Java后端服务接口性能优化建议

程序猿凯撒 06-29 3432

前言：

眼前我们对“java池化技术加快响应速度”大致比较注重，咱们都想要了解一些“java池化技术加快响应速度”的相关内容。那么小编也在网摘上收集了一些关于“java池化技术加快响应速度””的相关内容，希望看官们能喜欢，我们一起来了解一下吧！

概述

要想成为一名优秀的后端程序员，编写出高性能的服务接口是一个重要指标，高标准程序员都是对性能反复压榨的。以下梳理了一些提升接口性能的技术方案，希望对大家有所帮助。

1、数据库索引

当接口出现性能问题时，最容易想到的就是添加索引，索引优化是代价最小的优化，而且效果很明显。索引优化主要从一下几个角度考虑：

SQL是否添加索引？索引是否生效？索引设计是否合理？

1.1 SQL是否添加索引

在开发阶段就要考虑数据库表的索引设计，对于一些经常作为检索条件、order by、group by 后面的字段，且数据区分度高的字段，可以考虑创建索引。

开发阶段就把创建索引脚本写好放在上线待执行脚本文件中，避免上线时忘记索引创建。

可以通过explain执行查询计划，查看SQL执行情况：

sql复制代码explain select * from user where name like '%张';

也可以通过命令show create table user，检查整张表的索引情况。

sql复制代码show create table user

如果某个表忘记添加某个索引，可以通过alter table add index命令添加索引。

sql复制代码alter table user add index idx_name (name);

注意:在数据量很大的表中创建索引，最好选择在业务不繁忙时间段，避免影响线上业务。

1.2 索引不生效

有时候虽然添加了索引，但是索引可能会失效，如下图梳理了索引失效的14种情况：

(…

1.3 索引设计是否合理

索引不是设计越多越好，设计必需要合理，例如：

优先考虑设计联合索引，适当使用覆盖索引；索引个数尽量不要超过5个；索引最好选择数据区分度较高的字段，如性别太多重复字段就不适合创建索引；

2、慢SQL优化

在索引优化之后，还可以进一步优化慢SQL语句，如下梳理10条慢sql优化建议：

3、异步执行

对于一些耗时操作或者不影响主要业务的逻辑，可以采用异步执行，来提升性能。

开始

用户注册

短信发送

日志写入

积分赠送

结束

为了降低接口耗时，及时返回结果，可以把短信发送、日志写入及积分赠送通过异步执行。

类似的场景还有：用户下订单之后的消息发送及赠送积分也可以放到异步处理。

常见的异步实现：线程池、消息队列MQ、Spring注解@Async、异步框架CompletableFuture、Spring ApplicationEvent事件。

4、批量调用

数据库操作或或者远程调用时，能批量操作就不要for循环调用。

一个简单例子，我们平时一个列表明细数据插入数据库时，不要在for循环一条一条插入，建议一个批次几百条，进行批量插入，减少多次IO，建议使用Mybatis 的foreach操作，不过数量也不要一次太多(100)，MP的saveBatch、或者PreparedStatement 的addBatch()；同理远程调用类似，比如你查询营销标签是否命中，可以一个标签一个标签去查，也可以批量标签去查，那批量进行，效率就更高。

java复制代码//反例for(int i=0;i<n;i++){  singleUpdate(param)}//正例batchUpdate(param);

打个比喻:

复制代码假如你需要搬一万块砖到一个地方,你有一辆汽车,汽车一次可以放适量的砖（最多放800）, 你可以选择一次运送一块砖,也可以一次运送800,你觉得哪种方式更方便，时间消耗更少?

5、数据预加载

数据预加载策略，顾名思义就是提前把部分要用到的数据，初始化到缓存。如果你在未来某个时间需要用到某个经过复杂计算的数据，才实时去计算的话，可能耗时比较大。这时候，我们可以采取预取思想，提前把可能需要的数据计算好，放到缓存中，等需要的时候，去缓存取就行。这将大幅度提高接口性能。

场景举例：

例如地区数据或者一些数据字典数据，可以在项目启动时预加载到缓存中，在使用时从缓存获取，提升性能；部分报表类数据，关联业务表很多，实时计算比较耗时，可以通过定时任务，在晚上业务不繁忙时，将数据生成好存放到ElasticSearch中，从Es中查询，提供性能。

项目启动执行方法：

可以通过实现ApplicationRunner接口中的run方法，实现启动时执行。方法执行时，项目已经初始化完毕，是可以正常提供服务

java复制代码public class DataInitUtil implements ApplicationRunner{  @Override    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {        System.out.println("在项目启动时，会执行这个方法中的代码");    }}

使用注解@PostConstruct，需要在项目执行之前执行一些方法,就在目标方法上添加该注解，存在问题:若执行方法耗时过长，会导致项目在方法执行期间无法提供服务。实现CommandLineRunner接口然后在run方法里面调用需要调用的方法即可，可以通过java -jar demo.jar arg1传参；实现ApplicationListener接口

typescript复制代码@Componentpublic class ApplicationListenerImpl implements ApplicationListener<ApplicationStartedEvent> {    @Override    public void onApplicationEvent(ApplicationStartedEvent event) {        System.out.println("listener");    }}

**总结：**注解方式@PostConstruct 始终最先执行

如果监听的是ApplicationStartedEvent 事件，则一定会在CommandLineRunner和ApplicationRunner 之前执行;如果监听的是ApplicationReadyEvent 事件，则一定会在CommandLineRunner和ApplicationRunner 之后执行;CommandLineRunner和ApplicationRunner 默认是ApplicationRunner先执行，如果双方指定了@Order 则按照@Order的大小顺序执行，小的先执行。6、使用缓存技术

在适当的业务场景，恰当地使用缓存，是可以大大提高接口性能的。缓存其实就是一种空间换时间的思想，就是你把要查的数据，提前放好到缓存里面，需要时，直接查缓存，而避免去查数据库或者计算的过程。

这里的缓存包括：Redis缓存，JVM本地缓存，memcached，或者Map等等。我举个我工作中，一次使用缓存优化的设计吧，比较简单，但是思路很有借鉴的意义。场景举例:

开始

根据用户账号

查询基本信息

进行首页展示

结束

这里用户的基本信息包含积分、期望工作地等很多信息，首页需要根据这些信息，个性化展示数据；如果每次都去查询，比较费时，可以考虑将数据缓存到redis，提高性能。

7、池化技术

池化技术最常见的是线程池应用：

如果你每次需要用到线程，都去创建，就会有增加一定的耗时；线程池可以重复利用线程，避免不必要的耗时；池化技术不仅仅指线程池，很多场景都有池化思想的体现，它的本质就是预分配与循环使用。8、事件回调如果你调用一个系统B的接口，但是它处理业务逻辑，耗时需要10s甚至更多。然后你是一直阻塞等待，直到系统B的下游接口返回，再继续你的下一步操作吗？这样显然不合理。我们可以采用事件回调机制，即我们不用阻塞等待系统B的接口，而是先去做别的操作。等系统B的接口处理完，通过事件回调通知，我们接口收到通知再进行对应的业务操作即可。如IO多路复用模型实现。9、串行改为并行调用

假设我们设计一个APP首页的接口，它需要查用户获奖经历、需要查资格证书、需要查岗位信息等等。那你是一个一个接口串行调，还是并行调用呢？

可以使用CompletableFuture 并行调用提高性能，类似也可以使用多线程处理。

perl复制代码// 查询获奖经历LambdaQueryWrapper<RewardExp> rewardExpQuery = new LambdaQueryWrapper<RewardExp>()                .eq(RewardExp::getResumeId, resume.getId())                .eq(RewardExp::getDelFlag, NORMAL)                .orderByDesc(RewardExp::getDate);CompletableFuture<List<RewardExp>> rewardExpFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() ->                rewardExpMapper.selectList(rewardExpQuery)        );// 查询资格证书LambdaQueryWrapper<Credential> credentialQuery = new LambdaQueryWrapper<Credential>()                .eq(Credential::getResumeId, resume.getId())                .eq(Credential::getDelFlag, NORMAL)                .orderByDesc(Credential::getDate);CompletableFuture<List<Credential>> credentialFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() ->                credentialMapper.selectList(credentialQuery)        );// 查询岗位信息LambdaQueryWrapper<ResumeJobs> jobsQuery = new LambdaQueryWrapper<ResumeJobs>()                .eq(ResumeJobs::getResumeId, resume.getId()).eq(ResumeJobs::getDelFlag, NORMAL);        CompletableFuture<List<ResumeJobs>> jobsFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() ->                resumeJobsMapper.selectList(jobsQuery)        );CompletableFuture.allOf(rewardExpFuture, credentialFuture, jobsFuture).join();

10、锁的粒度和范围控制

在高并发场景，为了防止超卖等情况，我们经常需要加锁来保护共享资源。但是，如果加锁的粒度过粗，是很影响接口性能的。什么是加锁粒度呢？举一个生活中的示例：例如：你在家里上卫生间，你只需要把卫生间锁住，而不用把家里的每个房间都锁住。无论是使用synchronized加锁还是redis分布式锁，只需要在共享临界资源加锁即可，不涉及共享资源的，就不必要加锁。如下示例代码，只是方法A涉及共享资源操作，就只需要锁住A方法就好；很多小伙伴容易一锅端，全锁住，如果锁住的代码耗时，其实是比较影响性能的。错误：

scss复制代码void wrongMethod(){    synchronized (this) {       doMethodB();       A();    }}

正确:

scss复制代码void rightMethod(){    doMethodB();    synchronized (this) {       A();    }}

11、部分数据暂存文件中

如果接口耗时瓶颈就在数据库插入操作这里，用批量操作等策略，效果还不理想，就可以考虑用文件或者消息队列、redis等暂存。有时候批量数据放到文件，会比插入数据库效率更高。该策略的主要思想：就是在大数据量时，将业务数据写入文件中，再通过异步的方式去消费文件中的数据，执行对应的业务逻辑，减少数据库DB的瞬时压力。

场景举例：

开始

调用三方接口

获取季度考勤明细

数据汇总

数据存储

结束

由于季度考勤数据量很大，逐个接收处理汇总很费时，可以采用将数据按15天分组写入到一个文件中，然后异步去消费文件中数据进行汇总处理。

12、避免长事务问题长事务在DB服务端的表现是session持续时间长；期间可能伴随cpu、内存升高，严重者可导致DB服务端整体响应缓慢，导致在线应用无法使用；所以在线高并发业务中应该尽量避免长事务的发生。产生长事务的原因，除了sql本身可能存在问题外，和应用层的事务控制逻辑也有很大的关系。

如何避免长事务问题：

RPC远程调用不要放到事务里面；一些查询相关的操作，尽量放到事务之外；事务中避免处理太多数据；并发场景下，尽量避免使用@Transactional注解声明式事务粒度太大，使用TransactionTemplate的编程式事务灵活控制事务的范围。

如何解决长事务问题：

增加对长事务的监控，记录长事务的logId，根据logId能查询到整个请求调用链日志，可以明确是哪个服务的哪个接口的哪个方法产生的；根据日志检查是否存在慢SQL；检查对应服务是否存在RPC远程调用包裹在事务中；检查是否接口中使用了@Transactional注解声明式事务。程序示例：

scss复制代码@Transactionalpublic int createUser(User user){    //保存用户信息    userDao.save(user);    passCertDao.updateFlag(user.getPassId());    // 该方法为远程RPC接口    sendEmailRpc(user.getEmail());    return user.getUserId();}

直接使用@Transactional 注解，Spring的声明式事务，整个方法都在事务中，而且里面存在远程RPC调用，容易出现长事务问题。

13、深度分页问题

数据库的深度分页问题，比较影响接口性能，如下所示SQL语句：

bash复制代码select id,name,balance from account where create_time> '2020-09-19' limit 100000,10;

limit 100000,10意味着会扫描100010行，丢弃掉前100000行，最后返回10行。即使create_time，也会回表很多次。可以通过标签记录法和延迟关联法来优化深分页问题。 1. 标签记录法就是标记一下上次查询到哪一条了，下次再来查的时候，从该条开始往下扫描。就好像看书一样，上次看到哪里了，你就折叠一下或者夹个书签，下次来看的时候，直接就翻到啦。

bash复制代码select id,name,balance FROM account where id > 100000 limit 10;

这样的话，后面无论翻多少页，性能都会不错的，因为命中了id主键索引。但是这种方式有局限性：需要一种类似连续自增的字段,而且需要前端把上次最大值传给后端。

2. 延迟关联法延迟关联法，就是把条件转移到主键索引树，然后减少回表。优化后的SQL如下：

sql复制代码select  acct1.id,acct1.name,acct1.balance FROM account acct1 INNER JOIN (SELECT a.id FROM account a WHERE a.create_time > '2020-09-19' limit 100000, 10) AS acct2 on acct1.id= acct2.id;

优化思路就是，先通过idx_create_time二级索引树查询到满足条件的主键ID，再与原表通过主键ID内连接，这样后面直接走了主键索引了，同时也减少了回表。

14、程序逻辑优化

优化程序逻辑、程序代码，是可以节省耗时的。比如，你的程序创建多不必要的对象、或者程序逻辑混乱，多次重复查数据库、又或者你的实现逻辑算法不是最高效的等等。常见思路：通过使用visiol建模工具或者其他方法，梳理清楚代码逻辑，检查是否存在不必要的对象创建、逻辑调用或者代码细节之类的，是否符合一些编码规范。

15、压缩传输内容

因为文件太大传入会比较消耗网络带宽资源，进一步影响到服务接口的耗时消耗。例如后端需要返回图片到前端加载，该优化策略可以找UI在不影响图片清晰度的前提下，对图片进行适当压缩，节省网络带宽，提高接口性能。

16、考虑分库分表及Nosql

如果确实是因为数据量太大导致的性能问题，可以考虑使用分库分表策略，包括垂直拆分和水平拆分，在程序查询sql中性能得到提升。同时也可以考虑ElasticSearch，对大数据查询都有很好的性能支持。场景举例：之前有个业务需求，需要查询用户报表数据，报表数据包括用户维度的很多属性信息，用户表数据量很大，查询时需要join很多表，如果用关系型数据库存在严重性能问题，如下图所示

开始

查询用户表

查询积分表

查询订单

查询发票

查询实名信息等

结束

**解决方案:**通过XxlJob定时任务，在晚上业务不繁忙时，将用户报表数据离线生成好，并存放到ElasticSearch中，界面上展示时后端直接通过Es查询，提高了查询接口性能。

17、线程池设计

我们使用线程池，就是让任务并行处理，更高效地完成任务。但是有时候，如果线程池设计不合理，接口执行效率则不太理想。

一般我们需要关注线程池的这几个参数：核心线程、最大线程数量、阻塞队列。

如果核心线程过小，则达不到很好的并行效果;如果阻塞队列不合理，不仅仅是阻塞的问题，甚至可能会OOM;如果线程池不区分业务隔离，有可能核心业务被边缘业务拖垮,如下图：如果不做线程池隔离，在普通接口出问题时，就会影响核心业务接口，出现生产事故。