优化接口性能只改了5行代码，吞吐量提升10多倍，背后思路太绝了！
2023-12-31 23:30:57
只改了五行代码接口吞吐量提升了10多倍
我们都知道对一个接口进行压测，其调优的方向无非是：
- 数据库优化
- 代码优化
- 缓存优化
- 服务优化（服务配置、架构设计、负载均衡等）
根据我们的场景，服务架构、负载均衡、缓存我们都不需要去关注，所以我们把目标瞄准了数据库、代码、服务配置这三个方面。
数据库
我们首先对接口做了SQL抓包，发现接口一次请求会产生四次数据库操作，而且每次操作都是全表扫描。
优化思路非常明显，加索引！针对全表扫描，我们只需要根据WHERE条件的字段加上索引即可。
优化后，接口的响应时间从500ms降到了100ms。
但是问题并没有结束，随着压测的进行，数据库的并发数上升，响应时间又升到了200ms。
原因很简单，索引优化只能解决查询效率的问题，而随着并发数的上升，数据库的锁机制会成为新的瓶颈。
解决方案，分库分表 。
分库分表虽然是一个治标不治本的方法，但短期内确实可以解决并发问题。
分库分表后，接口的响应时间稳定在了100ms以内。
代码
接口的代码我们也做了进一步的优化。
原先的代码是这样的：
public String getXXX() {
String xxx = db.queryXXX();
return xxx;
}
优化后的代码是这样的：
public String getXXX() {
String xxx = db.queryXXX();
if (xxx == null) {
return "";
}
return xxx;
}
我们发现，接口返回的数据可能是空，但原本的代码并没有对返回数据做非空判断，这样就会导致接口返回null，对于调用方来说，接口的异常处理会非常麻烦。
优化后的代码对返回数据做了非空判断，接口返回的数据始终是一个合法的字符串，调用方的异常处理就简单了很多。
服务配置
在对数据库和代码进行了优化之后，接口的响应时间已经稳定在了100ms以内，但是随着压测线程数的不断增加，接口的响应时间又开始上升。
这个时候，我们就需要对服务配置进行优化了。
我们把服务的线程池调大，把服务的最大连接数调大，把服务的队列长度调大。
优化后，接口的响应时间稳定在了50ms以内。
总结
通过对数据库、代码、服务配置这三个方面的优化，我们把接口的吞吐量提升了10多倍。
本次优化过程也给我们带来了一些启示：
- 接口调优是一个系统性的工程，需要从数据库、代码、服务配置等多个方面入手。
- 接口调优是一个渐进的过程，需要不断地进行压测和优化，才能达到最终的目标。
- 接口调优需要结合业务场景，不能盲目地照搬别人的经验。
