前言

接口性能优化是后端开发人员经常碰到的一道面试题,因为它是一个跟开发语言无关的公共问题。

这个问题既可以很简单,也可以相当复杂。

有时候,只需要添加一个索引就能解决。

有时候,代码需要进行重构。

有时候,必须增加缓存。

有时候,需要引入一些中间件,例如消息队列(MQ)。

有时候,需进行分库分表。

有时候,需要拆分服务。

等等。

导致接口性能问题的原因多种多样,不同项目的不同接口,其原因可能各不相同。

这里,小北给大家做一下系统化、体系化的梳理,使大家在面试过程中能够清晰、有条理的回答出面试官的提问,让面试官 “眼前一亮、口水直流”,然后实现”offer直提”。

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一、索引优化

接口性能优化时,大家第一个想到的通常是:优化索引。

确实,优化索引的成本是最小的。

你可以通过查看线上日志或监控报告,发现某个接口使用的某条SQL语句耗时较长。

此时,你可能会有以下疑问:

这条SQL语句是否已经加了索引?

加的索引是否生效了?

MySQL是否选择了错误的索引?

1.1 没加索引

在SQL语句中,忘记为WHERE条件的关键字段或ORDER BY后的排序字段加索引是项目中常见的问题。

在项目初期,由于表中的数据量较小,加不加索引对SQL查询性能影响不大。

然而,随着业务的发展,表中的数据量不断增加,这时就必须加索引了。

可以通过以下命令查看/添加索引:

show index from `table_name`
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);

这种方式能够显著提高查询性能,尤其是在数据量庞大的情况下。

1.2 索引没生效

通过上述命令我们已经确认索引是存在的,但它是否生效呢?

此时,你可能会有这样的疑问。

那么,如何查看索引是否生效呢?

答案是: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:

这个命令将显示查询的执行计划,包括使用了哪些索引。

如果索引生效,你会在输出结果中看到相关的信息。

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语句没有使用索引,除去没有建索引的情况外,最大的可能性是索引失效了。

以下是索引失效的常见原因:

了解这些原因,可以帮助你在查询优化时避免索引失效的问题,确保数据库查询性能保持最佳。

1.3 选错索引

此外,你是否遇到过这样一种情况:明明是同一条SQL语句,只是入参不同。

有时候使用的是索引A,有时候却使用索引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使用某个索引。

例如:

SELECT * FROM `order` FORCE INDEX (index_name) WHERE code='002';

至于为什么MySQL会选错索引,原因可能有以下几点:

了解这些原因,可以帮助你更好地理解和控制MySQL的索引选择行为,确保查询性能的稳定性。

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二、SQL优化

如果优化了索引之后效果不明显,接下来可以尝试优化一下SQL语句,因为相对于修改Java代码来说,改造SQL语句的成本要小得多。

以下是SQL优化的15个小技巧:

三、远程调用

多时候,我们需要在一个接口中调用其他服务的接口。

例如,有这样的业务场景:

在用户信息查询接口中需要返回以下信息:用户名称、性别、等级、头像、积分和成长值。

其中,用户名称、性别、等级和头像存储在用户服务中,积分存储在积分服务中,成长值存储在成长值服务中。为了将这些数据统一返回,我们需要提供一个额外的对外接口服务。

因此,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,然后将数据汇总并统一返回。

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 串行改并行

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:

调用远程接口的总耗时为200ms,这等于耗时最长的那次远程接口调用时间。

在Java 8之前,可以通过实现Callable接口来获取线程的返回结果。

在Java 8之后,可以通过CompletableFuture类来实现这一功能。

以下是一个使用CompletableFuture的示例:

public class RemoteServiceExample {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
// 调用用户服务接口
CompletableFuture<String> userFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
// 模拟远程调用
simulateDelay(200);
return "User Info";
});
// 调用积分服务接口
CompletableFuture<String> pointsFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
// 模拟远程调用
simulateDelay(150);
return "Points Info";
});
// 调用成长值服务接口
CompletableFuture<String> growthFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
// 模拟远程调用
simulateDelay(100);
return "Growth Info";
});
// 汇总结果
CompletableFuture<Void> allOf = CompletableFuture.allOf(userFuture, pointsFuture, growthFuture);
// 等待所有异步操作完成
allOf.join();
// 获取结果
String userInfo = userFuture.get();
String pointsInfo = pointsFuture.get();
String growthInfo = growthFuture.get();
}
}

3.2 数据异构

为了提升接口性能,尤其在高并发场景下,可以考虑数据冗余,将用户信息、积分和成长值的数据统一存储在一个地方,比如Redis。

这样,通过用户ID可以直接从Redis中查询所需的数据,从而避免远程接口调用

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。

那如何解决数据一致性问题呢?

由于篇幅有限,本文就不展开详细说这块了,感兴趣的同学可以看我的另一篇文章《数据一致性》

四、重复调用

在我们的日常工作代码中,重复调用非常常见,但如果没有控制好,会严重影响接口的性能。

让我们一起来看看这个问题。

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哪些用户已经存在于数据库中。

一种实现方式如下:

public List<User> findExistingUsers(List<String> userIds) {
List<User> existingUsers = new ArrayList<>();
for (String userId : userIds) {
User user = userRepository.findById(userId);
if (user != null) {
existingUsers.add(user);
}
}
return existingUsers;
}

上述代码会对每个用户ID执行一次数据库查询,这在用户集合较大时会导致性能问题。

那么,我们如何优化呢?

我们可以通过批量查询来优化性能,减少数据库的查询次数。

public List<User> findExistingUsers(List<String> userIds) {
// 批量查询数据库
List<User> users = userRepository.findByIds(userIds);
return users;
}

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。

五、异步处理

在进行接口性能优化时,有时候需要重新梳理业务逻辑,检查是否存在设计不合理的地方。

假设有一个用户请求接口,需要执行以下操作:

  1. 业务操作
  2. 发送站内通知
  3. 记录操作日志

    为了实现方便,通常会将这些逻辑放在接口中同步执行,但这会对接口性能造成一定影响。

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。

异步处理方案

异步处理通常有两种主要方式:多线程和消息队列(MQ)

5.1 线程池异步优化

使用线程池改造之后,接口逻辑如下

5.2 MQ异步

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。

为了避免使用线程池处理异步任务时出现数据丢失的问题,可以考虑使用更加健壮和可靠的异步处理方案,如消息队列(MQ)。消息队列不仅可以异步处理任务,还能够保证消息的持久化和可靠性,支持重试机制。

使用mq改造之后,接口逻辑如下

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六、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,引发性能的问题。

那么我们该如何优化大事务呢?

为了避免大事务引发的问题,可以考虑以下优化建议:

  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

七、锁粒度

在一些业务场景中,为了避免多个线程并发修改同一共享数据而引发数据异常,通常我们会使用加锁的方式来解决这个问题。

然而,如果锁的设计不当,导致锁的粒度过粗,也会对接口性能产生显著的负面影响。

7.1 synchronized

在Java中,我们可以使用synchronized关键字来为代码加锁。

通常有两种写法:在方法上加锁和在代码块上加锁。

1. 方法上加锁

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

在方法上加锁的目的是为了防止并发情况下创建相同的目录,避免第二次创建失败而影响业务功能。

但这种直接在方法上加锁的方式,锁的粒度较粗。

因为doSave方法中的文件上传和消息发送并不需要加锁,只有创建目录的方法需要加锁。

我们知道,文件上传操作非常耗时,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下降,得不偿失。

2. 代码块上加锁

我们可以将加锁改在代码块上,从而缩小锁的粒度,

如下:

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

这样改造后,锁的粒度变小了,只有并发创建目录时才加锁。

创建目录是一个非常快的操作,即使加锁对接口性能的影响也不大。

最重要的是,其他的文件上传和消息发送功能仍然可以并发执行。

多节点环境中的问题

在单机版服务中,这种做法没有问题。但在生产环境中,为了保证服务的稳定性,同一个服务通常会部署在多个节点上。如果某个节点挂掉,其他节点的服务仍然可用。

多节点部署避免了某个节点挂掉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。

但这种部署方式也带来了新的问题:synchronized只能保证一个节点加锁有效。

如果有多个节点,如何加锁呢?

7.2 Redis分布式锁

在分布式系统中,由于Redis分布式锁的实现相对简单且高效,因此它在许多实际业务场景中被广泛采用。

使用Redis分布式锁的伪代码如下:

public boolean 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;
}

与之前使用synchronized关键字加锁时一样,这里的锁的范围也太大了,换句话说,锁的粒度太粗。这会导致整个方法的执行效率很低。

实际上,只有在创建目录时才需要加分布式锁,其余代码不需要加锁。

于是,我们需要优化代码:

public void doSave(String path, String fileUrl) {
if (tryLock()) {
try {
if (!exists(path)) {
mkdir(path);
}
} finally {
unlock(lockKey, requestId);
}
}
uploadFile(fileUrl);
sendMessage(fileUrl);
} private boolean tryLock() {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
return "OK".equals(result);
} private void unlock(String lockKey, String requestId) {
// 解锁逻辑
}

上面的代码将加锁的范围缩小了,只有在创建目录时才加锁。这样的简单优化后,接口性能可以得到显著提升。

7.3 数据库锁

MySQL数据库中的三种锁

  1. 表锁

    • 优点:加锁快,不会出现死锁。
    • 缺点:锁定粒度大,锁冲突的概率高,并发度最低。
  2. 行锁

    • 优点:锁定粒度最小,锁冲突的概率低,并发度最高。
    • 缺点:加锁慢,会出现死锁。
  3. 间隙锁

    • 优点:锁定粒度介于表锁和行锁之间。
    • 缺点:开销和加锁时间介于表锁和行锁之间,并发度一般,也会出现死锁。

锁与并发度

并发度越高,接口性能越好。因此,数据库锁的优化方向是:

  1. 优先使用行锁
  2. 其次使用间隙锁
  3. 最后使用表锁

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八、分页处理

有时候,我需要调用某个接口来批量查询数据,例如,通过用户ID批量查询用户信息,然后为这些用户赠送积分。

但是,如果一次性查询的用户数量太多,例如一次查询2000个用户的数据,传入2000个用户的ID进行远程调用时,用户查询接口经常会出现超时的情况。

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需要经过网络传输。如果数据量过大,无论是数据获取速度还是网络传输速度都会受到带宽限制,从而导致耗时较长。

那么,这种情况下该如何优化呢?

答案是:分页处理。

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

其实,处理这个问题可以分为两种场景: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即可,对获取数据的总耗时要求不高。

但对每一次远程接口调用的耗时有要求,不能大于500ms,否则会有邮件预警。

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);
}

代码中我使用了Google Guava工具中的Lists.partition方法,用它来做分页简直太好用了,不然要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,需要考虑的因素更多。

除了远程调用接口的耗时,还需要考虑该接口本身的总耗时,也不能超过500ms。

这时,使用上面的同步分页请求远程接口的方法肯定是行不通的。

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,通过多个线程异步调用远程接口,最后汇总结果统一返回。

九、加缓存

通常情况下,我们最常用的缓存是:Redis和Memcached。

但对于Java应用来说,绝大多数情况下使用的是Redis,所以接下来我们以Redis为例。

在关系型数据库(例如:MySQL)中,菜单通常有上下级关系。某个四级分类是某个三级分类的子分类,三级分类是某个二级分类的子分类,而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,想一次性查出整个分类树并非易事。这需要使用程序递归查询,而如果分类很多,这个递归操作会非常耗时。

因此,如果每次都直接从数据库中查询分类树的数据,会是一个非常耗时的操作。

这时我们可以使用缓存。在大多数情况下,接口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。

使用Jedis的伪代码如下:

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

注意引入缓存之后,我们的系统复杂度就上升了,这时候就会存在数据不一致的问题

如何解决数据不一致的问题,感兴趣的小伙伴可以看我的另一篇文章,《》

十、分库分表

有时候,接口性能受限的并不是其他方面,而是数据库。

当系统发展到一定阶段,用户并发量增加,会有大量的数据库请求,这不仅需要占用大量的数据库连接,还会带来磁盘IO的性能瓶颈问题。

此外,随着用户数量的不断增加,产生的数据量也越来越大,一张表可能无法存储所有数据。由于数据量太大,即使SQL语句使用了索引,查询数据时也会非常耗时。

那么,这种情况下该怎么办呢?

答案是:需要进行分库分表。

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,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。

路由的算法有很多:

  1. 根据ID取模

    • 例如:ID=7,有4张表,则7%4=3,模为3,路由到用户表3。
  2. 给ID指定一个区间范围

    • 例如: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。
  3. 一致性Hash算法

    分库分表主要有两个方向:垂直和水平。

1. 垂直分库分表

垂直分库分表(即业务方向)更简单,将不同的业务数据存储在不同的库或表中。

例如,将用户数据和订单数据存储在不同的库中。

2. 水平分库分表

水平分库分表(即数据方向)上,分库和分表的作用有区别,不能混为一谈。

分库

  • 目的: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

  • 目的: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的问题。此外,还可以解决消耗CPU资源的问题。

分库分表

  • 目的:综合解决数据库连接资源不足、磁盘IO性能瓶颈、数据检索耗时和CPU资源消耗等问题。

业务场景中的应用

  1. 只分库

    • 用户并发量大,但需要保存的数据量很少。
  2. 只分表

    • 用户并发量不大,但需要保存的数据量很多。
  3. 分库分表

    • 用户并发量大,并且需要保存的数据量也很多。

十一、监控功能

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,方便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

为了在出现SQL问题时能够及时发现,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的当前QPS、活跃线程数、连接数、缓存池的大小等信息。

如果发现连接池占用的数据量太多,肯定会对接口性能造成影响。

这时可能是由于代码中开启了连接却忘记关闭,或者并发量太大导致的,需要进一步排查和系统优化

链路跟踪

有时候,一个接口涉及的逻辑非常复杂,例如查询数据库、查询Redis、远程调用接口、发送MQ消息以及执行业务代码等等。

这种情况下,接口的一次请求会涉及到非常长的调用链路。如果逐一排查这些问题,会耗费大量时间,此时我们已经无法用传统的方法来定位问题。

有没有办法解决这个问题呢?

答案是使用分布式链路跟踪系统:SkyWalking。

SkyWalking的架构图如下:

在SkyWalking中,可以通过traceId(全局唯一的ID)来串联一个接口请求的完整链路。你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,功能非常强大。

之前没有这个功能时,为了定位线上接口性能问题,我们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。这种方法不仅费时费力,而且容易遗漏细节。

如果你用过SkyWalking来排查接口性能问题,你会不自觉地爱上它的功能。如果你想了解更多功能,可以访问SkyWalking的官网:skywalking.apache.org。

总结

认真看到这里的同学,相信已经对API接口性能优化有一个清晰的、系统的认知了,如果在面试中能够完整的说出这11种API接口性能优化的思路,相信面试官一定会对你刮目相看的。

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