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接口的性能优化（前端、后端、数据库）

主要通过三方面进行优化

• 前端
• 后端
• 数据库

前端优化

接口拆分

不要搞一个大而全的接口，要区分核心与非核心的接口，不然核心接口就会被非核心接口拖累

或者一个接口中大部分返回都很快，但是被其中某个逻辑拖累，导致整个接口都很慢，这时候就可以把这个慢的逻辑抽出来，单独做一个接口

什么是核心呢？比如你是视频或者直播网站，那么你的视频、直播的内容就是核心，要先调用视频、直播的接口，保证核心内容能够正常加载，然后再加载评论、礼物等接口。

当然接口的拆分也不宜过多，因为每次接口的请求与断开也都会消耗资源。

按需加载

如果你的接口是返回一篇文章，如果文章很长，则不要直接返回全部内容（尤其设计多图片、视频），可根据用户阅读进度进行逐步加载。

如果是返回列表，则不要全部返回，而要分页显示。

及时反馈用户状态

有些接口返回较慢，用户触发后（比如点击按钮），可能无法立即返回结果。

这时候如果等待接口返回结果后再给用户反馈，那么用户在等待的过程中就会以为自己的操作没有生效，这时候不仅用户体验不好，同时用户还可能会重复点击，造成多次接口访问，同时也会消耗资源。

为避免这种情况，要求用户触发某个动作时，要立刻给用户一个反馈，比如显示“加载中，请等待。。”等字样。

当然前端也可以通过其他方式来限制用户重复点击的问题，比如设置过期时间，加锁等方式

接口并行访问

如果接口之前没有依赖关系，可并行访问，加快访问速度

静态资源CDN

静态资源包括图片、视频等媒体问题，同时也包括js、css、html等一些文本文件。相同的是这些文件都是静态，也就是短期内不会变化的问题。

这些文件就非常适合通过CDN进行加速分发

静态资源缓存

与上述原因相同，因为是静态资源，所以也可以缓存在本地

后端优化

限流、熔断与降级

限流是针对服务请求数量的一种自我保护机制，当请求数量超出服务的处理能力时，会自动丢弃新来的请求。

熔断这一概念来源于电子工程中的断路器（Circuit Breaker）。在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。

降级是将某些不重要的业务关闭，保证核心功能可用。降级的思想是丢车保帅。

防止重复点击

防止多次重复点击，每次接口调用，都会消耗后端资源。

可通过加锁的方式实现

使用多线程

涉及多个对象的操作，尤其是列表循环的操作，可以引入多线程，把之前的串行操作改为并行，大大提高效率

如果涉及到多个线程之前的等待，可是使用CountDownLatch、CyclicBarrier和Semaphore，可参考https://blog.csdn.net/CrankZ/article/details/83781380

异步

一些与主流程不相关的或者耗时较长的处理，可以改为异步，比如发送短信、邮件等

异步的方式有很多种，比如直接新建线程或者引入第三方MQ等

缓存

根据我的经验，IO操作（包括与数据库的交互和网络接口的交互）都是占用耗时的大头。所以如果能适当针对这些IO操作加上缓存，将会大大的提高性能。

缓存主要分2类，本地缓存（Caffeine为代表）、远程缓存（Redis为代表），可针对不同的场景进行使用。

当然也可以结合两者，组成二级缓存，这里可以使用阿里开源的组件 https://github.com/alibaba/jetcache

缓存相关内容可参考我的另一篇文章 https://blog.csdn.net/CrankZ/article/details/80537115

本地缓存可参考我的另一篇文章 https://blog.csdn.net/CrankZ/article/details/90344348

数据库连接池

数据库的每次连接与关闭，都会消耗资源，如果每次都这样重新建立并销毁连接，这样会性能低下。

所以数据库连接池的建立多个数据库连接，并将这些连接组成一个连接池，由应用程序动态地对池中的连接进行申请、使用和释放。

数据库连接池可参考 https://blog.csdn.net/CrankZ/article/details/82874158

JVM优化

启动的内存大小、选择合适GC等

组件升级

升级底层组件，比如升级到Java21，在Java21中可以启用虚拟线程、使用新增的GC等

数据库优化

数据库选择

首先要针对不同的数据，选择合适的数据库

常规关系型数据除了常见的MySQL，还可以选择PostgreSQL，TiDB等

非关系型数据，比如大文本，JSON等，可以考虑MongoDB

如果涉及搜索的，可以使用Elasticsearch或者ClickHouse等

图数据库，比选择Neo4j等

下面以MySQL为代表，讲一些关系型数据库的优化

读写分离

增加从节点，从节点专注读请求，主节点专注处理写请求。

主库与从库的结构完全一样，一个主库可以有多个从库

可参考我另一篇文章 https://blog.csdn.net/CrankZ/article/details/84679742

分库分表

当单库单表无法满足需求时，可考虑分库分表。

这里不做赘述，可参考我另一篇文章 https://blog.csdn.net/CrankZ/article/details/84679742

归档历史数据，降低单表规模

MySQL并不适合存储大数据量，如果不对数据进行归档，数据库会持续膨胀，从而降低查询和写入的性能。为了满足大数据量的读写需求，需要定期对数据库进行归档。

在进行数据库设计时，需要事先考虑到对数据归档的需求。

如果有需要，可以考虑专门的数据仓库Hive或者HBase等

索引优化

避免索引失效，尽量保证每次查询都命中索引

可参考我另一篇文章 https://blog.csdn.net/CrankZ/article/details/80468760

参考

https://juejin.cn/post/7287420810318299190