接口性能调优

所有的项目的底层都会用到数据库，所以任何项目第一步必须要让数据库达到最好的性能；

1. 数据库调优：给where条件的关键字段，或者order by后面的排序字段，加索引，避免select * 查询，尽量避免使用子查询转而用连表查询代替。
2. 事务调优：项目应用中肯定会存在多个表联动的场景，这时候就会涉及使用事务，使用@Transactional注解这种声明式事务的方式提供事务功能，容易造成大事务，引发其他的问题。应该避免在事务中一次性处理太多数据，将一些跟事务无关的逻辑放到事务外面执行。
3. 异步调优：往往项目都使用简单的单一主线程处理业务逻辑，这其实会导致咱们多核CPU大多时间很空闲，不能完美利用。所以要使用异步处理，剥离主逻辑和副逻辑，副逻辑可以异步执行，异步写库。
4. 并发调优：在高并发场景中，为防止共享数据出现紊乱，我们最基本的解决办法就是加锁，但是加锁是最降低服务性能的操作，所以加锁一定要加颗粒的最小的锁，只锁住能够导致共享数据出错的地方，不要使用大规模的锁，这样能够最小程度的减少加锁对程序性能造成的影响。
5. 缓存调优：如果表的数据量很大，又是频繁要使用的数据，我们不妨使用redis来做临时数据库，能非常快的提升系统性能。（曾有个朋友跟我说；业务中能用redis就用redis，用不了再用数据库，既然高铁都造出来为啥还要用绿皮火车。哈哈。我觉得他说的很多，新的好技术就要用，不要省着，redis比数据库更抗造。但是这也确实要正确使用redis，不能让redis泛滥...）
6. 业务调优：例如最简单的业务查数据库，一定要避免在for循环中疯狂连接数据库查询数据库，我们可以把list中所有id变为参数进行一个批量查询。这样只需要连接一次数据库就能获取数据信息。（Java的处理速度可比数据库连接再查询数据不知道快了多少倍！）
7. 分库分表。当系统发展到一定的阶段，用户并发量大，会有大量的数据库请求，需要占用大量的数据库连接，同时会带来磁盘IO的性能瓶颈问题。或者数据库表数据非常大，SQL查询即使走了索引，也很耗时。这时，可以通过分库分表解决。分库用于解决数据库连接资源不足问题，和磁盘IO的性能瓶颈问题。分表用于解决单表数据量太大，sql语句查询数据时，即使走了索引也非常耗时问题。

总结：其实所有的调优，无非就是在这一整个调用链路中让各个部分的性能发挥到最大，这就是调优。然而着重部分就是数据库部分，IO部分，CPU部分。