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;
}
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：
- 在接口中远程调用了另外一个接口
- 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)...)
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。
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;
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？
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();
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
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;
}
}
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？
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。
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》。
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