后端接口性能优化分析-程序结构优化

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常见思路

8.锁粒度避免过粗

synchronized

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？

其实就是就是你要锁住的范围是多大。比如你在家上卫生间，你只要锁住卫生间就可以了吧，不需要将整个家都锁起来不让家人进门吧，卫生间就是你的加锁粒度。

不管你是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。这就好像你上卫生间，不用把整个家都锁住，锁住卫生间门就可以了。

比如，在业务代码中，有一个ArrayList因为涉及到多线程操作，所以需要加锁操作，假设刚好又有一段比较耗时的操作（代码中的slowNotShare方法）不涉及线程安全问题。反例加锁，就是一锅端，全锁住:

//不涉及共享资源的慢方法
private void slowNotShare() {
    try {
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
    } catch (InterruptedException e) {
    }
}

//错误的加锁方法
public int wrong() {
    long beginTime = System.currentTimeMillis();
    IntStream.rangeClosed(1, 10000).parallel().forEach(i -> {
        //加锁粒度太粗了，slowNotShare其实不涉及共享资源
        synchronized (this) {
            slowNotShare();
            data.add(i);
        }
    });
    log.info("cosume time:{}", System.currentTimeMillis() - beginTime);
    return data.size();
}
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正例：

public int right() {
    long beginTime = System.currentTimeMillis();
    IntStream.rangeClosed(1, 10000).parallel().forEach(i -> {
        slowNotShare();//可以不加锁
        //只对List这部分加锁
        synchronized (data) {
            data.add(i);
        }
    });
    log.info("cosume time:{}", System.currentTimeMillis() - beginTime);
    return data.size();
}
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对于锁的更细致使用来说，在java中提供了synchronized关键字给我们的代码加锁。

通常有两种写法：在方法上加锁 和 在代码块上加锁。

先看看如何在方法上加锁：

public synchronized doSave(String fileUrl) {
    mkdir();
    uploadFile(fileUrl);
    sendMessage(fileUrl);
}
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这里加锁的目的是为了防止并发的情况下，创建了相同的目录，第二次会创建失败，影响业务功能。

但这种直接在方法上加锁，锁的粒度有点粗。因为doSave方法中的上传文件和发消息方法，是不需要加锁的。只有创建目录方法，才需要加锁。

我们都知道文件上传操作是非常耗时的，如果将整个方法加锁，那么需要等到整个方法执行完之后才能释放锁。显然，这会导致该方法的性能很差，变得得不偿失。

这时，我们可以改成在代码块上加锁了，具体代码如下：

public void doSave(String path,String fileUrl) {
    synchronized(this) {
      if(!exists(path)) {
          mkdir(path);
       }
    }
    uploadFile(fileUrl);
    sendMessage(fileUrl);
}
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这样改造之后，锁的粒度一下子变小了，只有并发创建目录功能才加了锁。而创建目录是一个非常快的操作，即使加锁对接口的性能影响也不大。

最重要的是，其他的上传文件和发送消息功能，任然可以并发执行。

当然，这种做在单机版的服务中，是没有问题的。但现在部署的生产环境，为了保证服务的稳定性，一般情况下，同一个服务会被部署在多个节点中。

同时它也带来了新的问题：synchronized只能保证一个节点加锁是有效的，但如果有多个节点如何加锁呢?

这就需要使用：分布式锁了。目前主流的分布式锁包括：redis分布式锁 和 数据库分布式锁。

redis分布式锁

在分布式系统中，由于redis分布式锁相对于更简单和高效，成为了分布式锁的首先，被我们用到了很多实际业务场景当中。

public void doSave(String path,String fileUrl) {
  try {
    String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
    if ("OK".equals(result)) {
      if(!exists(path)) {
         mkdir(path);
         uploadFile(fileUrl);
         sendMessage(fileUrl);
      }
      return true;
    }
  } finally{
      unlock(lockKey,requestId);
  }  
  return false;
}
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跟之前使用synchronized关键字加锁时一样，这里锁的范围也太大了，换句话说就是锁的粒度太粗，这样会导致整个方法的执行效率很低。

其实只有创建目录的时候，才需要加分布式锁，其余代码根本不用加锁。

于是，我们需要优化一下代码：

public void doSave(String path,String fileUrl) {
   if(this.tryLock()) {
      mkdir(path);
   }
   uploadFile(fileUrl);
   sendMessage(fileUrl);
}

private boolean tryLock() {
    try {
    String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
    if ("OK".equals(result)) {
      return true;
    }
  } finally{
      unlock(lockKey,requestId);
  }  
  return false;
}
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上面代码将加锁的范围缩小了，只有创建目录时才加了锁。这样看似简单的优化之后，接口性能能提升很多。

但是Redis锁也存在着一些弊端情况，如下共有八条总结性建议：

非原子操作

使用redis的分布式锁，我们首先想到的可能是setNx命令。

if (jedis.setnx(lockKey, val) == 1) {
   jedis.expire(lockKey, timeout);
}
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这段代码确实可以加锁成功，但你有没有发现什么问题？

加锁操作和后面的设置超时时间是分开的，并非原子操作。

假如加锁成功，但是设置超时时间失败了，该lockKey就变成永不失效。假如在高并发场景中，有大量的lockKey加锁成功了，但不会失效，有可能直接导致redis内存空间不足。

忘了释放锁

上面说到使用setNx命令加锁操作和设置超时时间是分开的，并非原子操作。

而在redis中还有set命令，该命令可以指定多个参数。

String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
if ("OK".equals(result)) {
    return true;
}
return false;
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其中：

• lockKey：锁的标识
• requestId：请求id
• NX：只在键不存在时，才对键进行设置操作。
• PX：设置键的过期时间为 millisecond 毫秒。
• expireTime：过期时间

set命令是原子操作，加锁和设置超时时间，一个命令就能轻松搞定。

使用set命令加锁，表面上看起来没有问题。但如果仔细想想，加锁之后，每次都要达到了超时时间才释放锁，会不会有点不合理？加锁后，如果不及时释放锁，会有很多问题。

分布式锁更合理的用法是：

1. 手动加锁
2. 业务操作
3. 手动释放锁
4. 如果手动释放锁失败了，则达到超时时间，redis会自动释放锁。

那么问题来了，如何释放锁呢？

try{
  String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
  if ("OK".equals(result)) {
      return true;
  }
  return false;
} finally {
    unlock(lockKey);
}  
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只在finally中释放锁，就够了吗？

释放了别人的锁

在多线程场景中，可能会出现释放了别人的锁的情况。

假如线程A和线程B，都使用lockKey加锁。线程A加锁成功了，但是由于业务功能耗时时间很长，超过了设置的超时时间。这时候，redis会自动释放lockKey锁。此时，线程B就能给lockKey加锁成功了，接下来执行它的业务操作。恰好这个时候，线程A执行完了业务功能，释放了锁lockKey。这不就出问题了，线程B的锁，被线程A释放了。

那么，如何解决这个问题呢？

不知道你们注意到没？在使用set命令加锁时，除了使用lockKey锁标识，还多设置了一个参数：requestId，为什么要需要记录requestId呢？

答：requestId是在释放锁的时候用的。

if (jedis.get(lockKey).equals(requestId)) {
    jedis.del(lockKey);
    return true;
}
return false;
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在释放锁的时候，先获取到该锁的值（之前设置值就是requestId），然后判断跟之前设置的值是否相同，如果相同才允许删除锁，返回成功。如果不同，则直接返回失败。

换句话说就是：自己只能释放自己加的锁，不允许释放别人加的锁。

当然在这里也需要保证 判断 和 删除的原子性问题

自旋锁

上面的加锁方法看起来好像没有问题，但如果你仔细想想，如果有1万的请求同时去竞争那把锁，可能只有一个请求是成功的，其余的9999个请求都会失败。

此外，还有一种场景：

比如，有两个线程同时上传文件到sftp，上传文件前先要创建目录。假设两个线程需要创建的目录名都是当天的日期，比如：20210920，如果不做如何控制，这样直接并发的创建，第二个线程会失败。

有同学会说：这还不容易，加一个redis分布式锁就能解决问题了，此外再判断一下，如果目录已经存在就不创建，只有目录不存在才需要创建。

try {
  String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
  if ("OK".equals(result)) {
    if(!exists(path)) {
       mkdir(path);
    }
    return true;
  }
} finally{
    unlock(lockKey,requestId);
}  
return false;
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只是加redis分布式锁是不够的，因为第二个请求如果加锁失败了，接下来，是返回失败呢？还是返回成功呢？

显然肯定是不能返回失败的，如果返回失败了，这个问题还是没有被解决。如果文件还没有上传成功，直接返回成功会有更大的问题。头疼，到底该如何解决呢？

答：使用自旋锁

try {
  Long start = System.currentTimeMillis();
  while(true) {
     String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
     if ("OK".equals(result)) {
        if(!exists(path)) {
           mkdir(path);
        }
        return true;
     }
     
     long time = System.currentTimeMillis() - start;
      if (time>=timeout) {
          return false;
      }
      try {
          Thread.sleep(50);
      } catch (InterruptedException e) {
          e.printStackTrace();
      }
  }
} finally{
    unlock(lockKey,requestId);
}  
return false;
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在规定的时间，比如500毫秒内，自旋不断尝试加锁（说白了，就是在死循环中，不断尝试加锁），如果成功则直接返回。如果失败，则休眠50毫秒，再发起新一轮的尝试。如果到了超时时间，还未加锁成功，则直接返回失败。

锁重入问题

我们都知道redis分布式锁是互斥的。如果我们对某个key加锁了，如果该key对应的锁还没失效，再用相同key去加锁，大概率会失败。

假设在某个请求中，需要获取一颗满足条件的菜单树或者分类树。我们以菜单为例，这就需要在接口中从根节点开始，递归遍历出所有满足条件的子节点，然后组装成一颗菜单树。

需要注意的是菜单不是一成不变的，在后台系统中运营同学可以动态添加、修改和删除菜单。为了保证在并发的情况下，每次都可能获取最新的数据，这里可以加redis分布式锁。

加redis分布式锁的思路是对的。但接下来问题来了，在递归方法中递归遍历多次，每次都是加的同一把锁。递归第一层当然是可以加锁成功的，但递归第二层、第三层…第N层，不就会加锁失败了？

递归方法中加锁的伪代码如下：

private int expireTime = 1000;

public void fun(int level,String lockKey,String requestId){
  try{
     String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
     if ("OK".equals(result)) {
        if(level<=10){
           this.fun(++level,lockKey,requestId);
        } else {
           return;
        }
     }
     return;
  } finally {
     unlock(lockKey,requestId);
  }
}
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如果你直接这么用，看起来好像没有问题。但最终执行程序之后发现，等待你的结果只有一个：出现异常。

因为从根节点开始，第一层递归加锁成功，还没释放说，就直接进入第二层递归。因为requestId作为key的锁已经存在，所以第二层递归大概率会加锁失败，然后返回到第一层。第一层接下来正常释放锁，然后整个递归方法直接返回了。

那么这个问题该如何解决呢？

答：使用可重入锁。

我们以redisson框架为例，它的内部实现了可重入锁的功能。

伪代码如下：

private int expireTime = 1000;

public void run(String lockKey) {
  RLock lock = redisson.getLock(lockKey);
  this.fun(lock,1);
}

public void fun(RLock lock,int level){
  try{
      lock.lock(5, TimeUnit.SECONDS);
      if(level<=10){
         this.fun(lock,++level);
      } else {
         return;
      }
  } finally {
     lock.unlock();
  }
}
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接下来，聊聊redisson可重入锁的实现原理。

加锁

• 先判断如果锁名不存在，则加锁。
• 然后判断判断如果锁名和requestId值都存在，则使用hincrby命令给该锁名和requestId值计数，每次都加1。注意一下，这里就是重入锁的关键，锁重入一次就加1。
• 如果锁名存在，但值不是requestId，则返回过期时间。

解锁

• 先判断如果锁名和requestId值不存在，则时间返回。
• 如果锁名和requestId值存在，则重入锁减1。
• 如果减1后，重入锁的value值还大于0，说明还有引用，则重试设置过期时间。
• 如果减1后，重入锁的value值还等于0，则可以删除锁，然后发消息通知等待线程抢锁。

锁竞争问题

如果有大量写入的场景，使用普通的redis分布式锁是没有问题的。

但如果有些业务场景，写入的操作比较少，反而有大量读取的操作。直接使用普通的redis分布式锁，性能会不会不太好？

我们都知道，锁的粒度越粗，多个线程抢锁时竞争就越激烈，造成多个线程锁等待的时间也就越长，性能也就越差。

所以，提升redis分布式锁性能的第一步，就是要把锁的粒度变细。

读写锁

众所周知，加锁的目的是为了保证，在并发环境中读写数据的安全性，即不会出现数据错误或者不一致的情况。

但在绝大多数实际业务场景中，一般是读数据的频率远远大于写数据。而线程间的并发读操作是并不涉及并发安全问题，我们没有必要给读操作加互斥锁，只要保证读写、写写并发操作上锁是互斥的就行，这样可以提升系统的性能。

我们以redisson框架为例，它内部已经实现了读写锁的功能。

读锁的伪代码如下：

RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock("readWriteLock");
RLock rLock = readWriteLock.readLock();
try {
    rLock.lock();
    //业务操作
} catch (Exception e) {
    log.error(e);
} finally {
    rLock.unlock();
}
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写锁的伪代码如下：

RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock("readWriteLock");
RLock rLock = readWriteLock.writeLock();
try {
    rLock.lock();
    //业务操作
} catch (InterruptedException e) {
   log.error(e);
} finally {
    rLock.unlock();
}
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将读锁和写锁分开，最大的好处是提升读操作的性能，因为读和读之间是共享的，不存在互斥性。而我们的实际业务场景中，绝大多数数据操作都是读操作。所以，如果提升了读操作的性能，也就会提升整个锁的性能。

下面总结一个读写锁的特点：

• 读与读是共享的，不互斥
• 读与写互斥
• 写与写互斥

锁分段

此外，为了减小锁的粒度，比较常见的做法是将大锁：分段。

在java中ConcurrentHashMap，就是将数据分为16段，每一段都有单独的锁，并且处于不同锁段的数据互不干扰，以此来提升锁的性能。

class ConcurrentHashMap<K, V> {
    // 初始化数组，存放 Segment
    private Segment[] segments;

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
        segments = new Segment[16]; // 初始化为 16 个 Segment
        for (int i = 0; i < segments.length; i++) {
            segments[i] = new Segment();
        }
    }

    // 获取 Segment
    private Segment segmentFor(int hash) {
        return segments[(segments.length - 1) & hash];
    }

    // 获取值
    public V get(K key) {
        int hash = hash(key);
        return segmentFor(hash).get(key, hash);
    }

    // 存入值
    public void put(K key, V value) {
        int hash = hash(key);
        segmentFor(hash).put(key, value, hash);
    }

    // Segment 类
    class Segment {
        // 使用 ReentrantLock 作为锁
        private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

        // 存放键值对
        private Map<K, V> map = new HashMap<>();

        public V get(K key, int hash) {
            lock.lock();
            try {
                // 获取值
                return map.get(key);
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }

        public void put(K key, V value, int hash) {
            lock.lock();
            try {
                // 存入值
                map.put(key, value);
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}
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放在实际业务场景中，我们可以这样做：

比如在秒杀扣库存的场景中，现在的库存中有2000个商品，用户可以秒杀。为了防止出现超卖的情况，通常情况下，可以对库存加锁。如果有1W的用户竞争同一把锁，显然系统吞吐量会非常低。

为了提升系统性能，我们可以将库存分段，比如：分为100段，这样每段就有20个商品可以参与秒杀。

在秒杀的过程中，先把用户id获取hash值，然后除以100取模。模为1的用户访问第1段库存，模为2的用户访问第2段库存，模为3的用户访问第3段库存，后面以此类推，到最后模为100的用户访问第100段库存。

如此一来，在多线程环境中，可以大大的减少锁的冲突。以前多个线程只能同时竞争1把锁，尤其在秒杀的场景中，竞争太激烈了，简直可以用惨绝人寰来形容，其后果是导致绝大数线程在锁等待。现在多个线程同时竞争100把锁，等待的线程变少了，从而系统吞吐量也就提升了。

锁超时问题

前面提到过，如果线程A加锁成功了，但是由于业务功能耗时时间很长，超过了设置的超时时间，这时候redis会自动释放线程A加的锁。

通常我们加锁的目的是：为了防止访问临界资源时，出现数据异常的情况。比如：线程A在修改数据C的值，线程B也在修改数据C的值，如果不做控制，在并发情况下，数据C的值会出问题。

为了保证某个方法，或者段代码的互斥性，即如果线程A执行了某段代码，是不允许其他线程在某一时刻同时执行的，我们可以用synchronized关键字加锁。

但这种锁有很大的局限性，只能保证单个节点的互斥性。如果需要在多个节点中保持互斥性，就需要用redis分布式锁。

假设线程A加redis分布式锁的代码，包含代码1和代码2两段代码。

由于该线程要执行的业务操作非常耗时，程序在执行完代码1的时，已经到了设置的超时时间，redis自动释放了锁。而代码2还没来得及执行。

此时，代码2相当于裸奔的状态，无法保证互斥性。假如它里面访问了临界资源，并且其他线程也访问了该资源，可能就会出现数据异常的情况。（PS：我说的访问临界资源，不单单指读取，还包含写入）

那么，如何解决这个问题呢？

答：如果达到了超时时间，但业务代码还没执行完，需要给锁自动续期。

我们可以使用TimerTask类，来实现自动续期的功能：

Timer timer = new Timer(); 
timer.schedule(new TimerTask() {
    @Override
    public void run(Timeout timeout) throws Exception {
      //自动续期逻辑
    }
}, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS);
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获取锁之后，自动开启一个定时任务，每隔10秒钟，自动刷新一次过期时间。这种机制在redisson框架中，有个比较霸气的名字：watch dog，即传说中的看门狗。

需要注意的地方是：在实现自动续期功能时，还需要设置一个总的过期时间，可以跟redisson保持一致，设置成30秒。如果业务代码到了这个总的过期时间，还没有执行完，就不再自动续期了。

自动续期的功能是获取锁之后开启一个定时任务，每隔10秒判断一下锁是否存在，如果存在，则刷新过期时间。如果续期3次，也就是30秒之后，业务方法还是没有执行完，就不再续期了。
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主从复制的问题

如果redis存在多个实例。比如：做了主从，或者使用了哨兵模式，基于redis的分布式锁的功能，就会出现问题。

假设redis现在用的主从模式，1个master节点，3个slave节点。master节点负责写数据，slave节点负责读数据。

本来是和谐共处，相安无事的。redis加锁操作，都在master上进行，加锁成功后，再异步同步给所有的slave。

突然有一天，master节点由于某些不可逆的原因，挂掉了。

这样需要找一个slave升级为新的master节点，假如slave1被选举出来了。

果有个锁A比较悲催，刚加锁成功master就挂了，还没来得及同步到slave1。

这样会导致新master节点中的锁A丢失了。后面，如果有新的线程，使用锁A加锁，依然可以成功，分布式锁失效了。

那么，如果解决这个问题呢？

答：redisson框架为了解决这个问题，提供了一个专门的类：RedissonRedLock，使用了Redlock算法。

RedissonRedLock解决问题的思路如下：

1. 需要搭建几套相互独立的redis环境，假如我们在这里搭建了3套。
2. 每套环境都有一个redisson node节点。
3. 多个redisson node节点组成了RedissonRedLock。
4. 环境包含：单机、主从、哨兵和集群模式，可以是一种或者多种混合。

在这里我们以主从为例，架构图如下：

RedissonRedLock加锁过程如下：

1. 循环向所有的redisson node节点加锁，假设节点数为N，例子中N等于5。
2. 如果在N个节点当中，有N/2 + 1个节点加锁成功了，那么整个RedissonRedLock加锁是成功的。
3. 如果在N个节点当中，小于N/2 + 1个节点加锁成功，那么整个RedissonRedLock加锁是失败的。
4. 如果中途发现各个节点加锁的总耗时，大于等于设置的最大等待时间，则直接返回失败。

从上面可以看出，使用Redlock算法，确实能解决多实例场景中，假如master节点挂了，导致分布式锁失效的问题。

但也引出了一些新问题，比如：

1. 需要额外搭建多套环境，申请更多的资源，需要评估一下，经费是否充足。
2. 如果有N个redisson node节点，需要加锁N次，最少也需要加锁N/2+1次，才知道redlock加锁是否成功。显然，增加了额外的时间成本，有点得不偿失。

数据库分布式锁

基于数据库表的增删

基于数据库表增删是最简单的方式，首先创建一张锁的表主要包含下列字段：方法名，时间戳等字段。

具体使用的方法为：当需要锁住某个方法时，往该表中插入一条相关的记录。需要注意的是，方法名有唯一性约束。如果有多个请求同时提交到数据库的话，数据库会保证只有一个操作可以成功，那么我们就可以认为操作成功的那个线程获得了该方法的锁，可以执行方法体内容。执行完毕，需要删除该记录。

基于数据库排他锁

我们还可以通过数据库的排他锁来实现分布式锁。基于 Mysql 的 InnoDB 引擎，可以使用以下方法来实现加锁操作：

public void lock(){
    connection.setAutoCommit(false)
    int count = 0;
    while(count < 4){
        try{
            select * from lock where lock_name=xxx for update;
            if(结果不为空){
                //代表获取到锁
                return;
            }
        }catch(Exception e){

        }
        //为空或者抛异常的话都表示没有获取到锁
        sleep(1000);
        count++;
    }
    throw new LockException();
}
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在查询语句后面增加 for update，数据库会在查询过程中给数据库表增加排他锁。当某条记录被加上排他锁之后，其他线程无法再在该行记录上增加排他锁。其他没有获取到锁的就会阻塞在上述 select 语句上，可能的结果有 2 种，在超时之前获取到了锁，在超时之前仍未获取到锁。

获得排它锁的线程即可获得分布式锁，当获取到锁之后，可以执行业务逻辑，执行完业务之后释放锁。

9.切换存储方式：文件中转暂存数据

如果数据太大，落地数据库实在是慢的话，就可以考虑先用文件的方式暂存。先保存文件，再异步下载文件，慢慢保存到数据库。

比如说一个转账接口，如果是并发开启，10个并发度，每个批次1000笔转账明细数据，数据库插入会特别耗时，大概6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。

数据库同步机制可能导致并行的插入变成串行的原因有很多，下面列举了一些可能的情况：

1. 锁竞争：当多个事务同时尝试向相同的数据页或数据行插入数据时，数据库系统可能会使用锁来确保数据的一致性。如果同步机制导致大量的锁竞争，那么并行插入操作可能会被迫等待其他事务释放锁，从而导致串行化。
2. 同步点阻塞：某些数据库同步机制可能会引入同步点，要求所有的写操作都必须在这些同步点进行同步，这样就会导致并行的写操作变成串行化。
3. 冲突检测与重试：在数据库同步的过程中，可能会发生数据冲突，系统需要检测并解决这些冲突。这种检测和解决过程可能会导致并行插入变成串行化，因为某些操作需要等待其他操作完成后才能执行。
4. 数据复制延迟：如果数据库采用了主从复制或者集群复制的机制，数据同步可能会引入一定的延迟。在这种情况下，并行的插入操作可能会因为数据尚未完全同步而变成串行化。

优化前，1000笔明细转账数据，先落地DB数据库，返回处理中给用户，再异步转账。如图：

记得当时压测的时候，高并发情况，这1000笔明细入库，耗时都比较大。所以我转换了一下思路，把批量的明细转账记录保存的文件服务器，然后记录一笔转账总记录到数据库即可。接着异步再把明细下载下来，进行转账和明细入库。最后优化后，性能提升了十几倍。

优化后，流程图如下：

如果你的接口耗时瓶颈就在数据库插入操作这里，用来批量操作等，还是效果还不理想，就可以考虑用文件或者MQ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。

10.优化程序结构

逻辑结构

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。

我举个简单的例子：复杂的逻辑条件，有时候调整一下顺序，就能让你的程序更加高效。

假设业务需求是这样：如果用户是会员，第一次登陆时，需要发一条感谢短信。如果没有经过思考，代码直接这样写了

if(isUserVip && isFirstLogin){
    sendSmsMsg();
}
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假设有5个请求过来，isUserVip判断通过的有3个请求，isFirstLogin通过的只有1个请求。那么以上代码，isUserVip执行的次数为5次，isFirstLogin执行的次数也是3次，如下：

如果调整一下isUserVip和isFirstLogin的顺序：

if(isFirstLogin && isUserVip ){
    sendMsg();
}
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isFirstLogin执行的次数是5次，isUserVip执行的次数是1次：

程序是不是变得更高效了呢？

日志

在高并发的查询场景下，打印日志可能导致接口性能下降的问题。

在排查问题时顺手打印了日志并且带上线。高峰期时发现接口的 tp99 耗时大幅增加，同时 CPU 负载和垃圾回收频率也明显增加，磁盘负载也增加很多。日志删除后，系统回归正常。

特别是在日志中包含了大数组或大对象时，更要谨慎，避免打印这些日志。

不打日志，无法有效排查问题。怎么办呢？

为了有效地排查问题，建议引入白名单机制。具体做法是，在打印日志之前，先判断用户是否在白名单中，如果不在，则不打印日志；如果在，则打印日志。通过将公司内的产品、开发和测试人员等相关同事加入到白名单中，有利于及时发现线上问题。当用户提出投诉时，也可以将相关用户添加到白名单，并要求他们重新操作以复现问题。

这种方法既满足了问题排查的需求，又避免了给线上环境增加压力。（在测试环境中，可以完全开放日志打印功能）

11.压缩传输内容

压缩传输内容，传输报文变得更小，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100斤的货跑得快，还是驮着10斤的货物跑得快呢？

再举个视频网站的例子：

如果不对视频做任何压缩编码，因为带宽又是有限的。巨大的数据量在网络传输的耗时会比编码压缩后，慢好多倍。

压缩文本数据可以有效地减少该数据所需的存储空间，从而提高数据库和缓存的空间利用率。然而，压缩和解压缩的过程会增加CPU的负载，因此需要仔细考虑是否有必要进行数据压缩。此外，还需要评估压缩后数据的效果，即压缩对数据的影响如何。

比如说使用GZIP压缩算法的cpu负载和耗时都是比较高的。使用压缩非但不能起到降低接口耗时的效果，可能导致接口耗时增加，要谨慎使用。除此之外，还有其他压缩算法在压缩时间和压缩率上有所权衡。可以选择适合的自己的压缩算法。

12.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。

下面是线程池设计建议总结：

线程池默认使用无界队列，任务过多导致OOM

JDK开发者提供了线程池的实现类，我们基于Executors组件，就可以快速创建一个线程池。日常工作中，一些小伙伴为了开发效率，反手就用Executors新建个线程池。写出类似以下的代码：

public class NewFixedTest {

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
        for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
            executor.execute(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(10000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    //do nothing
                }
            });
        }
    }
}
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使用newFixedThreadPool创建的线程池，是会有坑的，它默认是无界的阻塞队列，如果任务过多，会导致OOM问题。运行一下以上代码，出现了OOM。

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
 at java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.offer(LinkedBlockingQueue.java:416)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1371)
 at com.example.dto.NewFixedTest.main(NewFixedTest.java:14)
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这是因为newFixedThreadPool使用了无界的阻塞队列的LinkedBlockingQueue，如果线程获取一个任务后，任务的执行时间比较长(比如，上面demo代码设置了10秒)，会导致队列的任务越积越多，导致机器内存使用不停飙升， 最终出现OOM。

看下newFixedThreadPool的相关源码，是可以看到一个无界的阻塞队列的，如下：

//阻塞队列是LinkedBlockingQueue，并且是使用的是无参构造函数
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
    
//无参构造函数，默认最大容量是Integer.MAX_VALUE，相当于无界的阻塞队列的了
public LinkedBlockingQueue() {
    this(Integer.MAX_VALUE);
}
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因此，工作中，建议大家自定义线程池，并使用指定长度的阻塞队列。

线程池创建线程过多，导致OOM

有些小伙伴说，既然Executors组件创建出的线程池newFixedThreadPool，使用的是无界队列，可能会导致OOM。那么，Executors组件还可以创建别的线程池，如newCachedThreadPool，我们用它也不行嘛？

我们可以看下newCachedThreadPool的构造函数：

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,
                                      new SynchronousQueue<Runnable>());
    }
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它的最大线程数是Integer.MAX_VALUE。大家应该意识到使用它，可能会引发什么问题了吧。没错，如果创建了大量的线程也有可能引发OOM！

所以我们使用线程池的时候，还要当心线程创建过多，导致OOM问题。大家尽量不要使用newCachedThreadPool，并且如果自定义线程池时，要注意一下最大线程数。

共享线程池，次要逻辑拖垮主要逻辑

要避免所有的业务逻辑共享一个线程池。比如你用线程池A来做登录异步通知，又用线程池A来做对账。如下图：

如果对账任务checkBillService响应时间过慢，会占据大量的线程池资源，可能直接导致没有足够的线程资源去执行loginNotifyService的任务，最后影响登录。就这样，因为一个次要服务，影响到重要的登录接口，显然这是绝对不允许的。因此，我们不能将所有的业务一锅炖，都共享一个线程池，因为这样做，风险太高了，犹如所有鸡蛋放到一个篮子里。应当做线程池隔离！

线程池拒绝策略的坑，使用不当导致阻塞

我们知道线程池主要有四种拒绝策略，如下：

• AbortPolicy: 丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。(默认拒绝策略)
• DiscardPolicy：丢弃任务，但是不抛出异常。
• DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务。
• CallerRunsPolicy：由调用方线程处理该任务。

如果线程池拒绝策略设置不合理，就容易有坑。我们把拒绝策略设置为DiscardPolicy或DiscardOldestPolicy并且在被拒绝的任务，Future对象调用get()方法,那么调用线程会一直被阻塞。

温馨提示，日常开发中，使用 Future.get() 时，尽量使用带超时时间的，因为它是阻塞的。

future.get(1, TimeUnit.SECONDS);
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Spring内部线程池的坑

工作中，个别开发者，为了快速开发，喜欢直接用spring的@Async，来执行异步任务。

@Async
public void testAsync() throws InterruptedException {
    System.out.println("处理异步任务");
    TimeUnit.SECONDS.sleep(new Random().nextInt(100));
}
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Spring内部线程池，其实是SimpleAsyncTaskExecutor，这玩意有点坑，它不会复用线程的，它的设计初衷就是执行大量的短时间的任务。

也就是说来了一个请求，就会新建一个线程！大家使用spring的@Async时，要避开这个坑，自己再定义一个线程池。正例如下：

@Bean(name = "threadPoolTaskExecutor")
public Executor threadPoolTaskExecutor() {
    ThreadPoolTaskExecutor executor=new ThreadPoolTaskExecutor();
    executor.setCorePoolSize(5);
    executor.setMaxPoolSize(10);
    executor.setThreadNamePrefix("tianluo-%d");
    // 其他参数设置
    return new ThreadPoolTaskExecutor();
}
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使用线程池时，没有自定义命名

使用线程池时，如果没有给线程池一个有意义的名称，将不好排查回溯问题。这不算一个坑吧，只能说给以后排查埋坑

public class ThreadTest {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1, 
                TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20));
        executorOne.execute(()->{
            throw new NullPointerException();
        });
    }
}
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运行结果：

Exception in thread "pool-1-thread-1" java.lang.NullPointerException
 at com.example.dto.ThreadTest.lambda$main$0(ThreadTest.java:17)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
 at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
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可以发现，默认打印的线程池名字是pool-1-thread-1，如果排查问题起来，并不友好。因此建议大家给自己线程池自定义个容易识别的名字。其实用CustomizableThreadFactory即可，正例如下：

public class ThreadTest {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1,
                TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20),new CustomizableThreadFactory("Tianluo-Thread-pool"));
        executorOne.execute(()->{
            throw new NullPointerException();
        });
    }
}
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线程池参数设置不合理

线程池最容易出坑的地方，就是线程参数设置不合理。比如核心线程设置多少合理，最大线程池设置多少合理等等。当然，这块不是乱设置的，需要结合具体业务。

比如线程池如何调优，如何确认最佳线程数？

最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目
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我们的服务器CPU核数为8核，一个任务线程cpu耗时为20ms，线程等待（网络IO、磁盘IO）耗时80ms，那最佳线程数目：( 80 + 20 )/20 * 8 = 40。也就是设置 40个线程数最佳。

线程池异常处理的坑

public class ThreadTest {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1,
                TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20),new CustomizableThreadFactory("Tianluo-Thread-pool"));
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            executorOne.submit(()->{
                System.out.println("current thread name" + Thread.currentThread().getName());
                Object object = null;
                System.out.print("result## " + object.toString());
            });
        }

    }
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按道理，运行这块代码应该抛空指针异常才是的，对吧。但是，运行结果却是这样的;

current thread nameTianluo-Thread-pool1
current thread nameTianluo-Thread-pool2
current thread nameTianluo-Thread-pool3
current thread nameTianluo-Thread-pool4
current thread nameTianluo-Thread-pool5
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这是因为使用submit提交任务，不会把异常直接这样抛出来。最好就是try...catch捕获

public class ThreadTest {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1,
                TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20),new CustomizableThreadFactory("Tianluo-Thread-pool"));
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            executorOne.submit(()->{
                System.out.println("current thread name" + Thread.currentThread().getName());
                try {
                    Object object = null;
                    System.out.print("result## " + object.toString());
                }catch (Exception e){
                    System.out.println("异常了"+e);
                }
            });
        }

    }
}
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也可以使用Future.get来获取异常。

线程池使用完毕后，忘记关闭

如果线程池使用完，忘记关闭的话，有可能会导致内存泄露问题。所以，大家使用完线程池后，记得关闭一下。同时，线程池最好也设计成单例模式，给它一个好的命名，以方便排查问题。

public class ThreadTest {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1,
                TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20), new CustomizableThreadFactory("Tianluo-Thread-pool"));
        executorOne.execute(() -> {

        });

        //关闭线程池
        executorOne.shutdown();
    }
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ThreadLocal与线程池搭配，线程复用，导致信息错乱

使用ThreadLocal缓存信息，如果配合线程池一起，有可能出现信息错乱的情况。先看下一下例子：

private static final ThreadLocal<Integer> currentUser = ThreadLocal.withInitial(() -> null);

@GetMapping("wrong")
public Map wrong(@RequestParam("userId") Integer userId) {
    //设置用户信息之前先查询一次ThreadLocal中的用户信息
    String before  = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get();
    //设置用户信息到ThreadLocal
    currentUser.set(userId);
    //设置用户信息之后再查询一次ThreadLocal中的用户信息
    String after  = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get();
    //汇总输出两次查询结果
    Map result = new HashMap();
    result.put("before", before);
    result.put("after", after);
    return result;
}
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按理说，每次获取的before应该都是null，但是呢，程序运行在 Tomcat 中，执行程序的线程是Tomcat的工作线程，而Tomcat的工作线程是基于线程池的。

线程池会重用固定的几个线程，一旦线程重用，那么很可能首次从 ThreadLocal 获取的值是之前其他用户的请求遗留的值。这时，ThreadLocal 中的用户信息就是其他用户的信息。

把tomcat的工作线程设置为1

server.tomcat.max-threads=1
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用户1，请求过来，会有以下结果，符合预期：

用户2请求过来，会有以下结果，「不符合预期」：

因此，使用类似 ThreadLocal 工具来存放一些数据时，需要特别注意在代码运行完后，显式地去清空设置的数据，正例如下：

@GetMapping("right")
public Map right(@RequestParam("userId") Integer userId) {
    String before  = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get();
    currentUser.set(userId);
    try {
        String after = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get();
        Map result = new HashMap();
        result.put("before", before);
        result.put("after", after);
        return result;
    } finally {
        //在finally代码块中删除ThreadLocal中的数据，确保数据不串
        currentUser.remove();
    }
}
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13.机器问题 （GC、线程打满、太多IO资源没关闭等等）

有时候，我们的接口慢，就是机器处理问题。主要有fullGC、线程打满、太多IO资源没关闭等等。

GC

比如说要导出60W+的excel的时候，卡死了，接着收到了监控告警。排查得出，代码是Apache POI生成的excel，导出excel数据量很大时，当时JVM内存吃紧会直接Full GC了。

无论是Young GC还是Full GC，在进行垃圾回收时都会暂停所有的业务线程。因此，需要关注垃圾回收的频率，以确保对业务的影响尽可能小。

一般情况下，通过调整堆大小和新生代大小可以解决大部分垃圾回收问题。其中，新生代是用于存放新创建的对象的区域。对于Young GC的频率增加的情况，一般是系统的请求量大量增长导致。但如果young gc增长非常多，就需要考虑是否需要增加新生代的大小。

因为如果新生代过小，很容易被打满。这导致本可以被Young GC掉的对象被晋升（Promotion）到老年代，过早地进入老年代。这样一来，不仅Young GC频繁触发，Full GC也会频繁触发。

线程

如果线程打满了，也会导致接口都在等待了。所以。如果是高并发场景，我们需要接入限流，把多余的请求拒绝掉。

资源

如果IO资源没关闭，也会导致耗时增加。这个大家可以看下，平时你的电脑一直打开很多很多文件，是不是会觉得很卡。

提升服务器硬件

如果cpu负载较高 可以考虑提高每个实例cpu数量，提高实例个数。同时关注网络IO负载，如果机器流量较大，网卡带宽可能成为瓶颈。

高峰期和低峰期如果机器负载相差较大，可以考虑设置弹性伸缩策略，高峰期之前自动扩容，低峰期自动缩容，最大程度提高资源利用率。

关于JVM调优部分的内容，将会在后续专门的出一些文章，因为目前笔者对这方面理解还不够，所以暂不多做赘述！！！

14.调用链路优化

在评估接口性能时，我们需要首先找出最耗时的部分，并优化它，这样优化效果才会立竿见影。

跨地域调用

假如说北京到上海的跨地域调用需要耗费大约30毫秒的时间，这个耗时是相当高的，所以我们应该特别关注调用链路上是否存在跨地域调用的情况。这些跨地域调用包括Rpc调用、Http调用、数据库调用、缓存调用以及MQ调用等等。在整理调用链路的时候，我们还应该标注出跨地域调用的次数，例如跨地域调用数据库可能会出现多次，在链路上我们需要明确标记。我们可以考虑通过降低调用次数来提高性能，因此在设计优化方案时，我们应该特别关注如何减少跨地域调用的次数。

举个例子，在某种情况下，假设上游服务在上海，而我们的服务在北京和上海都有部署，但是数据库和缓存的主节点都在北京，这时候就无法避免跨地域调用。那么我们该如何进行优化呢？考虑到我们的服务会更频繁地访问数据库和缓存，如果让我们上海节点的服务去访问北京的数据库和缓存，那么跨地域调用的次数就会非常多。因此，我们应该让上游服务去访问我们在北京的节点，这样只会有1次跨地域调用，而我们的服务在访问数据库和缓存时就无需进行跨地域调用。

单元化架构：不同的用户路由到不同的集群单元

如果主数据库位于北京，那么南方的用户每次写请求就只能通过跨地域访问来完成吗？实际上并非如此。数据库的主库不仅可以存在于一个地域，而是可以在多个地域上部署主数据库。将每个用户归属于最近的地域，该用户的请求都会被路由到所在地域的数据库。这样的部署不仅提升了系统性能，还提高了系统的容灾等级，即使单个机房发生故障也不会影响全网的用户。

这个思想类似于CDN（内容分发网络），它能够将用户请求路由到最近的节点。事实上，由于用户的存储数据已经在该地域的数据库中，用户的请求极少需要切换到其他地域。

为了实现这一点，我们需要一个用户路由服务来提供用户所在地域的查询，并且能够提供高并发的访问。

除了数据库之外，其他的存储中间件（如MQ、Redis等）以及Rpc框架都需要具备单元化架构能力。

微服务拆分过细会导致Rpc调用较多

微服务拆分过细会导致更多的RPC调用，一次简单的请求可能就涉及四五个服务，当访问量非常高时，多出来的三五次Rpc调用会导致接口耗时增加很多。

每个服务都需要处理网络IO，序列化反序列化，服务的GC 也会导致耗时增加，这样算下来一个大服务的性能往往优于5个微服务。

当然服务过于臃肿会降低开发维护效率，也不利于技术升级。微服务过多也有问题，例如增加整体链路耗时、基础架构升级工作量变大、单个需求代码变更的服务更多等弊端。需要你权衡开发效率、线上性能、领域划分等多方面因素。

提前过滤，减少无效调用

在某些活动匹配的业务场景里，相当多的请求实际上是不满足条件的，如果能尽早的过滤掉这些请求，就能避免很多无效查询。例如用户匹配某个活动时，会有非常多的过滤条件，如果该活动的特点是仅少量用户可参加，那么可首先使用人群先过滤掉大部分不符合条件的用户。

拆分接口

前面提到如果Http接口功能过于庞大，核心数据和非核心数据杂糅在一起，耗时高和耗时低的数据耦合在一起。为了优化请求的耗时，可以通过拆分接口，将核心数据和非核心数据分别处理，从而提高接口的性能。

而在Rpc接口方面，也可以使用类似的思路进行优化。当上游需要调用多个Rpc接口时，可以并行地调用这些接口。优先返回核心数据，如果处理非核心数据或者耗时高的数据超时，则直接降级，只返回核心数据。这种方式可以提高接口的响应速度和效率，减少不必要的等待时间。

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