项目接口性能优化方案

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🌟前言

身为一个合格的开发者，在系统开发时不仅仅是要考虑功能的实现，还要考虑接口性能以此来提升用户体验、节省硬件成本。本文总结了系统开发中常见的接口性能优化手段。

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🌟异步思想

在这之前先介绍一下同步和异步：

• 同步：用户请求时，逻辑中所有的操作完成之后才返回给用户信息。
• 异步：用户请求时，逻辑中的部分操作可以另辟蹊径去完成，减少用户等待时间。

举个例子，比如说在采集用户日志时，见下图的同步操作：

在此接口经过一系列复杂逻辑操作耗时很长，那么怎么优化呢？是不是经过最后一个逻辑处理就可以响应给用户信息？于是可以采用异步思想的去解决，常见的解决方案据我经验有两类：

1. 编程语言工具：Java中的Future和Callable、CompletableFuture、Spring框架中的@Async。
2. 中间件：消息队列中间件。比如说针对上述可以采用kafka进行异步。至于采用何种MQ根据业务需求选择即可。
   

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🌟池化思想

在开发中见识过的比如说对象、连接、线程(统称为资源)都可以进行池化，以此来提升系统资源利用率。在优化时可以接口类型对资源进行池化，我在这里总结了两类：

1. 网络请求：在对接第三方接口时需要发起http请求或者数据库连接，这时候我们可以采用对连接进行池化。比如基于Http实现请求调用常见的有HttpClient、OkHttp、Restemplate，我们可以对其进行池化提升接口性能。
2. IO请求或者CPU操作：接口在涉及IO请求、CPU调度时就可以对内存或者线程进行池化，也就是我们常用的线程池ThreadPoolExecutor、ThreadPoolTaskExecutor(spring中)。

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🌟缓存思想

在系统开发中缓存一共有两类：

1. 本地缓存：
   • HashMap-线程非安全
   • ConcurrentHashMap-线程安全
   • LinkedHashMap-非线程安全
   • MyBatis二级缓存
   • 缓存框架：Guava、Caffeine
   • Nginx缓存
2. 分布式缓存：
   • Redis
   • Memcached

注意：在使用分布式缓存时要注意缓存一致性问题。

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🌟数据库优化

1. SQL参数调整
   • innodb_buffer_pool_size：增大该参数值可以增加InnoDB存储引擎的缓冲池大小，提高查询性能。
   • max_connections：增大该参数值可以增加数据库的最大连接数，以支持更多的并发查询。
   • wait_timeout：减小该参数值可以释放空闲连接的资源，以提高连接的利用率。
   • slow_query_log：启用慢查询日志，以记录执行时间超过阈值的查询语句，便于优化。
   • log_queries_not_using_indexes：启用该参数可以记录未使用索引的查询语句，用于优化查询语句。
2. 索引优化
3. 数据库表结构优化
4. SQL语句优化
5. 分库分表优化（数据量大）

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🌟组合优化

组合优化就是采用上述几种的组合了，或者说可以提高硬件性能。

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🌟写在最后

有关于项目接口性能优化方案到此就结束了。感谢大家的阅读，就我目前个人经验而言只能提供这几种思路了，希望有大佬可以在评论区做出补充！

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