接口返回付款的最终结果“成果”or“失败”。这样就可以异步执行付款过程，提升付款接口效率。

当然，为了防止多业务方接入的时候回调接口不统一，可以把结果抛进 kafka，让调用方监听自己的结果。

总结

本文是笔者对工作中遇到的性能优化问题的一个简单的总结，可能有不完备的地方，欢迎大家讨论交流。