接口性能优化思路

前言

日常开发中设计接口，响应时间是衡量一个接口质量的重要指标。

接口响应时间这里粗糙地分为三种：

1. 即时响应：毫秒级，小于500毫秒
2. 快速响应：秒级，大于500毫秒且小于2秒
3. 长时间操作：大于2秒，甚至是分钟级别的操作

一般接口都是需要快速响应的，在不考虑任何优化策略的情况下，如果整个业务逻辑走下来，响应时间大于了2秒，那么就应该考虑对这个接口进行性能优化了，以免影响了用户的体验。

优化思路

缓存

毫无疑问，使用缓存是对性能提升最明显的方法。

若是缓存中存在，直接返回结果，否则再走接口逻辑，最后将结果放入缓存中，以便下次查询时使用。

缓存还可以分为本地缓存和分布式缓存

本地缓存：

由于数据是在本地内存，它的访问速度是最快的，同时它的容量也受限于运行本地内存，以及在分布式系统中，本地缓存的数据很可能和其他节点的数据不一致。所以本地缓存一般用来存储一些系统级别上基本上不会改变的内容。

在 Java 实现中，最简单的本地缓存其实可以用一个 ConcurrentHashMap 来实现，不过在实际开发中有更好的选择，可以选择 Caffeine 来做本地缓存，性能更好。

分布式缓存：

分布式缓存相对本地缓存，多了一次网络交互，所以速度会慢一些，但是大小则不会受制于本地服务机器内存了，内存不够用了还可以通过水平扩容来解决，而且在分布式系统中， 数据的一致性能够得以保证。

常用的分布式缓存为 Redis 和 MemCached，MemCached 更加轻量级一些，纯粹的缓存中间件，Redis 不仅仅可以作为缓存，它还支持更多的功能（分布式锁，分布式限流，地理位置应用，布隆过滤器等等）

异步

如果是单线程执行业务逻辑，那么可以考虑对业务逻辑进行拆分，将其中能够并行执行的部分分解出来，然后使用多线程的方式去同时运行，理论上能够将该部分的运行性能提升（提升的大小取决于能够同时运行的线程数）

Java 中可以使用线程池 ThreadPool 来并发执行任务，进阶一点还可以使用 CompletableFuture 来编排异步任务。

合并

合并其实是指将批量操作，将多个操作合并成一个去执行

例如数据库中的批量插入，同一个表的多条插入语句，其实可以优化成一个插入语句，这样可以减少数据库的交互，避免重复地创建数据库连接。Mybatis 中的 BatchExecutor 就是这个思路，将相同的 sql 语句添加到同一个 Satement 对象中等待执行，可以有效地减少 PrepareStatement 地编译操作

Redis 的 Pipeline 也是将多个请求合并，最后一起发送，这样可以将多次网络交互优化成一次网络交互，减少网络交互的时间，从而提升性能。

拆分

拆分其实是针对多线程编程中，对共享资源的一个拆分，避免因为竞争激烈，导致多线程并发执行性能反而比单线程还慢了

代码中如果使用到了锁，可以从两方面考虑

减少锁的持有时间：将不必要的操作尽可能地放到锁外面去执行，避免其他线程等待锁的释放时间过长

减少锁的粒度：参考JUC下并发类的设计

ConcurrentHashMap是一个线程安全的Map，虽然可以直接通过synchronized修饰 put 和 get 方法来得到一个线程安全的HashMap，但是这样显然十分影响性能。

在JDK 1.7中，ConcurrentHashMap采用了分段锁（Segment Lock）的机制来提高并发性能。这种设计将整个哈希表分割成多个段（Segment），每个段都维护着自己独立的锁。这样，当多个线程并发访问ConcurrentHashMap时，它们可以并行地访问不同的段，从而减少了锁的竞争。

在JDK 1.8中，ConcurrentHashMap的锁机制发生了重大变化，它放弃了JDK 1.7中的分段锁设计，转而采用了一种基于CAS（Compare-And-Swap）操作+synchronized锁的细粒度锁机制。

除了ConcurrentHashMap，在 JUC 包下还有许多 Adder 类（IntegerAdder，LongAdder 等等），当线程竞争不激烈时，直接采用CAS来实现数量的原子递增，如果竞争激励，则使用数组来维护元素个数（将单个资源的竞争拆分成多个），先从数组中随机选择一个，再通过CAS实现原子递增，最后再一起汇总。

单例

单例其实也可以看作是缓存的一种实现方式，本质是避免重复创建对象，直接服用现有的对象，从而减少重复创建对象的时间，提升性能。

在 spring 框架下开发，依赖注入默认就是单例的

压缩

接口的响应时间除了接口本身执行业务逻辑的时间，还有网络传输的时间。在其他条件都不变的情况下，减少网络传输内容的大小，也可以提升接口的性能。

如果接口的返回数据字段很多，可以考虑压缩字段的大小，比如说将返回的json中的有实际意思的单词字段名直接改成简单的f1，f2，f3；这样在返回数据量大的情况下也可以减少网络传输的内容大小。