[java并发] java高并发系列 - 第27天：实战篇，接口性能提升几倍原来这么简单

原文链接：查看原文

感谢公众号“ 路人甲Java”的分享，如有冒犯，请联系删除，快去关注他吧

案例讲解

电商app都有用过吧，商品详情页，需要给他们提供一个接口获取商品相关信息：

1. 商品基本信息（名称、价格、库存、会员价格等）
2. 商品图片列表
3. 商品描述信息

数据库中我们用了3张表存储上面的信息：

1. 商品基本信息表：t_goods（字段：id【商品id】,名称、价格、库存、会员价格等）
2. 商品图片信息表：t_goods_imgs(字段：id、goods_ids【商品id】、图片路径)，一个商品会有多张图片
3. 商品描述信息表：t_goods_ext(字段：id，goods_id【商品id】、商品描述信息【大字段】)

这需求对于大家来说很简单把，伪代码如下：

public Map<String,Object> detail(long goodsId){
	//创建一个map
	//step1：查询商品基本信息，放入map
	map.put("goodsModel",(select * from t_goods where id=#goodsId#));
	//step2：查询商品图片列表，返回一个集合放入map
	map.put("goodsImgsModelList",(select * from t_goods_imgs where goods_id=#goodsId#));
	//step3：查询商品描述信息，放入map
	map.put("goodsExeModel",(select * from t_goods_ext where goods_id= #goodsId#));
	return map;
}

上面这种写法应该很常见，代码很简单，假设上面每个步骤耗时200ms，此接口总共耗时 >= 600毫秒，其他还涉及到网络传输耗时，估计总共会在700ms左右，此接口有没有优化的空间，性能能够提升多少？我们一起来挑战一下。

再看一下上面的逻辑，整个过程是按顺序执行的，实际上3个查询之间没有任何依赖关系，所以说3个查询可以同时执行，那我们对这3个步骤采用多线程并行执行，看一下最后什么情况：

package aboutThread.Concurrent.Day27;

import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class Demo1 {
    
    /**
     * 获取商品信息
     * 
     * @param goodId
     * @return
     * @throws InterruptedException
     */
    public String goodsDetailModel(long goodId) throws InterruptedException{
        //模拟耗时，休眠200ms
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);
        return "商品id" + goodId + ",商品基本信息....";
    }

    /**
     * 获取商品图片列表
     * @param goodsId
     * @return
     * @throws InterruptedException
     */
    public List<String> goodsImgsModelList(long goodsId) throws InterruptedException{
        //模拟耗时，休眠200ms
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);
        return Arrays.asList("图1","图2","图3");
    }

    public String goodsExtModel(long goodsId) throws InterruptedException{
        //模拟耗时，休眠200ms
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);
        return "商品id: " + goodsId + ",商品描述信息.....";
    }

    //创建线程池
    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);


    public Map<String,Object> goodsDetail(long goodsId) throws InterruptedException,ExecutionException{
        Map<String,Object> result = new HashMap<>();

        //异步获取商品基本信息
        Future<String> goodsDetailModelFuture = executorService.submit(() -> goodsDetailModel(goodsId));
        //异步获取商品图片列表
        Future<List<String>> goodsImgsModelListFuture = executorService.submit(() -> goodsImgsModelList(goodsId));
        //异步获取商品描述信息
        Future<String> goodsExtModelFuture = executorService.submit(() -> goodsExtModel(goodsId));
    

        result.put("goodsDetailModel",goodsDetailModelFuture.get());
        result.put("goodsImgsModelList",goodsImgsModelListFuture.get());
        result.put("goodsExtModel",goodsExtModelFuture.get());
        return result;
    }
    
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        Map<String,Object> map = new Demo1().goodsDetail(1L);
        System.out.println(map);
        System.out.println("耗时（ms）:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
    }
}

输出：

{goodsDetailModel=商品id1,商品基本信息...., goodsImgsModelList=[图1, 图2, 图3], goodsExtModel=商品id: 1,商品描述信息.....}
耗时（ms）:218

可以看出，耗时200毫秒左右，性能提升了2倍，假如这个接口中还存在其他无依赖的操作，性能提升更加限制，上面使用了线程池并去执行3次查询任务，最后通过Future获取异步执行结果。

整个优化过程：

1. 先列出无依赖的一些操作
2. 将这些操作改为并行的方式

用到的技术有：

1. 线程池
2. Executors、Future相关知识

---

总结

1. 对于无依赖的操作尽量采用并行方式去执行，可以很好的提升接口的性能
2. 大家可以在你们的系统中试试这种方法，感受一下效果，会让你感觉很爽