接口性能优化的11个小技巧，大家务必掌握！

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来源：苏三说技术

• 前言
• 1.索引
• 2. sql 优化
• 3. 远程调用
• 4. 重复调用
• 5. 异步处理
• 6. 避免大事务
• 7. 锁粒度
• 8.分页处理
• 9.加缓存
• 10. 分库分表
• 11. 辅助功能

前言

接口性能优化 对于从事后端开发的同学来说，肯定再熟悉不过了，因为它是一个跟开发语言无关的公共问题。

该问题说简单也简单，说复杂也复杂。

有时候，只需加个索引就能解决问题。

有时候，需要做代码重构。

有时候，需要增加缓存。

有时候，需要引入一些中间件，比如 mq。

有时候，需要分库分表。

有时候，需要拆分服务。

等等。。。

导致接口性能问题的原因千奇百怪，不同的项目不同的接口，原因可能也不一样。

本文总结了一些行之有效的优化接口性能的办法，给有需要的朋友一个参考。

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1.索引

接口性能优化大家第一个想到的可能是：优化索引。

没错，优化索引的成本是最小的。

你通过查看线上日志或者监控报告，查到某个接口用到的某条 sql 语句耗时比较长。

这时你可能会有下面这些疑问：

1. 该 sql 语句加索引了没？
2. 加的索引生效了没？
3. mysql 选错索引了没？

1.1 没加索引

sql 语句中where条件的关键字段，或者order by后面的排序字段，忘了加索引，这个问题在项目中很常见。

项目刚开始的时候，由于表中的数据量小，加不加索引 sql 查询性能差别不大。

后来，随着业务的发展，表中数据量越来越多，就不得不加索引了。

可以通过命令：

show index from `order`;

能单独查看某张表的索引情况。

也可以通过命令：

show create table `order`;

查看整张表的建表语句，里面同样会显示索引情况。

通过ALTER TABLE命令可以添加索引：

ALTER TABLE `order` ADD INDEX idx_name (name);

也可以通过CREATE INDEX命令添加索引：

CREATE INDEX idx_name ON `order` (name);

不过这里有一个需要注意的地方是：想通过命令修改索引，是不行的。

目前在 mysql 中如果想要修改索引，只能先删除索引，再重新添加新的。

删除索引可以用ALTER TABLE命令：

ALTER TABLE `order` DROP INDEX idx_name;

用DROP INDEX命令也行：

DROP INDEX idx_name ON `order`;

1.2 索引没生效

通过上面的命令我们已经能够确认索引是有的，但它生效了没？此时你内心或许会冒出这样一个疑问。

那么，如何查看索引有没有生效呢？

答：可以使用explain命令，查看 mysql 的执行计划，它会显示索引的使用情况。

例如：

explain select * from `order` where code='002';

结果：

通过这几列可以判断索引使用情况，执行计划包含列的含义如下图所示：

说实话，sql语句没有走索引，排除没有建索引之外，最大的可能性是索引失效了。

下面说说索引失效的常见原因：

如果不是上面的这些原因，则需要再进一步排查一下其他原因。

1.3 选错索引

此外，你有没有遇到过这样一种情况：明明是同一条 sql，只有入参不同而已。有的时候走的索引 a，有的时候却走的索引 b？

没错，有时候 mysql 会选错索引。

必要时可以使用force index来强制查询 sql 走某个索引。

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2. sql 优化

如果优化了索引之后，也没啥效果。

接下来试着优化一下 sql 语句，因为它的改造成本相对于 java 代码来说也要小得多。

下面给大家列举了 sql 优化的 15 个小技巧：

3. 远程调用

很多时候，我们需要在某个接口中，调用其他服务的接口。

比如有这样的业务场景：

在用户信息查询接口中需要返回：用户名称、性别、等级、头像、积分、成长值等信息。

而用户名称、性别、等级、头像在用户服务中，积分在积分服务中，成长值在成长值服务中。为了汇总这些数据统一返回，需要另外提供一个对外接口服务。

于是，用户信息查询接口需要调用用户查询接口、积分查询接口和成长值查询接口，然后汇总数据统一返回。

调用过程如下图所示：

调用远程接口总耗时 530ms = 200ms + 150ms + 180ms。

显然这种串行调用远程接口性能是非常不好的，调用远程接口总的耗时为所有的远程接口耗时之和。

那么如何优化远程接口性能呢？

3.1 并行调用

上面说到，既然串行调用多个远程接口性能很差，为什么不改成并行呢？

如下图所示：调用远程接口总耗时 200ms = 200ms（即耗时最长的那次远程接口调用）。

在 java8 之前可以通过实现Callable接口，获取线程返回结果。java8 以后通过CompleteFuture类实现该功能。

我们这里以 CompleteFuture 为例：

public UserInfo getUserInfo(Long id) throws InterruptedException, ExecutionException {
    final UserInfo userInfo = new UserInfo();
    CompletableFuture userFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        getRemoteUserAndFill(id, userInfo);
        return Boolean.TRUE;
    }, executor);

    CompletableFuture bonusFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        getRemoteBonusAndFill(id, userInfo);
        return Boolean.TRUE;
    }, executor);

    CompletableFuture growthFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        getRemoteGrowthAndFill(id, userInfo);
        return Boolean.TRUE;
    }, executor);
    CompletableFuture.allOf(userFuture, bonusFuture, growthFuture).join();

    userFuture.get();
    bonusFuture.get();
    growthFuture.get();

    return userInfo;
}

温馨提醒一下，这两种方式别忘了使用线程池。示例中我用到了 executor，表示自定义的线程池，为了防止高并发场景下，出现线程过多的问题。

3.2 数据异构

上面说到的用户信息查询接口需要调用用户查询接口、积分查询接口和成长值查询接口，然后汇总数据统一返回。

那么，我们能不能把数据冗余一下，把用户信息、积分和成长值的数据统一存储到一个地方，比如：redis，存的数据结构就是用户信息查询接口所需要的内容。然后通过用户 id，直接从 redis 中查询数据出来，不就 OK了？

如果在高并发的场景下，为了提升接口性能，远程接口调用大概率会被去掉，而改成保存冗余数据的数据异构方案。

但需要注意的是，如果使用了数据异构方案，就可能会出现数据一致性问题。

用户信息、积分和成长值有更新的话，大部分情况下，会先更新到数据库，然后同步到 redis。但这种跨库的操作，可能会导致两边数据不一致的情况产生。

4. 重复调用

重复调用在我们的日常工作代码中可以说随处可见，但如果没有控制好，会非常影响接口的性能。

不信，我们一起看看。

4.1 循环查数据库

有时候，我们需要从指定的用户集合中，查询出有哪些是在数据库中已经存在的。

实现代码可以这样写：

public List<User> queryUser(List<User> searchList) {
    if (CollectionUtils.isEmpty(searchList)) {
        return Collections.emptyList();
    }

    List<User> result = Lists.newArrayList();
    searchList.forEach(user -> result.add(userMapper.getUserById(user.getId())));
    return result;
}

这里如果有 50 个用户，则需要循环 50 次去查询数据库。我们都知道，每查询一次数据库，就是一次远程调用。

如果查询 50 次数据库，就有 50 次远程调用，这是非常耗时的操作。

那么，我们如何优化呢？

具体代码如下：

public List<User> queryUser(List<User> searchList) {
    if (CollectionUtils.isEmpty(searchList)) {
        return Collections.emptyList();
    }
    List<Long> ids = searchList.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList());
    return userMapper.getUserByIds(ids);
}

提供一个根据用户 id 集合批量查询用户的接口，只远程调用一次，就能查询出所有的数据。

这里有个需要注意的地方是：id 集合的大小要做限制，最好一次不要请求太多的数据。要根据实际情况而定，建议控制每次请求的记录条数在 500 以内。

4.2 死循环

有些小伙伴看到这个标题，可能会感到有点意外，死循环也算？

代码中不是应该避免死循环吗？为啥还是会产生死循环？

有时候死循环是我们自己写的，例如下面这段代码：

while(true) {
    if(condition) {
        break;
    }
    System.out.println("do samething");
}

这里使用了 while(true) 的循环调用，这种写法在CAS自旋锁中使用比较多。

当满足 condition 等于 true 的时候，则自动退出该循环。

如果 condition 条件非常复杂，一旦出现判断不正确，或者少写了一些逻辑判断，就可能在某些场景下出现死循环的问题。

出现死循环，大概率是开发人员人为的 bug 导致的，不过这种情况很容易被测出来。

还有一种隐藏的比较深的死循环，是由于代码写得不太严谨导致的。如果用正常数据，可能测不出问题，但一旦出现异常数据，就会立即出现死循环。

4.3 无限递归

如果想要打印某个分类的所有父分类，可以用类似这样的递归方法实现：

public void printCategory(Category category) {
  if(category == null 
      || category.getParentId() == null) {
     return;
  } 
  System.out.println("父分类名称："+ category.getName());
  Category parent = categoryMapper.getCategoryById(category.getParentId());
  printCategory(parent);
}

正常情况下，这段代码是没有问题的。

但如果某次有人误操作，把某个分类的 parentId 指向了它自己，这样就会出现无限递归的情况。导致接口一直不能返回数据，最终会发生堆栈溢出。

建议写递归方法时，设定一个递归的深度，比如：分类最大等级有 4 级，则深度可以设置为 4。然后在递归方法中做判断，如果深度大于 4 时，则自动返回，这样就能避免无限循环的情况。

5. 异步处理

有时候，我们接口性能优化，需要重新梳理一下业务逻辑，看看是否有设计上不太合理的地方。

比如有个用户请求接口中，需要做业务操作、发站内通知和记录操作日志。为了实现起来比较方便，通常我们会将这些逻辑放在接口中同步执行，势必会对接口性能造成一定的影响。

接口内部流程图如下：

这个接口表面上看起来没有问题，但如果你仔细梳理一下业务逻辑，会发现只有业务操作才是核心逻辑，其他的功能都是非核心逻辑。

在这里有个原则就是：核心逻辑可以同步执行，同步写库。非核心逻辑，可以异步执行，异步写库。

上面这个例子中，发站内通知和用户操作日志功能，对实时性要求不高，即使晚点写库，用户无非是晚点收到站内通知，或者运营晚点看到用户操作日志，对业务影响不大，所以完全可以异步处理。

通常异步主要有两种：多线程 和 mq。

5.1 线程池

使用线程池改造之后，接口逻辑如下：发站内通知和用户操作日志功能，被提交到了两个单独的线程池中。

这样接口中重点关注的是业务操作，把其他的逻辑交给线程异步执行，这样改造之后，让接口性能瞬间提升了。

但使用线程池有个小问题就是：如果服务器重启了，或者是需要被执行的功能出现异常了，无法重试，会丢数据。

5.2 mq

使用mq改造之后，接口逻辑如下：对于发站内通知和用户操作日志功能，在接口中并没真正实现，它只发送了 mq 消息到 mq 服务器。然后由 mq 消费者消费消息时，才真正地执行这两个功能。

这样改造之后，接口性能同样提升了，因为发送 mq 消息速度是很快的，我们只需关注业务操作的代码即可。

6. 避免大事务

很多小伙伴在使用 spring 框架开发项目时，为了方便，喜欢使用@Transactional注解提供事务功能。

没错，使用 @Transactional 注解这种声明式事务的方式提供事务功能，确实能少写很多代码，提升开发效率。

但也容易造成大事务，引发其他的问题。

下面用一张图看看大事务引发的问题。

从图中能够看出，大事务问题可能会造成接口超时，对接口的性能有直接的影响。

我们该如何优化大事务呢？

1. 少用 @Transactional 注解
2. 将查询(select)方法放到事务外
3. 事务中避免远程调用
4. 事务中避免一次性处理太多数据
5. 有些功能可以非事务执行
6. 有些功能可以异步处理

7. 锁粒度

在某些业务场景中，多个线程并发修改某个共享数据，会造成数据异常。

为了解决并发场景下，多个线程同时修改数据造成数据不一致的情况，通常情况下，我们会：加锁。

但如果锁加得不好，导致锁的粒度太粗，也会非常影响接口性能。

7.1 synchronized

在 java 中提供了synchronized关键字给我们的代码加锁。

通常有两种写法：在方法上加锁 和 在代码块上加锁。

先看看如何在方法上加锁：

public synchronized doSave(String fileUrl) {
    mkdir();
    uploadFile(fileUrl);
    sendMessage(fileUrl);
}

这里加锁的目的是为了防止并发的情况下创建了相同的目录，第二次会创建失败，影响业务功能。

但这种直接在方法上加锁，锁的粒度有点粗。因为 doSave 方法中的上传文件和发消息功能，是不需要加锁的。只有创建目录功能，才需要加锁。

我们都知道文件上传操作是非常耗时的，如果将整个方法加锁，那么需要等到整个方法执行完之后才能释放锁。显然，这会导致该方法的性能很差，变得得不偿失。

这时，我们可以改成在代码块上加锁了，具体代码如下：

public void doSave(String path,String fileUrl) {
    synchronized(this) {
      if(!exists(path)) {
          mkdir(path);
       }
    }
    uploadFile(fileUrl);
    sendMessage(fileUrl);
}

这样改造之后，锁的粒度一下子变小了，只有并发创建目录功能才加了锁。而创建目录是一个非常快的操作，即使加锁对接口的性能影响也不大。

最重要的是，其他的上传文件和发送消息功能，仍然可以并发执行。

当然，这样做在单机版的服务中，是没有问题的。但现在部署的生产环境，为了保证服务的稳定性，一般情况下，同一个服务会被部署在多个节点中。如果哪天挂了一个节点，其他的节点服务仍然可用。

多节点部署避免了因为某个节点挂了，导致服务不可用的情况。同时也能分摊整个系统的流量，避免系统压力过大。

同时它也带来了新的问题：synchronized 只能保证一个节点加锁是有效的，但如果有多个节点如何加锁呢?

答：这就需要使用：分布式锁了。目前主流的分布式锁包括：redis 分布式锁、zookeeper 分布式锁和数据库分布式锁。

由于 zookeeper 分布式锁的性能不太好，真实业务场景用的不多，这里就不讲了。

下面聊一下 redis 分布式锁。

7.2 redis 分布式锁

在分布式系统中，由于 redis 分布式锁相对更简单和高效，成为了分布式锁的首选，被我们用到了很多实际业务场景当中。

使用 redis 分布式锁的伪代码如下：

public void doSave(String path,String fileUrl) {
  try {
    String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
    if ("OK".equals(result)) {
      if(!exists(path)) {
         mkdir(path);
         uploadFile(fileUrl);
         sendMessage(fileUrl);
      }
      return true;
    }
  } finally{
      unlock(lockKey,requestId);
  }  
  return false;
}

跟之前使用synchronized关键字加锁时一样，这里锁的范围也太大了，换句话说就是锁的粒度太粗，这样会导致整个方法的执行效率很低。

其实只有创建目录的时候，才需要加分布式锁，其余代码根本不用加锁。

于是，我们需要优化一下代码：

public void doSave(String path,String fileUrl) {
   if(this.tryLock()) {
      mkdir(path);
   }
   uploadFile(fileUrl);
   sendMessage(fileUrl);
}

private boolean tryLock() {
    try {
    String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
    if ("OK".equals(result)) {
      return true;
    }
  } finally{
      unlock(lockKey,requestId);
  }  
  return false;
}

上面代码将加锁的范围缩小了，只有创建目录时才加了锁。这样看似简单的优化之后，接口性能能提升很多。说不定，会有意外的惊喜喔。哈哈哈。

redis 分布式锁虽说好用，但它在使用时，有很多注意的细节，隐藏了很多坑，如果稍不注意很容易踩中。redis 分布式锁的 8 大坑具体如下：

7.3 数据库分布式锁

mysql 数据库中主要有三种锁：

• 表锁：加锁快，不会出现死锁。但锁的粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。
• 行锁：加锁慢，会出现死锁。但锁的粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。
• 间隙锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间。它会出现死锁，锁的粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。

并发度越高，意味着接口性能越好。

所以数据库锁的优化方向是：优先使用行锁，其次使用间隙锁，再其次使用表锁。

赶紧看看，你用对了没？

8.分页处理

有时候我们会调用某个接口批量查询数据，比如：通过用户 id 批量查询出用户信息，然后给这些用户送积分。

但如果你一次性查询的用户数量太多了，比如一次查询 2000 个用户的数据。参数中传入了 2000 个用户的 id，远程调用接口，会发现该用户查询接口经常超时。

调用代码如下：

List<User> users = remoteCallUser(ids);

众所周知，调用接口从数据库获取数据，是需要经过网络传输的。如果数据量太大，无论是获取数据的速度，还是网络传输受限于带宽，都会导致消耗时间比较长。

那么，这种情况要如何优化呢？

答：分页处理。

将一次获取所有数据的请求，改成分多次获取，每次只获取一部分用户的数据，最后进行合并和汇总。

其实，处理这个问题，要分为两种场景：同步调用 和 异步调用。

8.1 同步调用

如果在job中需要获取 2000 个用户的信息，它要求只要能正确获取到数据就好，对获取数据的总耗时要求不太高。

但对每一次远程接口调用的耗时有要求，不能大于 500ms，不然会有邮件预警。

这时，我们可以同步分页调用批量查询用户信息接口。

具体示例代码如下：

List<List<Long>> allIds = Lists.partition(ids,200);

for(List<Long> batchIds:allIds) {
   List<User> users = remoteCallUser(batchIds);
}

代码中用了google的guava工具中的Lists.partition方法，用它来做分页简直太好用了，不然要巴拉巴拉写一大堆分页的代码。

8.2 异步调用

如果是在某个接口中需要获取 2000 个用户的信息，它考虑的就需要更多一些。

除了需要考虑远程调用接口的耗时之外，还需要考虑该接口本身的总耗时，也不能超时 500ms。

这时候用上面的同步分页请求远程接口，肯定是行不通的。

那么，只能使用异步调用了。

代码如下：

List<List<Long>> allIds = Lists.partition(ids,200);

final List<User> result = Lists.newArrayList();
allIds.stream().forEach((batchIds) -> {
   CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        result.addAll(remoteCallUser(batchIds));
        return Boolean.TRUE;
    }, executor);
})

使用 CompletableFuture 类，多个线程异步调用远程接口，最后汇总结果统一返回。

9.加缓存

解决接口性能问题，加缓存是一个非常高效的方法。

但不能为了缓存而缓存，还是要看具体的业务场景。毕竟加了缓存，会导致接口的复杂度增加，它会带来数据不一致问题。

在有些并发量比较低的场景中，比如用户下单，可以不用加缓存。

还有些场景，比如在商城首页显示商品分类的地方，假设这里的分类是调用接口获取到的数据，但页面暂时没有做静态化。

如果查询分类树的接口没有使用缓存，而直接从数据库查询数据，性能会非常差。

那么如何使用缓存呢？

9.1 redis 缓存

通常情况下，我们使用最多的缓存可能是：redis和memcached。

但对于 java 应用来说，绝大多数都是使用的 redis，所以接下来我们以 redis 为例。

由于在关系型数据库，比如：mysql 中，菜单是有上下级关系的。某个四级分类是某个三级分类的子分类，这个三级分类又是某个二级分类的子分类，而这个二级分类又是某个一级分类的子分类。

这种存储结构决定了，想一次性查出这个分类树，并非是一件非常容易的事情。这就需要使用程序递归查询了，如果分类多的话，这个递归是比较耗时的。

所以，如果每次都直接从数据库中查询分类树的数据，是一个非常耗时的操作。

这时我们可以使用缓存，大部分情况，接口都直接从缓存中获取数据。操作 redis 可以使用成熟的框架，比如：jedis 和 redisson 等。

用 jedis 伪代码如下：

String json = jedis.get(key);
if(StringUtils.isNotEmpty(json)) {
   CategoryTree categoryTree = JsonUtil.toObject(json);
   return categoryTree;
}
return queryCategoryTreeFromDb();

先从 redis 中根据某个 key 查询是否有菜单数据，如果有则转换成对象，直接返回。如果 redis 中没有查到菜单数据，则再从数据库中查询菜单数据，有则返回。

此外，我们还需要有个 job，每隔一段时间从数据库中查询菜单数据，更新到 redis 当中，这样以后每次都能直接从 redis 中获取菜单的数据，而无需访问数据库了。

这样改造之后，能快速地提升性能。

但这样做性能提升不是最佳的，还有其他的方案，我们一起看看下面的内容。

9.2 二级缓存

上面的方案是基于 redis 缓存的，虽说 redis 访问速度很快。但毕竟是一个远程调用，而且菜单树的数据很多，在网络传输的过程中，是有些耗时的。

有没有办法，不经过请求远程，就能直接获取到数据呢？

答：使用二级缓存，即基于内存的缓存。

除了自己手写的内存缓存之外，目前使用比较多的内存缓存框架有：guava、Ehcache、caffine等。

我们这里以caffeine为例，它是 spring 官方推荐的。

第一步，引入 caffeine 的相关 jar 包。

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
    <artifactId>caffeine</artifactId>
    <version>2.6.0</version>
</dependency>

第二步，配置 CacheManager，开启 EnableCaching。

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(){
        CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
        //Caffeine配置
        Caffeine<Object, Object> caffeine = Caffeine.newBuilder()
                //最后一次写入后经过固定时间过期
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
                //缓存的最大条数
                .maximumSize(1000);
        cacheManager.setCaffeine(caffeine);
        return cacheManager;
    }
}

第三步，使用 Cacheable 注解获取数据。

@Service
public class CategoryService {
   
   @Cacheable(value = "category", key = "#categoryKey")
   public CategoryModel getCategory(String categoryKey) {
      String json = jedis.get(categoryKey);
      if(StringUtils.isNotEmpty(json)) {
         CategoryTree categoryTree = JsonUtil.toObject(json);
         return categoryTree;
      }
      return queryCategoryTreeFromDb();
   }
}

调用 categoryService.getCategory() 方法时，先从 caffine 缓存中获取数据，如果能够获取到数据，则直接返回该数据，不进入方法体。

如果不能获取到数据，则再从 redis 中查一次数据。如果查询到了，则返回数据，并且放入 caffine 中。

如果还是没有查到数据，则直接从数据库中获取到数据，然后放到 caffine 缓存中。

具体流程图如下：

该方案的性能更好，但有个缺点就是，如果数据更新了，不能及时刷新缓存。此外，如果有多台服务器节点，可能存在各个节点上数据不一样的情况。

由此可见，二级缓存给我们带来性能提升的同时，也带来了数据不一致的问题。使用二级缓存一定要结合实际的业务场景，并非所有的业务场景都适用。

但上面列举的分类场景，是适合使用二级缓存的。因为它属于用户不敏感数据，即使出现了稍微有点数据不一致也没有关系，用户有可能都没有察觉出来。

10. 分库分表

有时候，接口性能受限的不是别的，而是数据库。

当系统发展到一定的阶段，用户并发量大，会有大量的数据库请求，需要占用大量的数据库连接，同时会带来磁盘 IO 的性能瓶颈问题。

此外，随着用户数量越来越多，产生的数据也越来越多，一张表有可能存不下。由于数据量太大，sql 语句查询数据时，即使走了索引也会非常耗时。

这时该怎么办呢？

答：需要做分库分表。

如下图所示：

图中将用户库拆分成了三个库，每个库都包含了四张用户表。

如果有用户请求过来的时候，先根据用户 id 路由到其中一个用户库，然后再定位到某张表。

路由的算法挺多的：

• 根据 id 取模，比如：id=7，有 4 张表，则 7%4=3，模为 3，路由到用户表 3。
• 给 id 指定一个区间范围，比如：id 的值是 0-10 万，则数据存在用户表 0，id 的值是 10-20 万，则数据存在用户表 1。
• 一致性 hash 算法

分库分表主要有两个方向：垂直和水平。

说实话，垂直方向（即业务方向）更简单。

在水平方向（即数据方向）上，分库和分表的作用，其实是有区别的，不能混为一谈。

• 分库：是为了解决数据库连接资源不足问题和磁盘 IO 的性能瓶颈问题。
• 分表：是为了解决单表数据量太大，sql 语句查询数据时，即使走了索引也非常耗时问题。此外还可以解决消耗 cpu 资源问题。
• 分库分表：可以解决数据库连接资源不足、磁盘 IO 的性能瓶颈、检索数据耗时和消耗 cpu 资源等问题。

如果在有些业务场景中，用户并发量很大，但是需要保存的数据量很少，这时可以只分库，不分表。

如果在有些业务场景中，用户并发量不大，但是需要保存的数量很多，这时可以只分表，不分库。

如果在有些业务场景中，用户并发量大，并且需要保存的数量也很多时，可以分库分表。

11. 辅助功能

优化接口性能问题，除了上面提到的这些常用方法之外，还需要配合使用一些辅助功能，因为它们真的可以帮我们提升查找问题的效率。

11.1 开启慢查询日志

通常情况下，为了定位 sql 的性能瓶颈，我们需要开启 mysql 的慢查询日志。把超过指定时间的 sql 语句，单独记录下来，方面以后分析和定位问题。

开启慢查询日志需要重点关注三个参数：

• slow_query_log 慢查询开关
• slow_query_log_file 慢查询日志存放的路径
• long_query_time 超过多少秒才会记录日志

通过 mysql 的set命令可以设置：

set global slow_query_log='ON';
set global slow_query_log_file='/usr/local/mysql/data/slow.log';
set global long_query_time=2;

设置完之后，如果某条 sql 的执行时间超过了 2 秒，会被自动记录到 slow.log 文件中。

当然也可以直接修改配置文件my.cnf。

[mysqld]
slow_query_log = ON
slow_query_log_file = /usr/local/mysql/data/slow.log
long_query_time = 2

但这种方式需要重启 mysql 服务。

很多公司每天早上都会发一封慢查询日志的邮件，开发人员根据这些信息优化 sql。

11.2 加监控

为了出现 sql 问题时，能够让我们及时发现，我们需要对系统做监控。

目前业界使用比较多的开源监控系统是：Prometheus。

它提供了 监控 和 预警 的功能。

架构图如下：

我们可以用它监控如下信息：

• 接口响应时间
• 调用第三方服务耗时
• 慢查询 sql 耗时
• cpu 使用情况
• 内存使用情况
• 磁盘使用情况
• 数据库使用情况

等等。。。

它的界面大概长这样子：

可以看到 mysql 当前 qps、活跃线程数、连接数、缓存池的大小等信息。

如果发现数据量连接池占用太多，对接口的性能肯定会有影响。

这时可能是代码中开启了连接忘了关，或者并发量太大了导致的，需要做进一步排查和系统优化。

截图中只是它一小部分功能，如果你想了解更多功能，可以访问 Prometheus 的官网：https://prometheus.io/。

11.3 链路跟踪

有时候某个接口涉及的逻辑很多，比如：查数据库、查 redis、远程调用接口，发 mq 消息，执行业务代码等等。

该接口一次请求的链路很长，如果逐一排查，需要花费大量的时间，这时候，我们已经没法用传统的办法定位问题了。

有没有办法解决这问题呢？

用分布式链路跟踪系统：skywalking。

架构图如下：

通过 skywalking 定位性能问题：

在 skywalking 中可以通过traceId（全局唯一的 id），串联一个接口请求的完整链路。可以看到整个接口的耗时、调用的远程服务的耗时、访问数据库或者 redis 的耗时等等，功能非常强大。

之前没有这个功能的时候，为了定位线上接口性能问题，我们还需要在代码中加日志，手动打印出链路中各个环节的耗时情况，然后再逐一排查。

如果你用过 skywalking 排查接口性能问题，不自觉地会爱上它的。如果你想了解更多功能，可以访问 skywalking 的官网：https://skywalking.apache.org/。