前言

作为一个后端开发工程师，我们大部分时间都是在开发业务接口，作为一个资深开发，我们不仅仅是要保证能用就行，更重要的是要保证接口的性能。那么如果接口慢，我们应该从哪些方面对接口进行优化呢？

一：善于使用异步编程

1. 利用多线程实现异步

比较推荐的方式是自定义TreadPool来实现多线程，在Java 8以及8以上的版本，我们也可以使用CompletableFuture来实现异步编程。

注：如果你对线程池还有所疑问，可以看我的另一篇文章，相信会对你有所帮助。 线程池原理分析

2. 使用mq中间件实现异步

现在市面上比较流行的分布式消息中间件有rocketmMq，rabbitMq，kafka等，在Springboot的环境中引入相关的消息中间件也比较简单，这里就不再赘述了。

二：数据量大的时候使用批量与分批操作

1.在查询数据库的时候我们要尽量避免在for循环中操作数据库，尽量使用批量处理来对数据库进行操作。在Mybatis中我们可以使用批量处理器来对数据库进行操作，MybatisPlus甚至为我们封装好了批量处理的API。

2.避免在for循环中进行rpc调用，尽量使用批量查询。

3.如果操作的数据量很大，那么我们可以进行分批处理，这样可以避免一次交互的数据量过大，从而导致接口响应过慢。

三：避免大事务

大事务会带来什么危害？

1.并发情况下，数据库连接池容易被撑爆

2.锁定太多的数据，造成大量的阻塞和锁超时

3.执行时间长，容易造成主从延迟

4.回滚所需要的时间比较长

如何解决大事务问题？

尽量少使用@Transactional注解，虽然它真的很方便，但是声明式事务很难控制好事务的粒度，推荐使用编程式事务来帮助我们更好的控制事务的粒度。Spring给我们提供了TransactionTemplate来帮助我们实现编程式事务。

TransactionTemplate的简单使用：

 @Resource
 private TransactionTemplate transactionTemplate;
    
    @Test
    public void test1(){
        transactionTemplate.execute(action->{
            //执行数据库事务操作
            return null;
        });
    }

四：优化sql慢查询

导致慢查询的原因

1.关键的字段缺少索引

我们可以根据Explain分析慢SQL，如果没有建立索引的话，创建索引即可。

2.有索引，但是却没有用上索引

我们通过Explain分析慢SQL，发现没有使用到索引，但是发现已经创建了索引，那么这种情况就是索引失效了。

这里我举例一些索引失效的一些场景：

①.字段类型不匹配

②.索引列使用了函数

③.like使用了左模糊

④.使用了联合索引，但是却不满足最左匹配原则

索引失效的原因还有很多，这里就不一一列出来了

3.SQL比较复杂，很慢，但是不好优化

如果你的SQL比较复杂，那么建议利用Java代码逻辑来实现对应的逻辑，我们毕竟不是SQL开发，而是后端Java开发，复杂的SQL不仅可能导致慢查询，也不利用后期代码的维护工作。

4.数据表数据很多

①：如果旧数据用户访问的比较少，我们可以对数据进行冷热分离

②：对数据进行分库分表

如果表的数据量已经很大了，那么我们可能就需要进行分库分表的处理了。我们可以使用ShardingJDBC，Mycat等成熟的中间件或者代理来帮助我们完成大数据表的分库分表。

五：善于利用缓存

对于并发比较高的系统，缓存是非常有必要的。我们可以将一些查询较多，但是修改不频繁的数据放入到缓存中，这样可以帮助我们减少对数据库的访问。这样不仅可以减轻数据库的压力，而且接口的响应速度也可以得到很大的提升。

使用Redis作分布式缓存

通常我们会利用Redis作为分布式缓存中间件，但是在使用Redis的时候，我们对key的设计要合理，不然出现Big Key，很有可能影响到我们接口的响应速度。

使用Caffeine作为本地缓存

很多时候我们不仅仅会利用Redis做分布式缓存，同时我们也会做一个本地缓存，减轻redis的压力。这里我以caffeine为例，当然还有很多本地缓存的实现，我这里就不一一介绍了.

注：我们生产上的服务都是部署多台机器的，那么当数据修改时，我们如何让本地缓存失效呢？我的一个思路是可以通过Redis的事件发布机制，只要我们所有的服务都订阅Redis的某个事件，一旦数据进行了改动，那么就发布事件，所有订阅了相关事件的服务就可以接收到消息并将对应的缓存删除。另外如果数据的实时性要求不高，我们甚至可以不用删除缓存，只需要过期时间设置短一点即可（例如5s,10s）。

六：控制好锁的粒度

在并发场景下，很多时候我们都需要使用到锁来帮助我们保证数据的安全性，包括像数据的幂等性处理都需要用到锁。但是如果不管我们使用Sysnchrnoized关键字，jdk的lock锁，还是分布式锁，我们都需要控制好锁的粒度，如果锁的粒度很大，显然会影响到我们系统的吞吐量。

最后

如果你的接口性能比较差，不妨尝试按照以上几点进行优化吧，如果有任何疑问，欢迎在下方评论区留言。最后，原创不易，如果本文对你有所帮助，那么点个赞再走吧。

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