接口性能优化实战:从20s到500ms,三招搞定

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。

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?

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。

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。

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 query(List list) {
      //结果    List result = Lists.newArrayList();    //获取组织id    List 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 orgL

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