Java后台服務慢優化雜談

前言

你是否遇到過這樣的場景，當我們點擊頁面某個按鈕后，頁面一直loading，要等待好幾分鍾才出結果的畫面，有時直接502或504，作為一個后台開發，看到自己開發的系統是這個樣子，就問你慚愧嗎。
這種問題其實是性能問題，當用戶量少數據少的時候，處理還是很快的，數據量一旦大起來，后台處理時間就會延長，前端大部分直接超時或無限等待直接死掉。

方案

解決數據量大的性能問題，要根據實際業務場景來針對分析。但歸根結底，只有一條最終方案，即減少與數據庫交互次數，尤其是在for循環里面。我們所有慢的場景，按這個方式優化，之前好幾分鍾，十幾分鍾的功能都優化到了3秒內。

For循環內查詢數據庫優化

我們很多場景如新增，修改，上傳，下載報表，都會有for循環內查詢數據庫的操作，而且一次循環有的與數據庫要交互好次操作，這樣下來如果循環是以用戶列表來處理的，一個租戶下1000個用戶，每個用戶要與數據庫交互幾次，再乘以1000，想想得多耗時。
這種場景的優化很簡單，直接將循環體內與數據庫的交互全部拿到循環外，通過業務邏輯，表結構關系是可以做到的，然后在循環體內只做內存計算，實驗證明，循環體內與數據庫交互的次數越少，耗時越小，可能有人會那你循環體內Java處理也慢啊，非也，Java純內存處理其實一點都不慢。

//聲明for循環處理結果集
List<?> list = new ArrayList<>();
//循環前提前向數據庫查詢要用到的數據
List<?> userList = userMapper.selectList(xxx);
for(User user: userList){
    //處理單個用戶業務邏輯，避免多次查庫
    list.add(xxx);
}

For循環內修改數據庫優化

上面說的是循環體內查詢數據庫，這里要說的場景就是循環體內插入或修改數據庫記錄，還是1000個用戶循環插入或修改關聯表，與數據庫的交互次數也龐大的，這里的優化也很簡單，將要變更到數據庫對象全部封裝到集體中，循環處理完成后 ，再一次性或分批將集合數據插入數據庫，這也會大大提高修改操作的性能的。

//定義待插入數據庫的集合
List<User> list = new ArrayList();
for(User u : userList){
    //處理待插入數據庫的User對象
    list.add(u);
}
//批量（也可以設置分批次）插入數據庫
userMapper.batchInsert(list);

多線程並發處理

增加線程池這種優化方案就不用多說了吧

threadPoolTaskExecutor.submit(()->{
    try {
        //業務邏輯處理
    } catch (Exception e) {
        
    }
});

緩存

在以上業務代碼優化完畢，如果還要再提升性能，那就可以對多查詢的業務加緩存處理，如Redis，Memcached。

異步

緩存也加了，並發性能還上不來，就可以使用異步處理了，將請求放入消息隊列MQ，然后多線程異步消費隊列處理請求。

服務器集群

在生產環境一般都不會是單節點部署，要保障系統穩定性肯定是要多節點部署，這也能在優化代碼代碼的基礎上提高並發性能，尤其是當使用中間件如緩存，MQ，更是要使用多節點集群，才能發揮中間件的作用，如上篇 Redis+Kafka異步提高並發，可以將接口並發能力提升到3000-5000QPS。

作者介紹：小林，狐小E資深開發工程師，專注移動協同辦公平台的SAAS軟件開發以及輕應用開發
最近開發了一款移動辦公軟件 狐小E