从20s优化到500ms，我用了这三招

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原创最新推荐文章于 2026-01-05 07:30:00 发布 236 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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前言

接口性能问题，对于从事后端开发的同学来说，是一个绕不开的话题。想要优化一个接口的性能，需要从多个方面着手。

其实，我之前也写过一篇接口性能优化相关的文章《聊聊接口性能优化的11个小技巧》，发表之后在全网广受好评，感兴趣的小伙们可以仔细看看。

本文将会接着接口性能优化这个话题，从实战的角度出发，聊聊我是如何优化一个慢查询接口的。

上周我优化了一下线上的批量评分查询接口，将接口性能从最初的 20s ，优化到目前的 500ms 以内。

总体来说，用三招就搞定了。

到底经历了什么？

1. 案发现场

我们每天早上上班前，都会收到一封线上慢查询接口汇总邮件，邮件中会展示 接口地址 、 调用次数 、 最大耗时 、 平均耗时 和 traceId 等信息。

我看到其中有一个批量评分查询接口，最大耗时达到了 20s ，平均耗时也有 2s 。

用 skywalking 查看该接口的调用信息，发现绝大数情况下，该接口响应还是比较快的，大部分情况都是500s左右就能返回，但也有少部分超过了20s的请求。

这个现象就非常奇怪了。

莫非跟数据有关？

比如：要查某一个组织的数据，是非常快的。但如果要查平台，即组织的根节点，这种情况下，需要查询的数据量非常大，接口响应就可能会非常慢。

但事实证明不是这个原因。

很快有个同事给出了答案。

他们在结算单列表页面中，批量请求了这个接口，但他传参的数据量非常大。

怎么回事呢？

当初说的需求是这个接口给分页的列表页面调用，每页大小有：10、20、30、50、100，用户可以选择。

换句话说，调用批量评价查询接口，一次性最多可以查询100条记录。

但实际情况是：结算单列表页面还包含了很多订单。基本上每一个结算单，都有多个订单。调用批量评价查询接口时，需要把结算单和订单的数据合并到一起。

这样导致的结果是：调用批量评价查询接口时，一次性传入的参数非常多，入参list中包含几百、甚至几千条数据都有可能。

2. 现状

如果一次性传入几百或者几千个id，批量查询数据还好，可以走主键索引，查询效率也不至于太差。

但那个批量评分查询接口，逻辑不简单。

伪代码如下：

public List<ScoreEntity> query(List<SearchEntity> list) {
    //结果
    List<ScoreEntity> result = Lists.newArrayList();
    //获取组织id
    List<Long> orgIds = list.stream().map(SearchEntity::getOrgId).collect(Collectors.toList());
    //通过regin调用远程接口获取组织信息
    List<OrgEntity> orgList = feginClient.getOrgByIds(orgIds);
    
    for(SearchEntity entity : list) {
        //通过组织id找组织code
        String orgCode = findOrgCode(orgList, entity.getOrgId());
    
        //通过组合条件查询评价
        ScoreSearchEntity scoreSearchEntity = new ScoreSearchEntity();
        scoreSearchEntity.setOrgCode(orgCode);
        scoreSearchEntity.setCategoryId(entity.getCategoryId());
        scoreSearchEntity.setBusinessId(entity.getBusinessId());
        scoreSearchEntity.setBusinessType(entity.getBusinessType());
        List<ScoreEntity> resultList = scoreMapper.queryScore(scoreSearchEntity);
        
        if(CollectionUtils.isNotEmpty(resultList)) {
            ScoreEntity scoreEntity = resultList.get(0);
            result.add(scoreEntity);
        }
    }
    return result;
}

其实在真实场景中，代码比这个复杂很多，这里为了给大家演示，简化了一下。

最关键的地方有两点：

在接口中远程调用了另外一个接口
需要在for循环中查询数据

其中的第1点，即：在接口中远程调用了另外一个接口，这个代码是必须的。

因为如果在 评价表 中冗余一个组织code字段，万一哪天 组织表 中的组织code有修改，不得不通过某种机制，通知我们同步修改评价表的组织code，不然就会出现数据不一致的问题。

很显然，如果要这样调整的话，业务流程上要改了，代码改动有点大。

所以，还是先保持在接口中远程调用吧。

这样看来，可以优化的地方只能在：for循环中查询数据。

3. 第一次优化

由于需要在for循环中，每条记录都要根据不同的条件，查询出想要的数据。

由于业务系统调用这个接口时，没有传 id ，不好在 where 条件中用 id in (...) ，这方式批量查询数据。

其实，有一种办法不用循环查询，一条sql就能搞定需求：使用 or 关键字拼接，例如：(org_code='001' and category_id=123 and business_id=111 and business_type=1) or (org_code='002' and category_id=123 and business_id=112 and business_type=2) or (org_code='003' and category_id=124 and business_id=117 and business_type=1)...

这种方式会导致sql语句会非常长，性能也会很差。

其实还有一种写法：

where (a,b) in ((1,2),(1,3)...)

不过这种sql，如果一次性查询的数据量太多的话，性能也不太好。

居然没法改成批量查询，就只能优化单条查询sql的执行效率了。

首先从 索引 入手，因为改造成本最低。

第一次优化是 优化索引 。

评价表之前建立一个business_id字段的 普通索引 ，但是从目前来看效率不太理想。

由于我果断加了 联合索引 ：

alter table user_score add index  `un_org_category_business` (`org_code`,`category_id`,`business_id`,`business_type`) USING BTREE;

该联合索引由： org_code 、 category_id 、 business_id 和 business_type 四个字段组成。

经过这次优化，效果立竿见影。

批量评价查询接口最大耗时，从最初的 20s ，缩短到了 5s 左右。

4. 第二次优化

由于需要在for循环中，每条记录都要根据不同的条件，查询出想要的数据。

只在一个线程中查询数据，显然太慢。

那么，为何不能改成多线程调用？

第二次优化，查询数据库由 单线程 改成 多线程 。

但由于该接口是要将查询出的所有数据，都返回回去的，所以要获取查询结果。

使用多线程调用，并且要获取返回值，这种场景使用java8中的 CompleteFuture 非常合适。

代码调整为：

CompletableFuture[] futureArray = dataList.stream()
     .map(data -> CompletableFuture
          .supplyAsync(() -> query(data), asyncExecutor)
          .whenComplete((result, th) -> {
       })).toArray(CompletableFuture[]::new);
CompletableFuture.allOf(futureArray).join();

CompleteFuture 的本质是创建 线程 执行，为了避免产生太多的线程，所以使用 线程池 是非常有必要的。

优先推荐使用 ThreadPoolExecutor 类，我们自定义线程池。

具体代码如下：

ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
    8, //corePoolSize线程池中核心线程数
    10, //maximumPoolSize 线程池中最大线程数
    60, //线程池中线程的最大空闲时间，超过这个时间空闲线程将被回收
    TimeUnit.SECONDS,//时间单位
    new ArrayBlockingQueue(500), //队列
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); //拒绝策略

也可以使用 ThreadPoolTaskExecutor 类创建线程池：

@Configuration
public class ThreadPoolConfig {

    /**
     * 核心线程数量，默认1
     */
    private int corePoolSize = 8;

    /**
     * 最大线程数量，默认Integer.MAX_VALUE;
     */
    private int maxPoolSize = 10;

    /**
     * 空闲线程存活时间
     */
    private int keepAliveSeconds = 60;

    /**
     * 线程阻塞队列容量,默认Integer.MAX_VALUE
     */
    private int queueCapacity = 1;

    /**
     * 是否允许核心线程超时
     */
    private boolean allowCoreThreadTimeOut = false;


    @Bean("asyncExecutor")
    public Executor asyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
        executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
        executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
        executor.setKeepAliveSeconds(keepAliveSeconds);
        executor.setAllowCoreThreadTimeOut(allowCoreThreadTimeOut);
        // 设置拒绝策略，直接在execute方法的调用线程中运行被拒绝的任务
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        // 执行初始化
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

经过这次优化，接口性能也提升了5倍。

从 5s 左右，缩短到 1s 左右。

但整体效果还不太理想。