介面效能問題，對於從事後端開發的同學來說，是一個繞不開的話題。想要優化一個介面的效能，需要從多個方面著手。
其實，我之前也寫過一篇介面效能優化相關的文章《聊聊介面效能優化的11個小技巧》，發表之後在全網廣受好評，感興趣的小夥們可以仔細看看。
本文將會接著介面效能優化這個話題，從實戰的角度出發，聊聊我是如何優化一個慢查詢介面的。
上週我優化了一下線上的批次評分查詢介面，將介面效能從最初的20s，優化到目前的500ms以內。
總體來說，用三招就搞定了。
到底經歷了什麼？
我們每天早上上班前，都會收到一封線上慢查詢介面彙總郵件，郵件中會展示介面地址、呼叫次數、最大耗時、平均耗時和traceId等資訊。
我看到其中有一個批次評分查詢介面，最大耗時達到了20s，平均耗時也有2s。
用skywalking檢視該介面的呼叫資訊，發現絕大數情況下，該介面響應還是比較快的，大部分情況都是500ms左右就能返回，但也有少部分超過了20s的請求。
這個現象就非常奇怪了。
莫非跟資料有關？
比如：要查某一個組織的資料，是非常快的。但如果要查平臺，即組織的根節點，這種情況下，需要查詢的資料量非常大，介面響應就可能會非常慢。
但事實證明不是這個原因。
很快有個同事給出了答案。
他們在結算單列表頁面中，批次請求了這個介面，但他傳參的資料量非常大。
怎麼回事呢？
當初說的需求是這個介面給分頁的列表頁面呼叫，每頁大小有：10、20、30、50、100，使用者可以選擇。
換句話說，呼叫批次評價查詢介面，一次性最多可以查詢100條記錄。
但實際情況是：結算單列表頁面還包含了很多訂單。基本上每一個結算單，都有多個訂單。呼叫批次評價查詢介面時，需要把結算單和訂單的資料合併到一起。
這樣導致的結果是：呼叫批次評價查詢介面時，一次性傳入的引數非常多，入參list中包含幾百、甚至幾千條資料都有可能。
如果一次性傳入幾百或者幾千個id，批次查詢資料還好，可以走主鍵索引，查詢效率也不至於太差。
但那個批次評分查詢介面，邏輯不簡單。
虛擬碼如下：
public List<ScoreEntity> query(List<SearchEntity> list) {
//結果
List<ScoreEntity> result = Lists.newArrayList();
//獲取組織id
List<Long> orgIds = list.stream().map(SearchEntity::getOrgId).collect(Collectors.toList());
//通過regin呼叫遠端介面獲取組織資訊
List<OrgEntity> orgList = feginClient.getOrgByIds(orgIds);
for(SearchEntity entity : list) {
//通過組織id找組織code
String orgCode = findOrgCode(orgList, entity.getOrgId());
//通過組合條件查詢評價
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;
}
其實在真實場景中，程式碼比這個複雜很多，這裡為了給大家演示，簡化了一下。
最關鍵的地方有兩點：
其中的第1點，即：在介面中遠端呼叫了另外一個介面，這個程式碼是必須的。
因為如果在評價表中冗餘一個組織code欄位，萬一哪天組織表中的組織code有修改，不得不通過某種機制，通知我們同步修改評價表的組織code，不然就會出現資料不一致的問題。
很顯然，如果要這樣調整的話，業務流程上要改了，程式碼改動有點大。
所以，還是先保持在介面中遠端呼叫吧。
這樣看來，可以優化的地方只能在：for迴圈中查詢資料。
由於需要在for迴圈中，每條記錄都要根據不同的條件，查詢出想要的資料。
由於業務系統呼叫這個介面時，沒有傳id，不好在where條件中用id in (...)，這方式批次查詢資料。
其實，有一種辦法不用迴圈查詢，一條sql就能搞定需求：使用or關鍵字拼接，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)...
這種方式會導致sql語句會非常長，效能也會很差。
其實還有一種寫法：
where (a,b) in ((1,2),(1,3)...)
不過這種sql，如果一次性查詢的資料量太多的話，效能也不太好。
居然沒法改成批次查詢，就只能優化單條查詢sql的執行效率了。
首先從索引入手，因為改造成本最低。
第一次優化是
優化索引。
評價表之前建立一個business_id欄位的普通索引，但是從目前來看效率不太理想。
由於我果斷的加了聯合索引：
alter table user_score add index `un_org_category_business` (`org_code`,`category_id`,`business_id`,`business_type`) USING BTREE;
該聯合索引由：org_code、category_id、business_id和business_type四個欄位組成。
經過這次優化，效果立竿見影。
批次評價查詢介面最大耗時，從最初的20s，縮短到了5s左右。
由於需要在for迴圈中，每條記錄都要根據不同的條件，查詢出想要的資料。
只在一個執行緒中查詢資料，顯然太慢。
那麼，為何不能改成多執行緒呼叫？
第二次優化，查詢資料庫由
單執行緒改成多執行緒。
但由於該介面是要將查詢出的所有資料，都返回回去的，所以要獲取查詢結果。
使用多執行緒呼叫，並且要獲取返回值，這種場景使用java8中的CompleteFuture非常合適。
程式碼調整為：
CompletableFuture[] futureArray = dataList.stream()
.map(data -> CompletableFuture
.supplyAsync(() -> query(data), asyncExecutor)
.whenComplete((result, th) -> {
})).toArray(CompletableFuture[]::new);
CompletableFuture.allOf(futureArray).join();
CompleteFuture的本質是建立執行緒執行，為了避免產生太多的執行緒，所以使用執行緒池是非常有必要的。
優先推薦使用ThreadPoolExecutor類，我們自定義執行緒池。
具體程式碼如下：
ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
8, //corePoolSize執行緒池中核心執行緒數
10, //maximumPoolSize 執行緒池中最大執行緒數
60, //執行緒池中執行緒的最大空閒時間，超過這個時間空閒執行緒將被回收
TimeUnit.SECONDS,//時間單位
new ArrayBlockingQueue(500), //佇列
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); //拒絕策略
也可以使用ThreadPoolTaskExecutor類建立執行緒池：
@Configuration
public class ThreadPoolConfig {
/**
* 核心執行緒數量，預設1
*/
private int corePoolSize = 8;
/**
* 最大執行緒數量，預設Integer.MAX_VALUE;
*/
private int maxPoolSize = 10;
/**
* 空閒執行緒存活時間
*/
private int keepAliveSeconds = 60;
/**
* 執行緒阻塞佇列容量,預設Integer.MAX_VALUE
*/
private int queueCapacity = 1;
/**
* 是否允許核心執行緒超時
*/
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);
// 設定拒絕策略，直接在execute方法的呼叫執行緒中執行被拒絕的任務
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
// 執行初始化
executor.initialize();
return executor;
}
}
經過這次優化，介面效能也提升了5倍。
從5s左右，縮短到1s左右。
但整體效果還不太理想。
經過前面的兩次優化，批次查詢評價介面效能有一些提升，但耗時還是大於1s。
出現這個問題的根本原因是：一次性查詢的資料太多。
那麼，我們為什麼不限制一下，每次查詢的記錄條數呢？
第三次優化，限制一次性查詢的記錄條數。其實之前也做了限制，不過最大是2000條記錄，從目前看效果不好。
限制該介面一次只能查200條記錄，如果超過200條則會報錯提示。
如果直接對該介面做限制，則可能會導致業務系統出現異常。
為了避免這種情況的發生，必須跟業務系統團隊一起討論一下優化方案。
主要有下面兩個方案：
在結算單列表頁中，每個結算單預設只展示1個訂單，多餘的分頁查詢。
這樣的話，如果按照每頁最大100條記錄計算的話，結算單和訂單最多一次只能查詢200條記錄。
這就需要業務系統的前端做分頁功能，同時後端介面要調整支援分頁查詢。
但目前現狀是前端沒有多餘開發資源。
由於人手不足的原因，這套方案目前只能暫時擱置。
業務系統後端之前是一次性呼叫評價查詢介面，現在改成分批呼叫。
比如：之前查詢500條記錄，業務系統只呼叫一次查詢介面。
現在改成業務系統每次只查100條記錄，分5批呼叫，總共也是查詢500條記錄。
這樣不是變慢了嗎？
答：如果那5批呼叫評價查詢介面的操作，是在for迴圈中單執行緒順序的，整體耗時當然可能會變慢。
但業務系統也可以改成多執行緒呼叫，只需最終彙總結果即可。
此時，有人可能會問題：在評價查詢介面的伺服器多執行緒呼叫，跟在其他業務系統中多執行緒呼叫不是一回事？
還不如把批次評價查詢介面的伺服器中，執行緒池的最大執行緒數調大一點？
顯然你忽略了一件事：線上應用一般不會被部署成單點。絕大多數情況下，為了避免因為伺服器掛了，造成單點故障，基本會部署至少2個節點。這樣即使一個節點掛了，整個應用也能正常存取。
當然也可能會出現這種情況：假如掛了一個節點，另外一個節點可能因為存取的流量太大了，扛不住壓力，也可能因此掛掉。
換句話說，通過業務系統中的多執行緒呼叫介面，可以將存取介面的流量負載均衡到不同的節點上。
他們也用8個執行緒，將資料分批，每批100條記錄，最後將結果彙總。
經過這次優化，介面效能再次提升了1倍。
從1s左右，縮短到小於500ms。
溫馨提醒一下，無論是在批次查詢評價介面查詢資料庫，還是在業務系統中呼叫批次查詢評價介面，使用多執行緒呼叫，都只是一個臨時方案，並不完美。
這樣做的原因主要是為了先快速解決問題，因為這種方案改動是最小的。
要從根本上解決問題，需要重新設計這一套功能，需要修改表結構，甚至可能需要修改業務流程。但由於牽涉到多條業務線，多個業務系統，只能排期慢慢做了。
如果你想了解更多介面優化的小技巧，可以看看我的另一篇文章《聊聊介面效能優化的11個小技巧》。
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