内存 Join 可以如此简单!!!

本文讨论了数据库Join在高并发场景下的性能问题,以及如何通过内存Join进行优化。作者介绍了线上订单接口性能问题的背景,以及从单条查询优化到批量内存Join的演变过程,包括并行处理的实现。文章还提出了简化开发的目标,并提供了快速入门的教程,包括添加starter、使用@JoinInMemory注解以及自定义注解的方式。最后,文章给出了性能比较,展示了内存Join的性能优势。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1. 概览

数据库 Join 真的太香了,但由于各种原因,在实际项目中越来越受局限,只能由开发人员在应用层完成。这种繁琐、无意义的“体力劳动”让我们离“快乐生活”越来越远。

1.1. 背景

不知道什么时候,数据库 join 成为了公认的“性能杀手”,对此,很多公司严厉禁止其使用。上有政策下有对策,你的应对之道是什么?

数据库 Join 退出历史舞台,主要由以下几大推动力:

  1. 微服务。微服务要求“数据资产私有化”,也就是说每个服务的数据库是私有资产,不允许其他服务的直接访问;如果需要访问,只能通过服务所提供的接口完成;

  2. 分库分表的限制。当数据量超过 MySQL 单实例承载能力时,通常会通过“分库分表”这一技术手段来解决,分库分表后,数据被分散到多个分区中,导致 join 语句失效;

  3. 性能瓶颈。在高并发情况下,join 存在一定的性能问题,高并发、高性能端场景不适合使用;

不管原因几何,目前,很多大厂已经将 “禁止join” 列入编码规范,我们该如何面对?

只定规范,不给工具,是一种极度不负责任的表现。

1.1.1. 线上问题跟踪

线上 order/list 接口 tp99 超过 2s,严重影响用户体验,同时还有愈演愈烈之势。通过 Trace 系统,发现一个请求居然存在几百甚至上千次 DB 调用!

第一反应,肯定是在 for 循环中调用了 DB,翻看代码果然如此,代码示例如下:

@Override
public List<? extends OrderDetailVO> getByUserId(Long userId) {
    List<Order> orders = this.orderRepository.getByUserId(userId);
    return orders.stream()
            .map(order -> convertToOrderDetailVO(order))
            .collect(toList());
}

private OrderDetailVOV1 convertToOrderDetailVO(Order order) {
    OrderVO orderVO = OrderVO.apply(order);
    OrderDetailVOV1 orderDetailVO = new OrderDetailVOV1(orderVO);

    Address address = this.addressRepository.getById(order.getAddressId());
    AddressVO addressVO = AddressVO.apply(address);
    orderDetailVO.setAddress(addressVO);

    User user = this.userRepository.getById(order.getUserId());
    UserVO userVO = UserVO.apply(user);
    orderDetailVO.setUser(userVO);

    Product product = this.productRepository.getById(order.getProductId());
    ProductVO productVO = ProductVO.apply(product);
    orderDetailVO.setProduct(productVO);

    return orderDetailVO;
}

代码非常简单,只做了几件事:

  1. 获取用户的 order 信息;

  2. 遍历每一个 order,为其装配关联数据;

  3. 返回最终结果;

逻辑非常清晰,单请求数据库访问总次数 = 1(获取用户订单)+ N(订单数量) * 3(需要抓取的关联数据)

可见,N(订单数量) * 3(关联数据数量)  是性能的最大杀手,存在严重的读放大效应。不同的用户,订单数量相差巨大,导致该接口性能差距巨大。

1.1.2. 繁琐、无意义的代码

如何应对?第一反应就是 批量获取,然后在内存中完成 Join。这是一个好的方案,但引入了大量繁琐、无意义的代码。

该问题常规解决方案如下:

@Override
public List<? extends OrderDetailVO> getByUserId(Long userId) {
    List<Order> orders = this.orderRepository.getByUserId(userId);

    List<OrderDetailVOV2> orderDetailVOS = orders.stream()
            .map(order -> new OrderDetailVOV2(OrderVO.apply(order)))
            .collect(toList());

    List<Long> userIds = orders.stream()
            .map(Order::getUserId)
            .collect(toList());
    
### MySQL INNER JOIN 性能优化技巧 #### 选择合适的小表作为驱动表 为了提高查询效率,在设计 SQL 查询时应优先选用较小的数据表作为主表。这样做可以减少扫描记录的数量,从而加快连接操作的速度[^2]。 #### 使用有效的索引策略 确保参与连接字段上已创建适当类型的索引是非常重要的一步。特别是对于那些频繁用于 WHERE 或者 ON 子句中的列来说更是如此。良好的索引结构能够显著提升检索速度并降低 I/O 成本。例如: ```sql CREATE INDEX idx_user_group_id ON users(user_group_id); ``` 这将帮助加速基于 `user_group_id` 的匹配过程[^3]。 #### 避免不必要的全表扫描 通过合理设置过滤条件来限制返回的结果集大小,进而避免触发全表扫描行为。具体做法是在 FROM 后面紧跟 WITH 关键字指定临时视图或者子查询,并附加必要的筛选表达式以缩小范围;也可以利用 EXPLAIN 命令查看执行计划找出潜在瓶颈所在之处加以改进[^1]。 #### 减少中间结果缓存压力 如果存在复杂的嵌套层次,则应该尝试重构为更简单的单层或多路合并方式。另外还可以借助于存储引擎特性(如 MEMORY 表),把部分计算提前完成后再与其他大表做最终汇总运算,以此减轻内存占用情况下的性能损耗风险[^4]。 #### 正确理解连接机制原理 INNER JOIN 实际工作流程是从左向右依次读取两个输入源里的每一条记录来进行对比验证,只有当双方均符合条件才会被保留下来形成新的组合项输出给客户端应用端使用。因此编写清晰易懂且逻辑严谨的 SQL 句法有助于数据库管理系统更好地解析意图并作出最优路径规划决策[^5]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值