最近对外接口偶现504超时问题,原因是性能性代码执行时间过长,超过nginx配置的优化优化15秒,然后真枪实弹搞了一次接口性能优化。实践在这里结合优化过程,总结总结了接口优化的记次接口接口建议八个要点,希望对大家有帮助呀~ 数据量比较大,性能性批量操作数据入库 耗时操作考虑异步处理 恰当使用缓存 优化程序逻辑、优化优化代码 SQL优化 压缩传输内容 考虑使用文件/MQ等其他方式暂存,实践异步再落地DB 跟产品讨论需求最恰当,总结最舒服的记次接口接口建议实现方式 嘻嘻,先看一下我们对外转账接口的性能性大概流程吧 优化前: //for循环单笔入库 for(TransDetail detail:list){ insert(detail); } 优化后: // 批量入库,优化优化mybatis demo实现 insert into trans_detail( id,amount,payer,payee) values #{ item.id}, #{ item.amount}, #{ item.payer},#{ item.payee} ) 性能对比: 批量插入性能更好,更加省时间,实践为什么呢?总结 耗时操作,考虑用异步处理,这样可以降低接口耗时。本次转账接口优化,匹配联行号的操作耗时有点长,所以优化过程把它移到异步处理啦,如下: 优化前: 优化后 匹配联行号的操作异步处理 性能对比: 假设一个联行号匹配6ms 解析: 因为联行号匹配比较耗时,放在异步处理的话,亿华云同步联机返回可以省掉这部分时间,大大提升接口性能,并且不会影响到转账主流程功能。 除了这个例子,平时我们类似功能,如用户注册成功后,短信邮件通知,也是可以异步处理的,这个优化建议香饽饽的~ 所以,太耗时的操作,在不影响主流程功能的情况下,可以考虑开子线程异步处理的啦。 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。这里的缓存包括:Redis,JVM本地缓存,memcached,或者Map等。 这次转账接口,使用到缓存啦,举个简单例子吧~ 优化前 以下是输入用户账号,云服务器匹配联行号的流程图 优化后: 恰当使用缓存,代替查询DB表,流程图如下: 解析: 把热点数据放到缓存,不用每次查询都去DB拉取,节省了这部分查SQL的耗时,美滋滋呀~ 当然,不是什么数据都适合放到缓存的哦,访问比较频繁的热点数据才考虑缓存起来呢~ 优化程序逻辑、程序代码,是可以节省耗时的。 我这里就本次的转账接口优化,举个例子吧~ 优化前: 优化前,联行号查询了两次(检验参数一次,插入DB前查询一次),如下伪代码: public void process(Req req){ //检验参数,包括联行号(前端传来的payeeBankNo可以为空,但是如果后端没匹配到,会抛异常) checkTransParams(Req req); //Save DB saveTransDetail(req); } void checkTransParams(Req req){ //check Amount,and so on. checkAmount(req.getamount); //check payeebankNo if(Utils.isEmpty(req.getPayeeBankNo())){ String payeebankNo = getPayeebankNo(req.getPayeeAccountNo); if(Utils.isEmpty(payeebankNo){ throws Exception(); } } } int saveTransDetail(req){ String payeebankNo = getPayeebankNo(req.getPayeeAccountNo); req.setPayeeBankNo(payeebankNo); insert(req); ... } 优化后: 优化后,只在校验参数的时候插叙一次,然后设置到对象里面~ 入库前就不用再查啦,伪代码如下: void checkTransParams(Req req){ //check Amount,and so on. checkAmount(req.getamount); //check payeebankNo if(Utils.isEmpty(req.getPayeeBankNo())){ String payeebankNo = getPayeebankNo(req.getPayeeAccountNo); if(Utils.isEmpty(payeebankNo){ throws Exception(); } } //查询到有联行号,直接设置进去啦,这样等下入库不用再插入多一次 req.setPayeeBankNo(payeebankNo); } int saveTransDetail(req){ insert(req); ... } 解析: 对于优化程序逻辑、服务器托管代码,是可以降低接口耗时的。以上demo只是一个很简单的例子,就是优化前payeeBankNo查询了两次,但是其实只查一次就可以了。很多时候,我们都知道这个点,但就是到写代码的时候,又忘记了呀~所以,写代码的时候,留点心吧,优化你的程序逻辑、代码哦。 除了以上demo这点,还有其它的点,如优化if复杂的逻辑条件,考虑是否可以调整顺序,或者for循环,是否重复实例化对象等等,这些适当优化,都是可以让你的代码跑得更快的。 之前我这篇文章,也提了几个优化点噢,有兴趣的朋友可以看一下哈~ 写代码有这些想法,同事才不会认为你是复制粘贴程序员 很多时候,你的接口性能瓶颈就在SQL这里,慢查询需要我们重点关注的点呢。 我们可以通过这些方式优化我们的SQL: 加索引 避免返回不必要的数据 优化sql结构 分库分表 读写分离 有兴趣的朋友可以看一下我这篇文章呢,很详细的SQL优化点: 后端程序员必备:书写高质量SQL的30条建议 压缩传输内容,文件变得更小,因此传输会更快啦。10M带宽,传输10k的报文,一般比传输1M的会快呀;打个比喻,一匹千里马,它驮着一百斤的货跑得快,还是驮着10斤的货物跑得快呢? 解析: 如果你的接口性能不好,然后传输报文比较大的话,这时候是可以考虑压缩文件内容传输的,最后优化效果可能很不错哦~ 如果数据太大,落地数据库实在是慢的话,可以考虑先用文件的方式保存,或者考虑MQ,先落地,再异步保存到数据库~ 本次转账接口,如果是并发开启,10个并发度,每个批次1000笔数据,数据库插入会特别耗时,大概10秒左右,这个跟我们公司的数据库同步机制有关,并发情况下,因为优先保证同步,所以并行的插入变成串行啦,就很耗时。 优化前: 优化前,1000笔先落地DB数据库,再异步转账,如下: 优化后: 先保存数据到文件,再异步下载下来,插入数据库,如下: 如果你的耗时瓶颈就在数据库插入操作这里了,那就考虑文件保存或者MQ或者其他方式暂存吧,文件保存数据,对比一下耗时,有时候会有意想不到的效果哦。 这点个人觉得还是很重要的,有些需求需要好好跟产品沟通的。 比如有个用户连麦列表展示的需求,产品说要展示所有的连麦信息,如果一个用户的连麦列表信息好大,你拉取所有连麦数据回来,接口性能就降下来啦。如果产品打桩分析,会发现,一般用户看连麦列表,也就看前几页~因此,奸笑,哈哈~ 其实,那个超大分页加载问题也是类似的。即limit +一个超大的数,一般会很慢的~~ 本文呢,基于一次对外接口耗时优化的实践,总结了优化接口性能的八个点,希望对大家日常开发有帮助哦~嘻嘻,有兴趣可以逛逛我的github哈,本文会收藏到github里滴哈 、https://github.com/whx123/JavaHom转自:捡田螺的记次接口接口建议小男孩 作者:捡田螺的小男孩
前言
1.数据量比较大,批量操作数据入库
2.耗时操作考虑异步处理
3.恰当使用缓存
4. 优化程序逻辑、代码
5. 优化你的SQL
6.压缩传输内容
7. 考虑使用文件/MQ等其他方式暂存数据,异步再落地DB
解析:
8.跟产品讨论需求最恰当,最舒服的实现方式
总结