API接口性能优化总结

方丈的寺院

发布于 2022-05-25 09:23:19

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发布于 2022-05-25 09:23:19

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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

请求数据库，我们一般会用in,提高数据库查询效率
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
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()) {
        
    }
}