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API接口性能优化总结
开发 前端 运维
从前端发起调用到后端一般经过网关层、应用层、存储层。每一层都可以优化,本篇文章主要是应用层优化。

摘要

在web开发过程中,经常会遇到接口RT高的情况,除了通过监控事后优化的方式,我们还需要掌握一些常用的手段,避免写出慢的接口。从前端发起调用到后端一般经过网关层、应用层、存储层。每一层都可以优化,本篇文章主要是应用层优化。

常见性能优化思路

从理论上分析,性能优化手段通常有

批量

  1. 请求数据库,我们一般会用in,提高数据库查询效率
  2. 调用外部服务,我们也需要要求依赖方提供批量接口,避免多次网络请求
  3. 批量查询的id数量也不宜过多

之前在sql IN一文中分析过,IN 的数量太多时,性能会下降。同样服务间调用,数据量过大,带宽占用大。所以这时候需要分批调用。

 List<String> res=  Lists.partition(ids, 200).parallelStream()
.flatMap(batch -> mServiceA.batchGetA(batch).stream())
.collect(Collectors.toList());

并行/并发处理,利用多线程可以提高效率

比如接口中需要请求多个外部接口/数据库,相互之间无依赖,因为这种操作都是IO操作,可以由顺序执行改为并行执行,充分利用cpu处理能力,如

CompletableFuture<String> a = CompletableFuture.supplyAsync(() -> mServiceA.getA());
CompletableFuture<String> b = CompletableFuture.supplyAsync(() -> mServiceB.getB());
CompletableFuture.allOf(a,b).join();

异步,非强依赖的调用可以通过异步化处理

异步,分为读写。比如写是弱依赖,可以用 @Async 或者其他操作。

如果是读,不是必须的数据,也需要加上超时处理,因为外部调用有网络原因,都是不可靠的

CompletableFuture<String> a = CompletableFuture.supplyAsync(() -> mServiceA.getA());

CompletableFuture<String> b = CompletableFuture.supplyAsync(() -> mServiceB.getB());
try {
CompletableFuture.allOf(a, b).get(1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
} catch (Exception ex) {
if (!a.isDone()) {

}
if (!b.isDone()) {

}
}

减少数据处理量

eg. 拉取外部数据,全量的循环去拉,增量的使用事件通知机制,这样可以减少数据处理量

避免深度分页

数据库的深度分页性能比较差,需要在业务上避免深度分页

缓存

缓存本质上就是从读取速度快的设备中直接获取数据。通过空间来换时间。对于DB中的数据可以缓存,对于外部服务的数据同样可以缓存

使用多级缓存,可以最大限度提升性能。

责任编辑:张燕妮 来源: 方丈的寺院
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