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一、直面索引
#xff08;一#xff09;索引优化的常见场景
#xff08;二#xff09;如何检查索引的使用情况
#xff08;三#xff09;如何避免索引失效
#xff08;四#xff09;强制选择索引
二、提升 SQL 执行效率
#xff08;一#xff09;避免不必…目录
一、直面索引
一索引优化的常见场景
二如何检查索引的使用情况
三如何避免索引失效
四强制选择索引
二、提升 SQL 执行效率
一避免不必要的全表扫描
1.避免使用 SELECT *
2.用 UNION ALL 替代 UNION
3.小表驱动大表
二控制数据量减少计算量
1.批量操作
2.多用 LIMIT
3.IN 中值太多
三查询重构
1.增量查询
2.高效的分页
3.用连接查询代替子查询
四减少复杂性
1.JOIN 的表不宜过多
2.JOIN 时要注意
三、直击远程调用
一远程调用直接案例分析
二性能提升方案说明
1.并发调用
2.数据异构
3.混合策略
四、规避重复调用和递归等操作
一循环查数据库优化
二死循环优化
三无限递归优化
四总结分析
五、异步处理优化
一明确异步处理方式
二多线程线程池Thread Pool
三消息队列MQ
六、避免大事务优化事务性能
一大事务的问题
二优化大事务的策略
1.将查询select方法放到事务外
2.避免将远程调用放入事务中
3.避免一次性处理大量数据
4.非核心功能可以非事务执行
5.异步处理
三关键总结
七、锁粒度与性能优化内部锁与分布式锁
一内部锁锁粒度优化
二分布式锁跨节点锁粒度优化
三总结
八、分页处理与优化同步调用与异步调用
一同步调用分页查询
同步分页调用示例
关键点分析
二异步调用提高并发度
异步分页调用示例
关键点分析
异步调用的注意事项
三抉择说明
九、缓存优化方案提升接口性能
一缓存的使用场景
二使用 Redis 缓存
三使用二级缓存
1.二级缓存的工作原理
2.使用 Caffeine 实现本地缓存
步骤 1引入依赖
步骤 2配置 Caffeine 缓存
步骤 3使用 Cacheable 注解进行缓存
3. 数据一致性问题
十、分库分表解决数据库性能瓶颈
一为什么要进行分库分表
二分库分表的方式
1.垂直拆分Vertical Sharding
2.水平拆分Horizontal Sharding
常见的水平拆分策略
三分库分表的应用场景
四如何设计分库分表
五分库分表的选择依据
十一、总结 干货分享感谢您的阅读
在现代互联网应用中随着数据量的激增和用户需求的日益增长接口性能的优化已成为开发人员和架构师的重点课题。如何保证系统在高并发、高负载的情况下仍能高效稳定地运行是我们面临的巨大挑战。本文将深入探讨接口性能优化的各个方面从数据库索引优化、SQL执行效率提升到分布式锁和缓存策略等多个层面结合常见的实践和优化策略帮助读者理解并应对性能瓶颈。通过直击数据库操作、远程调用、事务处理等核心问题提供实用的优化方案帮助系统在复杂环境中实现高效运作。无论是单体应用还是分布式系统本文提供的优化策略都能有效提高系统的响应速度和稳定性为架构师和开发者提供一份实用的性能优化指南。
一、直面索引
索引优化是数据库性能调优中至关重要的一部分特别是当查询的表数据量较大时正确的索引能够极大提升查询效率。
最全面的可直接见深入剖析MySQL索引优化提升数据库性能的核心技巧
一索引优化的常见场景
当遇到某个查询性能较差时首先要考虑是否需要优化索引。常见的优化问题包括
索引是否缺失查询的 WHERE 条件、JOIN 操作的字段、ORDER BY 排序字段等没有建立索引。索引是否生效即便建立了索引但查询可能没有实际使用索引。索引选择错误数据库可能选择了不合适的索引导致查询性能低下。
二如何检查索引的使用情况
查看表的索引情况
使用 SHOW INDEX FROM table_name 可以查看某张表的所有索引。SHOW CREATE TABLE table_name 也会显示索引信息。 SHOW INDEX FROM order; SHOW CREATE TABLE order; 查看 SQL 执行计划
使用 EXPLAIN 查看查询的执行计划判断是否使用了合适的索引。执行计划会显示哪些列被用作索引索引的选择情况以及数据扫描方式全表扫描或索引扫描。 EXPLAIN SELECT * FROM order WHERE code002; 本部分具体可见EXPLAIN分析如何让你的SQL查询更高效
三如何避免索引失效
有些操作会导致 MySQL 不使用索引或者索引失效常见的原因包括
使用了函数或运算符如 WHERE YEAR(date) 2024 会导致索引失效。在 WHERE 条件中使用了 NULL例如 WHERE column IS NULL索引可能不生效。使用了类型不匹配的条件如数值和字符串类型混合比较。ORDER BY 排序不当如果索引的顺序不匹配查询中的 ORDER BY索引可能无法有效排序。
索引选择的优化
索引覆盖查询在某些情况下可以创建覆盖索引这样索引本身就包含了查询需要的所有字段避免回表查询。复合索引对于多个条件的查询可以使用复合索引多列索引。复合索引的顺序要与查询条件的顺序一致最好是把选择性高的列放在前面。避免冗余索引过多或冗余的索引会增加数据库的维护成本特别是在插入、更新时会导致额外的开销。需要定期审查并移除不必要的索引。 最全面的可直接见深入剖析MySQL索引优化提升数据库性能的核心技巧
四强制选择索引
有时候 MySQL 可能会选错索引或者根本没有使用索引。此时可以使用 FORCE INDEX 强制指定某个索引。 SELECT * FROM order FORCE INDEX (idx_name) WHERE code002; 索引优化是数据库性能优化中的重要一环。首先确保查询条件相关的字段有合适的索引其次通过执行计划检查索引是否生效最后通过合理的索引设计减少冗余、提升查询性能。
在优化过程中切勿一味追求索引的多样化而应根据实际查询需求合理设计索引结构避免过度索引带来的性能负担。
二、提升 SQL 执行效率
SQL 优化如果优化了索引之后也没啥效果。接下来试着优化一下 sql 语句因为它的改造成本相对于 java 代码来说也要小得多。SQL 优化的核心目标是减少计算量、降低 IO 开销以及合理利用索引在上部分已经进行了讲解。结合具体的业务场景和数据库特性逐一尝试这些技巧可以显著提升数据库性能。
一避免不必要的全表扫描
1.避免使用 SELECT *
原因会导致不必要的数据加载增加 IO 和内存使用。优化只查询需要的字段例如 SELECT id, name FROM table;。
2.用 UNION ALL 替代 UNION
原因UNION 默认会去重会多一次排序操作。优化如果可以接受重复数据优先使用 UNION ALL。
3.小表驱动大表
原因JOIN 时数据库会先处理驱动表的数据。如果小表作为驱动表可以减少数据量传递。优化调整 JOIN 顺序或使用子查询将小表放在前面。
二控制数据量减少计算量
1.批量操作
原因一次性更新或插入大量数据会占用大量资源容易导致锁等待。优化将大批量数据分批处理例如每次 1000 条。
2.多用 LIMIT
原因分页查询时避免一次性返回过多数据。优化配合索引高效分页查询。
3.IN 中值太多
原因IN 的值过多会导致全表扫描。优化可以改为使用临时表或子查询。
三查询重构
1.增量查询
原因避免重复处理全量数据。优化通过时间或主键过滤增量数据。SELECT * FROM orders WHERE updated_at ?;
2.高效的分页
原因常规分页例如 OFFSET 10000 LIMIT 10性能低下。优化基于索引的方式分页SELECT * FROM table WHERE id ? LIMIT 10;。
3.用连接查询代替子查询
原因子查询可能导致嵌套循环性能较低。优化使用 JOIN 将子查询展开。
四减少复杂性
1.JOIN 的表不宜过多
原因JOIN 表过多会导致执行计划复杂增加临时表开销。优化控制 JOIN 表的数量或分步骤查询。
2.JOIN 时要注意
原因JOIN 的字段若无索引会导致全表扫描。优化确保 JOIN 的字段都已加索引。
性能更佳方案见SQL 查询秘籍提升你数据库技能的实用指南
三、直击远程调用
在现代分布式系统中接口的响应时间和系统吞吐量是衡量系统性能的重要指标。随着互联网应用规模的不断扩大尤其是在高并发和海量数据处理的场景下如何优化远程调用的性能已成为开发者面临的关键挑战。尤其是在需要通过多个外部服务获取数据的业务场景中接口的性能瓶颈往往导致系统响应时间的显著延长影响用户体验和业务效率。
一远程调用直接案例分析
在某些业务场景中一个接口可能需要调用多个外部服务来获取数据。例如用户信息查询接口需要返回以下信息 用户服务提供用户名称、性别、等级、头像耗时 200ms。积分服务提供用户积分信息耗时 150ms。成长值服务提供用户成长值信息耗时 180ms。
由于每个服务独立部署且通过网络调用使用串行方式获取数据会导致总耗时为 200ms 150ms 180ms 530ms。串行调用导致接口响应时间受所有服务调用耗时的累加影响系统性能随远程接口数量增加呈线性下降无法满足高效的数据返回需求。
二性能提升方案说明
针对远程调用的性能优化并行调用和数据异构是两个主要的方向当然混合也是常规操作。
1.并发调用
在分布式系统中用户信息查询接口需要汇总多个服务的数据用户服务、积分服务、成长值服务。如串行调用所示总耗时为所有服务调用时间的累加导致性能瓶颈。基本问题可总结为每次调用必须等待上一个任务完成整个流程被拉长。
并发调用多个服务同时发起请求让所有任务“并行执行”。这样总耗时只取决于最慢的远程接口。其明显优势在于
显著缩短响应时间将总耗时从 串行模式的累加优化为 最长任务耗时。提升系统吞吐量并行化降低了单个接口的延迟高并发下性能更加优越。
如图所示通过并行调用多个服务可以同时处理最终耗时仅为最长的任务。 具体实现方案见提升分布式系统响应速度分布式系统远程调用性能提升之道
2.数据异构
为了优化远程调用性能可以将多源数据通过异构存储的方式提前合并到一个统一的存储介质如 Redis直接通过用户 ID 查询。
这里我强调一下对于高并发场景可以通过 数据冗余与异构 优化远程调用性能将多服务的数据聚合到缓存中减少实时远程调用次数。对于之前的场景优化后基本图如下 这种方法可以避免实时调用多个服务接口从而显著减少接口响应时间特别适用于高并发场景。
数据异构方案可以达到以下效果
性能大幅提升接口响应时间仅需 Redis 查询时间通常为亚毫秒级别。一致性可控使用消息队列与定时任务结合确保数据库与缓存数据的一致性。可靠性增强通过缓存穿透防护、缓存预热等手段避免高并发带来的性能问题。
在实际应用中可以根据业务场景选择合适的策略组合既满足性能需求又能降低数据一致性问题带来的风险。
具体实现方案见提升分布式系统响应速度分布式系统远程调用性能提升之道
3.混合策略
在实际业务场景中仅采用 并行调用 或 数据异构 单一策略往往难以全面满足需求。通过结合两种方式既能保证数据的实时性也能提升系统性能。这种 混合策略 充分利用两者的优点适配多种业务场景。
可能的挑战及优化建议
挑战优化建议数据一致性问题- 使用 MQ 或定时任务确保缓存与源数据的同步。缓存设计复杂度- 合理设计缓存结构使用分层缓存如 Redis 本地缓存。高并发场景下的热点问题- 对热点数据启用 缓存预热 和 本地热点缓存减少集中访问压力。并行调用的线程池管理- 为线程池设置合理的大小避免线程池资源耗尽或频繁创建销毁线程。
混合策略充分发挥了并行调用和数据异构的优点。在高并发、复杂数据需求的场景下通过动态选择数据获取方式既能满足性能要求又能兼顾数据实时性是一种实用且灵活的优化方案。
具体实现方案见提升分布式系统响应速度分布式系统远程调用性能提升之道
四、规避重复调用和递归等操作
在日常开发中重复调用和递归等操作虽然常见但如果没有进行有效的优化和控制可能会对系统性能和稳定性造成严重影响。接下来我将详细讲解如何优化这些常见问题
一循环查数据库优化
在某些场景下可能需要从多个用户集合中查询每个用户的详细信息。如果对每个用户都单独进行数据库查询即循环查询就会导致大量的数据库请求。每一次数据库查询都会消耗时间和资源尤其是在大量用户请求的情况下性能会受到严重影响。
优化思路通过 批量查询 代替循环查询减少对数据库的请求次数。例如可以将所有用户的 id 聚集成一个集合一次性从数据库中批量查询所有用户的数据避免每个用户都进行单独查询。
优化前 public ListUser queryUser(ListUser searchList) {if (CollectionUtils.isEmpty(searchList)) {return Collections.emptyList();}ListUser result Lists.newArrayList();searchList.forEach(user - result.add(userMapper.getUserById(user.getId())));return result;
}在上述代码中对于每个 user都会调用 getUserById 方法这样就会导致多次数据库查询。
优化后 public ListUser queryUser(ListUser searchList) {if (CollectionUtils.isEmpty(searchList)) {return Collections.emptyList();}ListLong ids searchList.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList());return userMapper.getUserByIds(ids);
}通过将 user.getId() 收集到一个列表 ids 中调用一个批量查询接口 getUserByIds(ids)只会进行一次数据库查询大大提升了性能。注意事项
控制查询条数批量查询时一次性请求过多数据可能会对数据库造成压力。建议限制每次请求的数据条数如每次请求不超过 500 条。分批查询如果用户集合非常庞大可以将请求拆分成多个小批次进行查询避免单次查询过大。
二死循环优化
死循环问题一般是由于不当的条件判断或逻辑错误导致的。例如使用 while(true) 循环时如果条件判断不严谨可能会造成无限循环导致程序卡死或资源消耗过大。
优化思路
加条件判断确保 while(true) 循环中的 break 或退出条件明确且可靠。使用递归时避免死循环避免无限递归特别是没有退出条件的递归。
优化前 while(true) {if(condition) {break;}System.out.println(do something);
}上面的代码可能因为 condition 的判断不严谨或漏写导致永远无法满足退出条件进而导致死循环。
优化后 while(true) {if(condition) {break;}// 避免死循环每次循环后进行适当的暂停或处理if (timeoutCondition()) {System.out.println(Exit loop due to timeout.);break;}System.out.println(do something);
}优化后增加了额外的判断条件如超时处理确保循环能够在适当条件下退出。
三无限递归优化
无限递归通常发生在递归方法没有明确的退出条件或者递归条件出现错误时。例如某些数据操作不小心将递归的终止条件遗漏或错误设置导致递归一直进行最终造成堆栈溢出。
优化思路
限制递归深度对递归深度进行限制确保不会出现无限递归。确保退出条件准确在递归方法中设置合适的终止条件避免进入死循环。
优化前 public void printCategory(Category category) {if (category null || category.getParentId() null) {return;}System.out.println(父分类名称 category.getName());Category parent categoryMapper.getCategoryById(category.getParentId());printCategory(parent); // 递归调用
}此时如果 category.getParentId() 出现指向自己的情况递归将永远无法停止导致堆栈溢出。
优化后 public void printCategory(Category category, int depth) {if (category null || category.getParentId() null || depth 4) {return; // 限制递归深度避免无限递归}System.out.println(父分类名称 category.getName());Category parent categoryMapper.getCategoryById(category.getParentId());printCategory(parent, depth 1); // 递归调用增加深度参数
}在优化后的代码中增加了一个 depth 参数用于限制递归的最大深度。递归深度超过设定值如 4递归将自动停止从而避免了无限递归。
四总结分析
循环查数据库通过批量查询替代循环查询减少数据库的访问次数显著提升系统性能。死循环增加合理的退出条件或超时处理避免程序进入死循环。无限递归通过设置递归深度限制确保递归能够在合理的条件下终止防止堆栈溢出。
以上优化方法能有效解决重复调用带来的性能问题同时确保代码的健壮性和稳定性。
五、异步处理优化
在接口性能优化过程中重新梳理业务逻辑并识别哪些部分是核心逻辑哪些部分是非核心逻辑是非常重要的。如果把所有操作都放在接口中同步执行可能会导致接口性能瓶颈影响用户体验。因此合理地将非核心逻辑异步化可以显著提高系统的性能和响应速度。
假设在一个用户请求接口中业务逻辑涉及到多个操作业务操作、发站内通知、记录操作日志等。通常情况下很多开发者可能会选择将这些操作放在一个同步执行的流程中这样虽然简化了开发但也不可避免地增加了接口响应时间影响了整体性能。 具体来说
核心逻辑是指直接影响用户请求处理结果的部分例如在这个例子中业务操作是核心逻辑。非核心逻辑是指那些不影响用户请求直接响应的部分例如发站内通知和记录操作日志这些操作可以稍微延迟执行对用户体验的影响较小。
在接口执行时核心逻辑必须同步完成但非核心逻辑则可以通过异步处理进行优化从而不影响接口的响应时间。
一明确异步处理方式
所以为了优化性能可以遵循以下原则
核心逻辑同步执行对于需要立即返回用户请求的操作必须同步执行并写入数据库以确保数据一致性。非核心逻辑异步执行对于不直接影响业务逻辑的操作可以异步执行。这类操作可能包括 发送站内通知记录操作日志发送消息到消息队列如 MQ
异步化这些非核心操作可以有效释放主线程提高接口响应速度同时保证后台任务的完成。常见的异步处理方式主要有两种多线程线程池 和 消息队列MQ。
二多线程线程池Thread Pool
多线程线程池的核心思想是将任务分配到多个线程中并发执行从而减少任务等待时间。线程池预先创建一定数量的线程通过管理这些线程来执行异步任务。线程池的管理由框架如 Java 中的 ExecutorService来处理它负责线程的复用和销毁。
这部分的重点知识和使用可见
Java线程池ThreadPoolExecutor背后的秘密与实践多线程编程全攻略提升性能与线程安全的必备知识通用线程池封装与异步化实践提升小红书发现页的响应速度
按照此思路其实现方式如下图 具体展开可见异步处理优化多线程线程池与消息队列的选择与应用
三消息队列MQ
消息队列通过将任务封装为消息并发送到消息队列中由后台消费者异步消费这些消息来完成任务。消息队列在异步处理任务时将任务放入队列任务的处理可以异步进行队列通常会确保消息的顺序和可靠性。背景知识可见消息中间件知识整理RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ
按照此思路其实现方式如下图 具体展开可见异步处理优化多线程线程池与消息队列的选择与应用
六、避免大事务优化事务性能
在开发过程中事务控制是确保数据一致性和原子性的核心机制尤其是在使用 Spring 框架时Transactional 注解非常方便能够自动管理事务的提交和回滚。然而过度使用事务或将大量操作集中在同一个事务中即“大事务”可能会导致系统性能问题和一些潜在风险。下面我们将讨论如何优化大事务避免其带来的问题。
一大事务的问题
大事务通常指的是在同一个事务中包含了过多的操作尤其是涉及到多表更新、大量数据处理、远程调用等。大事务可能引发以下问题 接口超时如果事务处理的操作过于复杂或包含大量数据可能导致事务执行时间过长进而导致接口响应超时。特别是对于需要进行远程调用如调用外部 API 或微服务的场景网络延迟和服务不可用的风险也会增大。 数据库锁竞争一个大的事务往往会持有较长时间的数据库锁导致其他事务在执行时可能会被阻塞从而影响系统的吞吐量和响应速度。 回滚代价高如果在大事务中发生了错误整个事务会回滚。这时回滚的代价会非常高因为需要撤销所有的数据库修改操作并且可能会影响到更多的业务逻辑。
二优化大事务的策略
1.将查询select方法放到事务外
事务应该仅覆盖那些需要保证原子性和一致性的操作例如更新、删除等。如果只是进行查询操作而查询结果并不直接影响数据的修改和一致性则不需要将查询操作放入事务中。将查询操作放到事务外有助于减少事务的持续时间减轻数据库的负担。 Transactional // 仅在需要事务管理时使用
public void updateUserInfo(Long userId) {User user userRepository.findById(userId); // 查询操作放在事务外updateUserInDatabase(user); // 更新操作放入事务内
}2.避免将远程调用放入事务中
在大事务中尤其是包含多个远程服务调用时事务的执行时间会大幅增加。远程调用可能受到网络延迟、服务异常等因素的影响从而导致事务的整体执行时间过长。因此最好避免将远程调用放在事务中。
解决方法 将远程调用移到事务外部使用异步处理的方式来执行。可以使用线程池或消息队列将远程调用与数据库操作解耦。 Transactional
public void updateUserInfo(Long userId) {// 本地数据库更新操作updateUserInDatabase(userId);// 远程调用使用异步处理asyncService.sendNotification(userId); // 异步发送通知
}3.避免一次性处理大量数据
在事务中一次性处理大量数据会增加事务的执行时间增加锁竞争的可能性。如果可能应该将大批量的数据分批处理避免单个事务过于庞大。
解决方法 将大量数据拆分成小批量进行处理每次处理一部分数据。这样可以减少单个事务的大小和执行时间。 Transactional
public void processLargeData(ListLong userIds) {ListListLong batches partitionData(userIds, 100); // 拆分为批次每次处理 100 个for (ListLong batch : batches) {updateUserDataInBatch(batch); // 批量更新}
}4.非核心功能可以非事务执行
在一个事务中非核心的功能如发送通知、记录日志等可能并不需要保证原子性。这些操作对系统的影响较小可以将它们移出事务处理单独执行。 Transactional
public void handleUserRequest(UserRequest request) {// 核心业务逻辑需要在事务中执行updateUserInfo(request);// 非核心功能异步处理asyncService.sendUserNotification(request); // 异步发送通知asyncService.logUserActivity(request); // 异步记录日志
}5.异步处理
当需要执行的操作不直接影响事务的最终结果时应该考虑异步处理。将非关键任务如发送邮件、记录日志等通过异步方式执行可以减少事务的执行时间提高接口响应性能。 Transactional
public void processUserData(UserRequest request) {// 核心业务逻辑同步执行updateUserData(request);// 非核心逻辑异步处理CompletableFuture.runAsync(() - sendNotification(request)); // 异步发送通知CompletableFuture.runAsync(() - logActivity(request)); // 异步记录日志
}三关键总结
避免大事务的关键在于以下几点
将查询操作放在事务外减少事务的执行时间。远程调用最好异步处理避免因为远程调用的延迟影响事务的性能。将数据处理分批执行避免一次性操作大量数据导致事务过大。非核心操作可以异步执行避免对事务执行时间造成不必要的影响。
通过合理设计事务的范围和异步任务的执行方式可以有效避免大事务带来的性能问题提高系统的并发处理能力和响应速度。
七、锁粒度与性能优化内部锁与分布式锁
在多线程或分布式系统中为了保证数据一致性通常需要使用锁来避免并发操作导致的数据冲突。然而锁的粒度直接影响系统的性能。如果锁的粒度过大可能会影响接口响应时间如果粒度过小可能会出现数据不一致的问题。根据应用场景的不同锁可以分为内部锁如 synchronized和分布式锁如 Redis 锁、数据库锁。接下来我们将分别分析这两种锁及其在优化中的应用。
一内部锁锁粒度优化
本部分不再展 开讲解具体可见
超越并发瓶颈CAS与乐观锁的智慧应用Java 同步锁性能的最佳实践从理论到实践的完整指南锁的艺术Java并发中的常用锁策略与实践
如果应用部署在多个节点上单机版的 synchronized 锁就无法保证跨节点的同步。在这种情况下我们需要使用分布式锁来保证在分布式环境中的一致性。
二分布式锁跨节点锁粒度优化
在分布式系统中由于服务被部署在多个节点上传统的内部锁如 synchronized无法跨节点保证同步。因此我们需要使用分布式锁来确保不同节点之间的资源访问不会发生冲突。常见的分布式锁有 Redis 分布式锁 和 数据库分布式锁。
本部分不再展 开讲解具体可见
分布式锁实现解析几种简单方式的对比与选择如何在分布式环境中实现高可靠性分布式锁分布式环境下的锁机制Redis与Redisson的应用探讨RedLock 与 Redisson 实现分布式锁---算法与应用
三总结
内部锁如 synchronized与分布式锁如 Redis、数据库锁各有其适用场景和特点。内部锁适用于单机多线程环境能够有效同步本地线程的操作而分布式锁则解决了跨节点并发的问题确保在分布式系统中数据的一致性。
优化内部锁粒度减少不必要的加锁范围仅对需要同步的操作加锁可以显著提高系统的性能。分布式锁当系统部署在多个节点上时需要使用分布式锁来保证不同节点间的资源访问同步。Redis 和数据库是常见的分布式锁实现方案它们能够跨节点同步数据但也需要注意锁超时、死锁等问题。
通过合理使用锁的粒度避免锁的竞争和阻塞能够有效提升系统的并发能力和性能。
八、分页处理与优化同步调用与异步调用
在面对批量查询时比如一次性查询大量数据直接请求大量数据会导致接口超时尤其是当数据量很大、网络带宽受限时可能会影响接口响应时间。分页处理是解决这一问题的有效方法它通过将一次查询分成多次进行减少单次请求的数据量从而避免了超时问题。
分页处理主要有两种常见场景同步调用和异步调用。我们将分别讨论这两种方法的优化方案。
一同步调用分页查询
如果在某个后台任务例如 job中需要批量查询数据且对于总耗时没有过高要求比如查询 2000 个用户的信息但要求每次调用的耗时不能过长如每次远程接口调用的响应时间不能超过 500ms那么可以采用同步分页调用的方式。
同步分页调用示例
将一次查询的 2000 个用户 ID 分成多个小批次每次查询一部分用户的数据。这种方式的好处是通过控制每次查询的数据量避免了接口超时的问题。假设每次查询 200 个用户的数据代码如下
// 使用 Guava 工具进行分页200 是每次请求的用户数
ListListLong allIds Lists.partition(ids, 200); for (ListLong batchIds : allIds) {// 每次请求获取一批用户ListUser users remoteCallUser(batchIds); // 对返回的用户数据进行后续处理
}关键点分析
Lists.partition(ids, 200)将所有的用户 ID 切分成多个小批次每个批次最多 200 个用户。每次请求处理一个批次的用户避免一次性查询所有 2000 个用户从而避免接口超时。使用 for 循环按批次处理用户确保每次查询的数据量不会过大控制每次请求的响应时间在可控范围内。
优点
简洁高效通过分页减少了单次请求的数据量能够有效避免接口超时。降低压力避免一次性发送过多数据减轻数据库和网络传输的压力。
二异步调用提高并发度
当你需要在某个接口中获取大量数据例如 2000 个用户的信息并且该接口的总耗时也有限制如接口整体响应时间不能超过 500ms此时同步分页调用可能会无法满足需求因为每次请求仍然可能造成一定的延迟。为了避免接口超时可以考虑使用异步调用来提高并发度减少整体的等待时间。
异步分页调用示例
在异步调用中多个查询请求可以并行执行这样就可以利用并发来缩短总的查询时间。在这里我们使用 CompletableFuture 来实现异步处理每个分页请求会在独立的线程中执行最后统一汇总结果。
ListListLong allIds Lists.partition(ids, 200); // 将 IDs 切分为小批次final ListUser result Lists.newArrayList(); // 存放所有用户数据的容器
Executor executor Executors.newFixedThreadPool(10); // 创建一个线程池来执行异步任务allIds.stream().forEach(batchIds - {CompletableFuture.supplyAsync(() - {ListUser users remoteCallUser(batchIds); // 异步请求每批数据synchronized (result) {result.addAll(users); // 结果合并}return Boolean.TRUE; // 异步任务结束标识}, executor);
});关键点分析
CompletableFuture.supplyAsync()通过 CompletableFuture 实现异步调用异步请求每个批次的用户数据。线程池使用 Executor 创建线程池确保异步任务能够并行执行。synchronized 关键字由于 result 是多个线程共享的使用 synchronized 来保证线程安全避免并发修改 result 导致数据错误。
优点
提高并发性能通过异步调用多个批次的查询请求可以并行执行从而提高整体查询效率。节省时间异步调用允许多个分页查询同时进行可以大幅减少等待时间。非阻塞操作在查询数据的同时接口的其他操作不需要等待查询完成可以继续执行其他任务。
异步调用的注意事项
线程池管理确保线程池的大小合理以避免过多的线程造成系统资源消耗过大。过多的线程可能会导致线程上下文切换频繁从而增加系统负担。结果合并在异步操作完成后需要合并所有线程返回的数据。可以使用线程安全的容器如 synchronized 块或者更高效的并发容器 CopyOnWriteArrayList来避免并发问题。异常处理异步任务中可能会发生异常需要合适的异常捕获机制确保程序的健壮性。
三抉择说明
分页处理通过分批获取数据避免了一次性请求大量数据所带来的接口超时问题。根据业务场景的不同可以选择同步调用或异步调用的方式
同步调用适用于对每次请求的响应时间有要求但总耗时可以容忍较长的场景。同步调用更简单易于实现。异步调用适用于接口本身的总响应时间有严格限制的场景。通过异步调用可以并行执行多个查询任务从而大大缩短总的查询时间。
无论是同步分页还是异步分页都能有效地提高系统的并发能力和性能减少接口超时和数据传输瓶颈。
九、缓存优化方案提升接口性能
在现代分布式系统中缓存通常是提升性能的首选方案它可以有效减少数据库的访问次数降低延迟。但使用缓存时不能盲目加缓存应该根据具体的业务场景来选择适当的缓存方式。如果滥用缓存可能会导致接口的复杂度增加并引发缓存不一致等问题。下面我们来讨论两种常见的缓存方式Redis缓存和二级缓存。
缓存这部分主要的思路可见
具体内容基础对应详细知识和解法链接 工程级复杂缓存难题 全面击破工程级复杂缓存难题 探析缓存穿透问题 高并发场景下的缓存穿透问题探析与应对策略 探析缓存雪崩 高并发场景下的缓存雪崩探析与应对策略-CSDN博客探析缓存击穿高并发场景下的缓存击穿问题探析与应对策略-CSDN博客 热key识别与实战解决 优化分布式系统性能热key识别与实战解决方案_热key识别框架-CSDN博客探析缓存热点key高并发场景下的热点key问题探析与应对策略_热点账户高并发解决方案-CSDN博客 探析大 Key 问题 高并发场景下的大 Key 问题及应对策略-CSDN博客
一缓存的使用场景
缓存适用于一些高频访问、读取不频繁变动的数据例如
商品分类树这类数据通常变动较少但访问频繁适合使用缓存。用户信息一些不常变动的用户信息如用户设置等也适合缓存。
但对于一些变化频繁的场景例如用户下单、支付等操作这些操作需要实时性和数据一致性就不太适合加缓存。
二使用 Redis 缓存
在实际应用中Redis 是最常用的缓存解决方案特别是在 Java 项目中。通过 Redis我们可以缓存大量的数据减少数据库的查询压力。以下只做简单说明
使用 Redis 缓存的基本步骤
首先从缓存中获取数据当请求接口时首先检查 Redis 中是否有该数据。如果缓存中没有查询数据库并缓存结果如果 Redis 中没有数据则查询数据库并将结果缓存到 Redis 中供下次查询使用。定期更新缓存为了确保缓存中的数据是最新的可以设置定期从数据库中更新缓存的任务。
定期更新缓存
为了避免缓存数据过期或不一致可以设置一个后台任务job定期从数据库中查询并更新缓存。
三使用二级缓存
尽管 Redis 的访问速度很快但它依然存在一些缺点比如
远程调用的延迟尤其在数据量较大时通过网络访问 Redis 会有一定的延迟。缓存穿透问题每次查询都需要通过 Redis 请求可能会造成较大的压力。
为了解决这些问题可以引入 二级缓存通过结合 本地内存缓存例如 Caffeine和 远程缓存例如 Redis来进一步提升性能。
1.二级缓存的工作原理
本地缓存如 Caffeine在每个应用实例的本地内存中存储数据避免每次都去远程缓存如 Redis请求数据减少网络延迟。远程缓存如 Redis当本地缓存中没有数据时继续从 Redis 中查询数据。如果 Redis 中没有最后回退到数据库。
二级缓存的优势
提升性能本地缓存可以大大减少远程请求的次数提升响应速度。减轻 Redis 压力减少 Redis 的查询频率减轻其压力。
2.使用 Caffeine 实现本地缓存
Caffeine 是 Spring 官方推荐的本地缓存解决方案它具有高效、轻量级的特点。
步骤 1引入依赖
在 Spring Boot 项目中需要引入 Caffeine 的相关依赖
dependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-cache/artifactId
/dependency
dependencygroupIdcom.github.ben-manes.caffeine/groupIdartifactIdcaffeine/artifactIdversion2.6.0/version
/dependency步骤 2配置 Caffeine 缓存
在配置类中使用 EnableCaching 开启缓存并配置 Caffeine 缓存
Configuration
EnableCaching
public class CacheConfig {Beanpublic CacheManager cacheManager() {CaffeineCacheManager cacheManager new CaffeineCacheManager();// 配置 Caffeine 缓存CaffeineObject, Object caffeine Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS) // 设置数据过期时间.maximumSize(1000); // 设置最大缓存数量cacheManager.setCaffeine(caffeine);return cacheManager;}
}步骤 3使用 Cacheable 注解进行缓存
通过 Cacheable 注解可以将方法的返回值缓存起来
Service
public class CategoryService {Cacheable(value category, key #categoryKey) // 使用缓存key 为 categoryKeypublic CategoryModel getCategory(String categoryKey) {String json jedis.get(categoryKey); // 先从 Redis 查询if (StringUtils.isNotEmpty(json)) {CategoryTree categoryTree JsonUtil.toObject(json);return categoryTree;}return queryCategoryTreeFromDb(); // 如果 Redis 没有查询数据库}
}在调用 categoryService.getCategory() 方法时首先会从 Caffeine 缓存中获取数据。如果数据存在则直接返回如果不存在则去 Redis 中查询如果 Redis 中仍然没有数据则去数据库查询并缓存到 Caffeine 中。
3. 数据一致性问题
虽然二级缓存大大提升了性能但也带来了一些问题特别是数据一致性的问题
缓存更新不及时如果数据更新了而缓存没有及时刷新可能会导致返回过时的数据。多节点缓存不一致在分布式系统中可能会出现不同节点的缓存数据不一致的情况。
解决方案
设置合理的过期时间可以通过设置合理的缓存过期时间来减少缓存不一致的概率。缓存清除策略当数据发生变化时及时清除缓存或者主动更新缓存。合适的场景选择二级缓存适用于一些不敏感或用户不易察觉的不一致性场景。例如商品分类树等不常变动的数据二级缓存能有效提升性能。
缓存技术能够显著提升系统性能特别是对于高频访问的数据通过引入 Redis 和 本地内存缓存如 Caffeine 的结合可以大幅度减少对数据库的访问频率降低延迟提升接口响应速度。然而在使用缓存时必须根据实际的业务场景来决定是否使用缓存、使用哪种缓存方式并注意缓存带来的数据一致性问题。对于一些变化较少的数据二级缓存是一个非常有效的方案但也要注意合适的过期和同步策略以确保缓存的高效和数据的一致性。
十、分库分表解决数据库性能瓶颈
在高并发的系统中数据库往往成为性能瓶颈的关键特别是当数据量和并发量增长时数据库可能无法满足高效的读写需求。为了提升性能、解决数据库的磁盘 I/O 和连接数等问题常常采用 分库分表 技术。 一为什么要进行分库分表
当数据库中的数据量达到一定程度单张表的查询、插入、更新会变得非常缓慢。即使有索引也不能有效避免因数据量过大而导致的性能瓶颈。具体来说分库分表 可以解决以下几个问题
数据库连接池压力过大一个数据库无法承载大量并发请求容易导致连接池耗尽。磁盘 I/O 性能瓶颈大量数据存储在一个磁盘上查询和更新的磁盘 I/O 会变得很慢。单表数据量过大单个表数据太多查询时即使使用索引也可能需要扫描大量记录影响查询性能。CPU 资源消耗单一数据库的负载过高导致 CPU 资源消耗大响应时间增加。
分库和分表是两个相关但不同的概念
分库将数据分布到多个数据库实例上以缓解单个数据库的连接和 I/O 压力。分表将单张表的数据拆分成多个表以解决单表数据过多导致查询性能下降的问题。
二分库分表的方式
分库分表有两种主要方式垂直拆分和水平拆分。
1.垂直拆分Vertical Sharding
垂直拆分是根据业务模块来拆分数据库将不同的业务模块数据放入不同的库中。例如将用户数据、订单数据、支付数据分别存储在不同的数据库中。
优点可以解决单个数据库过载的问题适用于不同业务模块之间的数据量差异较大、访问频次不同的场景。缺点需要额外的路由管理跨库查询可能变得复杂。
2.水平拆分Horizontal Sharding
水平拆分是将单个表的数据根据一定的规则如用户ID、时间戳等拆分成多个表并分布到不同的数据库中。
分库将表的数据分散到多个数据库中。分表将某个大的表按行数或某些字段分拆成多个小表。
常见的水平拆分策略 取模路由根据某个字段例如用户ID取模来决定将数据路由到哪个库或表。例如user_id % 4假设有 4 个库则将 user_id 7 的数据存储到第四个库。 区间路由根据字段值的范围来决定数据存储在哪个库或表中。例如user_id 在 0-10 万的数据存储在库 110-20 万的数据存储在库 2。 一致性哈希路由使用一致性哈希算法来决定数据存储在哪个库或表中避免数据分布不均。
三分库分表的应用场景
高并发场景当用户请求量非常大时单库的数据库连接数和处理能力可能无法承受分库分表可以有效扩展系统。大数据量场景当单个表数据量过大导致查询性能变差时分表可以将数据分散到多个表中减轻查询压力。分布式系统当系统需要扩展并支持高可用性时分库分表可以帮助将负载分摊到多个数据库节点上。
四如何设计分库分表
在设计分库分表时关键是确定路由规则即如何将数据分散到不同的数据库和表。常见的设计策略包括
主键路由通过主键或唯一标识符如用户ID来路由数据通常会根据某个字段进行取模或范围划分。业务逻辑路由根据业务逻辑如订单类型、时间等来决定数据存储的位置。
设计时还需要考虑
数据迁移在数据量增长时如何平滑地将数据迁移到新的库或表。跨库查询分库后跨库查询变得复杂需要考虑如何优化跨库的查询性能。事务处理分库分表后如何确保跨库操作的一致性和事务管理。
分库分表的优势与挑战
优势
提升性能通过减小单个数据库的负载提升整体系统性能。扩展性好分库分表后可以更容易地扩展系统支持更多的用户和数据。优化资源使用避免了单库单表资源瓶颈提升了资源的使用效率。
挑战
路由管理复杂需要设计合理的路由策略以决定数据存储位置并处理跨库查询。维护成本高分库分表后需要管理多个数据库和表增加了运维的复杂度。事务处理难度跨库事务的处理相对复杂可能需要使用分布式事务管理工具如 TCC、Saga来保证一致性。
五分库分表的选择依据
用户并发量大且数据量少可以考虑仅进行分库而不必分表。用户并发量少但数据量大适合只分表不分库。用户并发量大且数据量也大在这种情况下最好选择分库分表以保证性能。
分库分表是应对数据库性能瓶颈的一种有效手段特别是在大规模分布式系统中。通过合理的分库分表策略可以有效缓解数据库的压力提高系统的可扩展性和性能。然而分库分表带来的复杂性也不容忽视需要根据具体的业务场景和系统需求合理设计分库分表的策略并平衡性能和维护成本。
十一、总结
接口性能优化是一个系统性工程涵盖了从数据库设计、SQL查询优化到远程调用、事务管理、缓存使用等多个方面。在本文中我们深入分析了常见的性能瓶颈及其优化方法提出了切实可行的解决方案。通过合理使用索引、重构查询、控制数据量、优化事务、避免不必要的循环和递归等措施可以显著提升数据库操作的效率和响应速度。同时借助分布式锁、缓存机制以及异步处理等技术手段能够在高并发环境下有效减轻系统负担提升系统的吞吐量和稳定性。
性能优化并非一蹴而就的过程而是需要在实际应用中不断监控、分析、调整的循环过程。通过本文提供的优化策略和实践经验希望能帮助开发者和架构师更加全面地理解接口性能优化的关键因素并能够在实际项目中灵活运用。接口性能优化不仅仅是解决眼前的瓶颈更是提升系统可持续发展的关键所在优化的每一步都为系统的长期稳定和高效运行奠定基础。
