从20s优化到500ms，我用了这三招

前言

接口性能问题，对于从事后端开发的同学来说，是一个绕不开的话题。想要优化一个接口的性能，需要从多个方面着手。

其实，我之前也写过一篇接口性能优化相关的文章《聊聊接口性能优化的11个小技巧》，发表之后在全网广受好评，感兴趣的小伙们可以仔细看看。

本文将会接着接口性能优化这个话题，从实战的角度出发，聊聊我是如何优化一个慢查询接口的。

上周我优化了一下线上的批量评分查询接口，将接口性能从最初的20s，优化到目前的500ms以内。

总体来说，用三招就搞定了。

到底经历了什么？

1. 案发现场

我们每天早上上班前，都会收到一封线上慢查询接口汇总邮件，邮件中会展示接口地址、调用次数、最大耗时、平均耗时和traceId等信息。

我看到其中有一个批量评分查询接口，最大耗时达到了20s，平均耗时也有2s。

用skywalking查看该接口的调用信息，发现绝大数情况下，该接口响应还是比较快的，大部分情况都是500ms左右就能返回，但也有少部分超过了20s的请求。

这个现象就非常奇怪了。

莫非跟数据有关？

比如：要查某一个组织的数据，是非常快的。但如果要查平台，即组织的根节点，这种情况下，需要查询的数据量非常大，接口响应就可能会非常慢。

但事实证明不是这个原因。

很快有个同事给出了答案。

他们在结算单列表页面中，批量请求了这个接口，但他传参的数据量非常大。

怎么回事呢？

当初说的需求是这个接口给分页的列表页面调用，每页大小有：10、20、30、50、100，用户可以选择。

换句话说，调用批量评价查询接口，一次性最多可以查询100条记录。

但实际情况是：结算单列表页面还包含了很多订单。基本上每一个结算单，都有多个订单。调用批量评价查询接口时，需要把结算单和订单的数据合并到一起。

这样导致的结果是：调用批量评价查询接口时，一次性传入的参数非常多，入参list中包含几百、甚至几千条数据都有可能。

2. 现状

如果一次性传入几百或者几千个id，批量查询数据还好，可以走主键索引，查询效率也不至于太差。

但那个批量评分查询接口，逻辑不简单。

伪代码如下：

public List<ScoreEntity> query(List<SearchEntity> list) {
    //结果
    List<ScoreEntity> result = Lists.newArrayList();
    //获取组织id
    List<Long> orgIds = list.stream().map(SearchEntity::getOrgId).collect(Collectors.toList());
    //通过regin调用远程接口获取组织信息
    List<OrgEntity> orgList = feginClient.getOrgByIds(orgIds);
    
    for(SearchEntity entity : list) {
        //通过组织id找组织code
        String orgCode = findOrgCode(orgList, entity.getOrgId());
    
        //通过组合条件查询评价
        ScoreSearchEntity scoreSearchEntity = new ScoreSearchEntity();
        scoreSearchEntity.setOrgCode(orgCode);
        scoreSearchEntity.setCategoryId(entity.getCategoryId());
        scoreSearchEntity.setBusinessId(entity.getBusinessId());
        scoreSearchEntity.setBusinessType(entity.getBusinessType());
        List<ScoreEntity> resultList = scoreMapper.queryScore(scoreSearchEntity);
        
        if(CollectionUtils.isNotEmpty(resultList)) {
            ScoreEntity scoreEntity = resultList.get(0);
            result.add(scoreEntity);
        }
    }
    return result;
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

其实在真实场景中，代码比这个复杂很多，这里为了给大家演示，简化了一下。

最关键的地方有两点：

1. 在接口中远程调用了另外一个接口
2. 需要在for循环中查询数据

其中的第1点，即：在接口中远程调用了另外一个接口，这个代码是必须的。

因为如果在评价表中冗余一个组织code字段，万一哪天组织表中的组织code有修改，不得不通过某种机制，通知我们同步修改评价表的组织code，不然就会出现数据不一致的问题。

很显然，如果要这样调整的话，业务流程上要改了，代码改动有点大。

所以，还是先保持在接口中远程调用吧。

这样看来，可以优化的地方只能在：for循环中查询数据。

3. 第一次优化

由于需要在for循环中，每条记录都要根据不同的条件，查询出想要的数据。

由于业务系统调用这个接口时，没有传id，不好在where条件中用id in (...)，这方式批量查询数据。

其实，有一种办法不用循环查询，一条sql就能搞定需求：使用or关键字拼接，例如：(org_code=‘001’ and category_id=123 and business_id=111 and business_type=1) or (org_code=‘002’ and category_id=123 and business_id=112 and business_type=2) or (org_code=‘003’ and category_id=124 and business_id=117 and business_type=1)…

这种方式会导致sql语句会非常长，性能也会很差。

其实还有一种写法：

where (a,b) in ((1,2),(1,3)...)
1

不过这种sql，如果一次性查询的数据量太多的话，性能也不太好。

居然没法改成批量查询，就只能优化单条查询sql的执行效率了。

首先从索引入手，因为改造成本最低。

第一次优化是优化索引。

评价表之前建立一个business_id字段的普通索引，但是从目前来看效率不太理想。

由于我果断的加了联合索引：

alter table user_score add index  `un_org_category_business` (`org_code`,`category_id`,`business_id`,`business_type`) USING BTREE;
1

该联合索引由：org_code、category_id、business_id和business_type四个字段组成。

经过这次优化，效果立竿见影。

批量评价查询接口最大耗时，从最初的20s，缩短到了5s左右。

4. 第二次优化

由于需要在for循环中，每条记录都要根据不同的条件，查询出想要的数据。

只在一个线程中查询数据，显然太慢。

那么，为何不能改成多线程调用？

第二次优化，查询数据库由单线程改成多线程。

但由于该接口是要将查询出的所有数据，都返回回去的，所以要获取查询结果。

使用多线程调用，并且要获取返回值，这种场景使用java8中的CompleteFuture非常合适。

代码调整为：

CompletableFuture[] futureArray = dataList.stream()
     .map(data -> CompletableFuture
          .supplyAsync(() -> query(data), asyncExecutor)
          .whenComplete((result, th) -> {
       })).toArray(CompletableFuture[]::new);
CompletableFuture.allOf(futureArray).join();
1
2
3
4
5
6

CompleteFuture的本质是创建线程执行，为了避免产生太多的线程，所以使用线程池是非常有必要的。

优先推荐使用ThreadPoolExecutor类，我们自定义线程池。

具体代码如下：

ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
    8, //corePoolSize线程池中核心线程数
    10, //maximumPoolSize 线程池中最大线程数
    60, //线程池中线程的最大空闲时间，超过这个时间空闲线程将被回收
    TimeUnit.SECONDS,//时间单位
    new ArrayBlockingQueue(500), //队列
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); //拒绝策略
1
2
3
4
5
6
7

也可以使用ThreadPoolTaskExecutor类创建线程池：

@Configuration
public class ThreadPoolConfig {

    /**
     * 核心线程数量，默认1
     */
    private int corePoolSize = 8;

    /**
     * 最大线程数量，默认Integer.MAX_VALUE;
     */
    private int maxPoolSize = 10;

    /**
     * 空闲线程存活时间
     */
    private int keepAliveSeconds = 60;

    /**
     * 线程阻塞队列容量,默认Integer.MAX_VALUE
     */
    private int queueCapacity = 1;

    /**
     * 是否允许核心线程超时
     */
    private boolean allowCoreThreadTimeOut = false;


    @Bean("asyncExecutor")
    public Executor asyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
        executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
        executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
        executor.setKeepAliveSeconds(keepAliveSeconds);
        executor.setAllowCoreThreadTimeOut(allowCoreThreadTimeOut);
        // 设置拒绝策略，直接在execute方法的调用线程中运行被拒绝的任务
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        // 执行初始化
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44

经过这次优化，接口性能也提升了5倍。

从5s左右，缩短到1s左右。

但整体效果还不太理想。

5. 第三次优化

经过前面的两次优化，批量查询评价接口性能有一些提升，但耗时还是大于1s。

出现这个问题的根本原因是：一次性查询的数据太多。

那么，我们为什么不限制一下，每次查询的记录条数呢？

第三次优化，限制一次性查询的记录条数。其实之前也做了限制，不过最大是2000条记录，从目前看效果不好。

限制该接口一次只能查200条记录，如果超过200条则会报错提示。

如果直接对该接口做限制，则可能会导致业务系统出现异常。

为了避免这种情况的发生，必须跟业务系统团队一起讨论一下优化方案。

主要有下面两个方案：

5.1 前端做分页

在结算单列表页中，每个结算单默认只展示1个订单，多余的分页查询。

这样的话，如果按照每页最大100条记录计算的话，结算单和订单最多一次只能查询200条记录。

这就需要业务系统的前端做分页功能，同时后端接口要调整支持分页查询。

但目前现状是前端没有多余开发资源。

由于人手不足的原因，这套方案目前只能暂时搁置。

5.2 分批调用接口

业务系统后端之前是一次性调用评价查询接口，现在改成分批调用。

比如：之前查询500条记录，业务系统只调用一次查询接口。

现在改成业务系统每次只查100条记录，分5批调用，总共也是查询500条记录。

这样不是变慢了吗？

答：如果那5批调用评价查询接口的操作，是在for循环中单线程顺序的，整体耗时当然可能会变慢。

但业务系统也可以改成多线程调用，只需最终汇总结果即可。

此时，有人可能会问题：在评价查询接口的服务器多线程调用，跟在其他业务系统中多线程调用不是一回事？

还不如把批量评价查询接口的服务器中，线程池的最大线程数调大一点？

显然你忽略了一件事：线上应用一般不会被部署成单点。绝大多数情况下，为了避免因为服务器挂了，造成单点故障，基本会部署至少2个节点。这样即使一个节点挂了，整个应用也能正常访问。

当然也可能会出现这种情况：假如挂了一个节点，另外一个节点可能因为访问的流量太大了，扛不住压力，也可能因此挂掉。

换句话说，通过业务系统中的多线程调用接口，可以将访问接口的流量负载均衡到不同的节点上。

他们也用8个线程，将数据分批，每批100条记录，最后将结果汇总。

经过这次优化，接口性能再次提升了1倍。

从1s左右，缩短到小于500ms。

温馨提醒一下，无论是在批量查询评价接口查询数据库，还是在业务系统中调用批量查询评价接口，使用多线程调用，都只是一个临时方案，并不完美。

这样做的原因主要是为了先快速解决问题，因为这种方案改动是最小的。

要从根本上解决问题，需要重新设计这一套功能，需要修改表结构，甚至可能需要修改业务流程。但由于牵涉到多条业务线，多个业务系统，只能排期慢慢做了。

如果你想了解更多接口优化的小技巧，可以看看我的另一篇文章《聊聊接口性能优化的11个小技巧》。

文章持续更新，可以微信搜索「 苏三说技术 」第一时间阅读，回复【资料】【面试】有我准备的一线大厂面试资料和简历模板，本文 GitHub https://github.com/dvsusan/susanSayJava 已经收录，有大厂面试完整考点，欢迎Star。