系统响应优化

主要针对接口响应慢

1. 问题定位
2. 解决方案

1. 定位

接口响应时间太长,怎么去定位问题?

1. 网络问题(ping一下就知道了,一般不会有)
2. 根据自己多年写bug的经验, 扒拉一下代码看一下看问题出在哪里了?
   ① 循环查询 ②计算量大 ③慢sql
3. 利用工具监控, 远程debug 或者 Arthas(阿尔萨斯)
   Arthas的使用后续会专门写一篇,先看这个arthas：Java调试利器，线上Debug不是梦

2. 解决方案

1. 避免循环查询
   避免在循环中, 查询(插入,调用接口),避免多次 IO, 可以改为批处理
2. 空间换时间
   使用map,redis等技术,一次性把数据加载进内存中,然后处理
3. 异步处理
   对于不用立即返回的数据, 可以放在后台慢慢处理的, 可以使用异步线程,后端慢慢处理, 如文件上传内容解析
4. 预处理
   提前结算出结果,放在缓存或者数据库中,需要结果的直接取,
   常用场景, 以年,月,日为维度统计的结果,用定时器定时触发计算出结果
5. 多线程并行计算
   串行计算逻辑简单, 当计算量大的时候, 可以考虑并行计算,
   避免锁竞争的方法是,把数据进行分类, 各组数据互不相干,直接塞进线程计算
   即使最终结果是串行计算的结果, 也可以将计算过程并行化,然后将结果合并
6. 慢sql
   慢sql 牵扯到sql优化 可以参考MySQL性能管理及架构设计
   使用执行计划 explain 可以分析慢sql部分原因
   sql常用优化策略: ①使用索引(索引建多了 也会影响效率)
   ②避免表关联(必须使用的情况下,可以用小表关联大表) ③减少子查询
   ④避免全表扫描, 常用策略如下

	(1)避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断
	(2)避免在 where 子句中使用!=或<>操作符
	(3)避免在 where 子句中使用 or 来连接条件
	(4)in 和 not in ,like 也要慎用,可用exists 代替in（子查询中的表小，就用in，否则就用exists； not in 对内外表都是全表扫描，not exists 子查询依然能用到索引 ； 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in ）
	(5)避免在where子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
    (6)like左模糊匹配   like '***%'

7. 归档 数据量特别大,且数据利用率不高,可以将不常用的数据进行归档
8. 热数据特别多的情况下, 更换数据库,如ES,Hbase之类的更适合大数据的数据库
9. 事务
   尤其是大事务, 由于事务没有提交,会导致数据库连接一直被占用,有可能引发死锁等问题