接口性能优化的11个小技巧，大家务必掌握！
前言 接口性能优化 对于从事后端开发的同学来说，肯定再熟悉不过了，因为它是一个跟开发语言无关的公共问题。
该问题说简单也简单，说复杂也复杂。
有时候，只需加个索引就能解决问题。
有时候，需要做代码重构。
有时候，需要增加缓存。
有时候，需要引入一些中间件，比如 mq。
有时候，需要分库分表。
有时候，需要拆分服务。
等等。。。
导致接口性能问题的原因千奇百怪，不同的项目不同的接口，原因可能也不一样。
本文总结了一些行之有效的优化接口性能的办法，给有需要的朋友一个参考。
基于 spring boot + mybatis plus + vue & element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 rbac 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
项目地址：https://github.com/yunaiv/ruoyi-vue-pro 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/ 1.索引 接口性能优化大家第一个想到的可能是：优化索引。
没错，优化索引的成本是最小的。
你通过查看线上日志或者监控报告，查到某个接口用到的某条 sql 语句耗时比较长。
这时你可能会有下面这些疑问：
该 sql 语句加索引了没？ 加的索引生效了没？ mysql 选错索引了没？ 1.1 没加索引 sql 语句中where条件的关键字段，或者order by后面的排序字段，忘了加索引，这个问题在项目中很常见。
项目刚开始的时候，由于表中的数据量小，加不加索引 sql 查询性能差别不大。
后来，随着业务的发展，表中数据量越来越多，就不得不加索引了。
可以通过命令：
show index from `order`; 能单独查看某张表的索引情况。
也可以通过命令：
show create table `order`; 查看整张表的建表语句，里面同样会显示索引情况。
通过alter table命令可以添加索引：
alter table `order` add index idx_name (name); 也可以通过create index命令添加索引：
create index idx_name on `order` (name); 不过这里有一个需要注意的地方是：想通过命令修改索引，是不行的。
目前在 mysql 中如果想要修改索引，只能先删除索引，再重新添加新的。
删除索引可以用alter table命令：
alter table `order` drop index idx_name; 用drop index命令也行：
drop index idx_name on `order`; 1.2 索引没生效 通过上面的命令我们已经能够确认索引是有的，但它生效了没？此时你内心或许会冒出这样一个疑问。
那么，如何查看索引有没有生效呢？
答：可以使用explain命令，查看 mysql 的执行计划，它会显示索引的使用情况。
例如：
explain select * from `order` where code='002'; 结果：
通过这几列可以判断索引使用情况，执行计划包含列的含义如下图所示：
说实话，sql语句没有走索引，排除没有建索引之外，最大的可能性是索引失效了。
下面说说索引失效的常见原因：
如果不是上面的这些原因，则需要再进一步排查一下其他原因。
1.3 选错索引 此外，你有没有遇到过这样一种情况：明明是同一条 sql，只有入参不同而已。有的时候走的索引 a，有的时候却走的索引 b？
没错，有时候 mysql 会选错索引。
必要时可以使用force index来强制查询 sql 走某个索引。
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接下来试着优化一下 sql 语句，因为它的改造成本相对于 java 代码来说也要小得多。
下面给大家列举了 sql 优化的 15 个小技巧：
3. 远程调用 很多时候，我们需要在某个接口中，调用其他服务的接口。
比如有这样的业务场景：
在用户信息查询接口中需要返回：用户名称、性别、等级、头像、积分、成长值等信息。
而用户名称、性别、等级、头像在用户服务中，积分在积分服务中，成长值在成长值服务中。为了汇总这些数据统一返回，需要另外提供一个对外接口服务。
于是，用户信息查询接口需要调用用户查询接口、积分查询接口和成长值查询接口，然后汇总数据统一返回。
调用过程如下图所示：
调用远程接口总耗时 530ms = 200ms + 150ms + 180ms。
显然这种串行调用远程接口性能是非常不好的，调用远程接口总的耗时为所有的远程接口耗时之和。
那么如何优化远程接口性能呢？
3.1 并行调用 上面说到，既然串行调用多个远程接口性能很差，为什么不改成并行呢？
如下图所示：
调用远程接口总耗时 200ms = 200ms（即耗时最长的那次远程接口调用）。
在 java8 之前可以通过实现callable接口，获取线程返回结果。java8 以后通过completefuture类实现该功能。
我们这里以 completefuture 为例：
public userinfo getuserinfo(long id) throws interruptedexception, executionexception { final userinfo userinfo = new userinfo(); completablefuture userfuture = completablefuture.supplyasync(() -> { getremoteuserandfill(id, userinfo); return boolean.true; }, executor); completablefuture bonusfuture = completablefuture.supplyasync(() -> { getremotebonusandfill(id, userinfo); return boolean.true; }, executor); completablefuture growthfuture = completablefuture.supplyasync(() -> { getremotegrowthandfill(id, userinfo); return boolean.true; }, executor); completablefuture.allof(userfuture, bonusfuture, growthfuture).join(); userfuture.get(); bonusfuture.get(); growthfuture.get(); return userinfo;} 温馨提醒一下，这两种方式别忘了使用线程池。示例中我用到了 executor，表示自定义的线程池，为了防止高并发场景下，出现线程过多的问题。
3.2 数据异构 上面说到的用户信息查询接口需要调用用户查询接口、积分查询接口和成长值查询接口，然后汇总数据统一返回。
那么，我们能不能把数据冗余一下，把用户信息、积分和成长值的数据统一存储到一个地方，比如：redis，存的数据结构就是用户信息查询接口所需要的内容。然后通过用户 id，直接从 redis 中查询数据出来，不就 ok了？
如果在高并发的场景下，为了提升接口性能，远程接口调用大概率会被去掉，而改成保存冗余数据的数据异构方案。
但需要注意的是，如果使用了数据异构方案，就可能会出现数据一致性问题。
用户信息、积分和成长值有更新的话，大部分情况下，会先更新到数据库，然后同步到 redis。但这种跨库的操作，可能会导致两边数据不一致的情况产生。
4. 重复调用 重复调用在我们的日常工作代码中可以说随处可见，但如果没有控制好，会非常影响接口的性能。
不信，我们一起看看。
4.1 循环查数据库 有时候，我们需要从指定的用户集合中，查询出有哪些是在数据库中已经存在的。
实现代码可以这样写：
public list queryuser(list searchlist) { if (collectionutils.isempty(searchlist)) { return collections.emptylist(); } list result = lists.newarraylist(); searchlist.foreach(user -> result.add(usermapper.getuserbyid(user.getid()))); return result;} 这里如果有 50 个用户，则需要循环 50 次去查询数据库。我们都知道，每查询一次数据库，就是一次远程调用。
如果查询 50 次数据库，就有 50 次远程调用，这是非常耗时的操作。
那么，我们如何优化呢？
具体代码如下：
public list queryuser(list searchlist) { if (collectionutils.isempty(searchlist)) { return collections.emptylist(); } list ids = searchlist.stream().map(user::getid).collect(collectors.tolist()); return usermapper.getuserbyids(ids);} 提供一个根据用户 id 集合批量查询用户的接口，只远程调用一次，就能查询出所有的数据。
这里有个需要注意的地方是：id 集合的大小要做限制，最好一次不要请求太多的数据。要根据实际情况而定，建议控制每次请求的记录条数在 500 以内。
4.2 死循环 有些小伙伴看到这个标题，可能会感到有点意外，死循环也算？
代码中不是应该避免死循环吗？为啥还是会产生死循环？
有时候死循环是我们自己写的，例如下面这段代码：
while(true) { if(condition) { break; } system.out.println(do samething);} 这里使用了 while(true) 的循环调用，这种写法在cas自旋锁中使用比较多。
当满足 condition 等于 true 的时候，则自动退出该循环。
如果 condition 条件非常复杂，一旦出现判断不正确，或者少写了一些逻辑判断，就可能在某些场景下出现死循环的问题。
出现死循环，大概率是开发人员人为的 bug 导致的，不过这种情况很容易被测出来。
还有一种隐藏的比较深的死循环，是由于代码写得不太严谨导致的。如果用正常数据，可能测不出问题，但一旦出现异常数据，就会立即出现死循环。
4.3 无限递归 如果想要打印某个分类的所有父分类，可以用类似这样的递归方法实现：
public void printcategory(category category) { if(category == null || category.getparentid() == null) { return; } system.out.println(父分类名称：+ category.getname()); category parent = categorymapper.getcategorybyid(category.getparentid()); printcategory(parent);} 正常情况下，这段代码是没有问题的。
但如果某次有人误操作，把某个分类的 parentid 指向了它自己，这样就会出现无限递归的情况。导致接口一直不能返回数据，最终会发生堆栈溢出。
建议写递归方法时，设定一个递归的深度，比如：分类最大等级有 4 级，则深度可以设置为 4。然后在递归方法中做判断，如果深度大于 4 时，则自动返回，这样就能避免无限循环的情况。
5. 异步处理 有时候，我们接口性能优化，需要重新梳理一下业务逻辑，看看是否有设计上不太合理的地方。
比如有个用户请求接口中，需要做业务操作、发站内通知和记录操作日志。为了实现起来比较方便，通常我们会将这些逻辑放在接口中同步执行，势必会对接口性能造成一定的影响。
接口内部流程图如下：
这个接口表面上看起来没有问题，但如果你仔细梳理一下业务逻辑，会发现只有业务操作才是核心逻辑，其他的功能都是非核心逻辑。
在这里有个原则就是：核心逻辑可以同步执行，同步写库。非核心逻辑，可以异步执行，异步写库。
上面这个例子中，发站内通知和用户操作日志功能，对实时性要求不高，即使晚点写库，用户无非是晚点收到站内通知，或者运营晚点看到用户操作日志，对业务影响不大，所以完全可以异步处理。
通常异步主要有两种：多线程 和 mq。
5.1 线程池 使用线程池改造之后，接口逻辑如下：
发站内通知和用户操作日志功能，被提交到了两个单独的线程池中。
这样接口中重点关注的是业务操作，把其他的逻辑交给线程异步执行，这样改造之后，让接口性能瞬间提升了。
但使用线程池有个小问题就是：如果服务器重启了，或者是需要被执行的功能出现异常了，无法重试，会丢数据。
5.2 mq 使用mq改造之后，接口逻辑如下：
对于发站内通知和用户操作日志功能，在接口中并没真正实现，它只发送了 mq 消息到 mq 服务器。然后由 mq 消费者消费消息时，才真正地执行这两个功能。
这样改造之后，接口性能同样提升了，因为发送 mq 消息速度是很快的，我们只需关注业务操作的代码即可。
6. 避免大事务 很多小伙伴在使用 spring 框架开发项目时，为了方便，喜欢使用@transactional注解提供事务功能。
没错，使用 @transactional 注解这种声明式事务的方式提供事务功能，确实能少写很多代码，提升开发效率。
但也容易造成大事务，引发其他的问题。
下面用一张图看看大事务引发的问题。
从图中能够看出，大事务问题可能会造成接口超时，对接口的性能有直接的影响。
我们该如何优化大事务呢？
少用 @transactional 注解 将查询(select)方法放到事务外 事务中避免远程调用 事务中避免一次性处理太多数据 有些功能可以非事务执行 有些功能可以异步处理 7. 锁粒度 在某些业务场景中，多个线程并发修改某个共享数据，会造成数据异常。
为了解决并发场景下，多个线程同时修改数据造成数据不一致的情况，通常情况下，我们会：加锁。
但如果锁加得不好，导致锁的粒度太粗，也会非常影响接口性能。
7.1 synchronized 在 java 中提供了synchronized关键字给我们的代码加锁。
通常有两种写法：在方法上加锁 和 在代码块上加锁。
先看看如何在方法上加锁：
public synchronized dosave(string fileurl) { mkdir(); uploadfile(fileurl); sendmessage(fileurl);} 这里加锁的目的是为了防止并发的情况下创建了相同的目录，第二次会创建失败，影响业务功能。
但这种直接在方法上加锁，锁的粒度有点粗。因为 dosave 方法中的上传文件和发消息功能，是不需要加锁的。只有创建目录功能，才需要加锁。
我们都知道文件上传操作是非常耗时的，如果将整个方法加锁，那么需要等到整个方法执行完之后才能释放锁。显然，这会导致该方法的性能很差，变得得不偿失。
这时，我们可以改成在代码块上加锁了，具体代码如下：
public void dosave(string path,string fileurl) { synchronized(this) { if(!exists(path)) { mkdir(path); } } uploadfile(fileurl); sendmessage(fileurl);} 这样改造之后，锁的粒度一下子变小了，只有并发创建目录功能才加了锁。而创建目录是一个非常快的操作，即使加锁对接口的性能影响也不大。
最重要的是，其他的上传文件和发送消息功能，仍然可以并发执行。
当然，这样做在单机版的服务中，是没有问题的。但现在部署的生产环境，为了保证服务的稳定性，一般情况下，同一个服务会被部署在多个节点中。如果哪天挂了一个节点，其他的节点服务仍然可用。
多节点部署避免了因为某个节点挂了，导致服务不可用的情况。同时也能分摊整个系统的流量，避免系统压力过大。
同时它也带来了新的问题：synchronized 只能保证一个节点加锁是有效的，但如果有多个节点如何加锁呢?
答：这就需要使用：分布式锁了。目前主流的分布式锁包括：redis 分布式锁、zookeeper 分布式锁和数据库分布式锁。
由于 zookeeper 分布式锁的性能不太好，真实业务场景用的不多，这里就不讲了。
下面聊一下 redis 分布式锁。
7.2 redis 分布式锁 在分布式系统中，由于 redis 分布式锁相对更简单和高效，成为了分布式锁的首选，被我们用到了很多实际业务场景当中。
使用 redis 分布式锁的伪代码如下：
public void dosave(string path,string fileurl) { try { string result = jedis.set(lockkey, requestid, nx, px, expiretime); if (ok.equals(result)) { if(!exists(path)) { mkdir(path); uploadfile(fileurl); sendmessage(fileurl); } return true; } } finally{ unlock(lockkey,requestid); } return false;} 跟之前使用synchronized关键字加锁时一样，这里锁的范围也太大了，换句话说就是锁的粒度太粗，这样会导致整个方法的执行效率很低。
其实只有创建目录的时候，才需要加分布式锁，其余代码根本不用加锁。
于是，我们需要优化一下代码：
public void dosave(string path,string fileurl) { if(this.trylock()) { mkdir(path); } uploadfile(fileurl); sendmessage(fileurl);}private boolean trylock() { try { string result = jedis.set(lockkey, requestid, nx, px, expiretime); if (ok.equals(result)) { return true; } } finally{ unlock(lockkey,requestid); } return false;} 上面代码将加锁的范围缩小了，只有创建目录时才加了锁。这样看似简单的优化之后，接口性能能提升很多。说不定，会有意外的惊喜喔。哈哈哈。
redis 分布式锁虽说好用，但它在使用时，有很多注意的细节，隐藏了很多坑，如果稍不注意很容易踩中。redis 分布式锁的 8 大坑具体如下：
7.3 数据库分布式锁 mysql 数据库中主要有三种锁：
表锁：加锁快，不会出现死锁。但锁的粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。 行锁：加锁慢，会出现死锁。但锁的粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。 间隙锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间。它会出现死锁，锁的粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 并发度越高，意味着接口性能越好。
所以数据库锁的优化方向是：优先使用行锁，其次使用间隙锁，再其次使用表锁。
赶紧看看，你用对了没？
8.分页处理 有时候我们会调用某个接口批量查询数据，比如：通过用户 id 批量查询出用户信息，然后给这些用户送积分。
但如果你一次性查询的用户数量太多了，比如一次查询 2000 个用户的数据。参数中传入了 2000 个用户的 id，远程调用接口，会发现该用户查询接口经常超时。
调用代码如下：
list users = remotecalluser(ids); 众所周知，调用接口从数据库获取数据，是需要经过网络传输的。如果数据量太大，无论是获取数据的速度，还是网络传输受限于带宽，都会导致消耗时间比较长。
那么，这种情况要如何优化呢？
答：分页处理。
将一次获取所有数据的请求，改成分多次获取，每次只获取一部分用户的数据，最后进行合并和汇总。
其实，处理这个问题，要分为两种场景：同步调用 和 异步调用。
8.1 同步调用 如果在job中需要获取 2000 个用户的信息，它要求只要能正确获取到数据就好，对获取数据的总耗时要求不太高。
但对每一次远程接口调用的耗时有要求，不能大于 500ms，不然会有邮件预警。
这时，我们可以同步分页调用批量查询用户信息接口。
具体示例代码如下：
list allids = lists.partition(ids,200);for(list batchids:allids) { list users = remotecalluser(batchids);} 代码中用了google的guava工具中的lists.partition方法，用它来做分页简直太好用了，不然要巴拉巴拉写一大堆分页的代码。
8.2 异步调用 如果是在某个接口中需要获取 2000 个用户的信息，它考虑的就需要更多一些。
除了需要考虑远程调用接口的耗时之外，还需要考虑该接口本身的总耗时，也不能超时 500ms。
这时候用上面的同步分页请求远程接口，肯定是行不通的。
那么，只能使用异步调用了。
代码如下：
list allids = lists.partition(ids,200);final list result = lists.newarraylist();allids.stream().foreach((batchids) -> { completablefuture.supplyasync(() -> { result.addall(remotecalluser(batchids)); return boolean.true; }, executor);}) 使用 completablefuture 类，多个线程异步调用远程接口，最后汇总结果统一返回。
9.加缓存 解决接口性能问题，加缓存是一个非常高效的方法。
但不能为了缓存而缓存，还是要看具体的业务场景。毕竟加了缓存，会导致接口的复杂度增加，它会带来数据不一致问题。
在有些并发量比较低的场景中，比如用户下单，可以不用加缓存。
还有些场景，比如在商城首页显示商品分类的地方，假设这里的分类是调用接口获取到的数据，但页面暂时没有做静态化。
如果查询分类树的接口没有使用缓存，而直接从数据库查询数据，性能会非常差。
那么如何使用缓存呢？
9.1 redis 缓存 通常情况下，我们使用最多的缓存可能是：redis和memcached。
但对于 java 应用来说，绝大多数都是使用的 redis，所以接下来我们以 redis 为例。
由于在关系型数据库，比如：mysql 中，菜单是有上下级关系的。某个四级分类是某个三级分类的子分类，这个三级分类又是某个二级分类的子分类，而这个二级分类又是某个一级分类的子分类。
这种存储结构决定了，想一次性查出这个分类树，并非是一件非常容易的事情。这就需要使用程序递归查询了，如果分类多的话，这个递归是比较耗时的。
所以，如果每次都直接从数据库中查询分类树的数据，是一个非常耗时的操作。
这时我们可以使用缓存，大部分情况，接口都直接从缓存中获取数据。操作 redis 可以使用成熟的框架，比如：jedis 和 redisson 等。
用 jedis 伪代码如下：
string json = jedis.get(key);if(stringutils.isnotempty(json)) { categorytree categorytree = jsonutil.toobject(json); return categorytree;}return querycategorytreefromdb(); 先从 redis 中根据某个 key 查询是否有菜单数据，如果有则转换成对象，直接返回。如果 redis 中没有查到菜单数据，则再从数据库中查询菜单数据，有则返回。
此外，我们还需要有个 job，每隔一段时间从数据库中查询菜单数据，更新到 redis 当中，这样以后每次都能直接从 redis 中获取菜单的数据，而无需访问数据库了。
这样改造之后，能快速地提升性能。
但这样做性能提升不是最佳的，还有其他的方案，我们一起看看下面的内容。
9.2 二级缓存 上面的方案是基于 redis 缓存的，虽说 redis 访问速度很快。但毕竟是一个远程调用，而且菜单树的数据很多，在网络传输的过程中，是有些耗时的。
有没有办法，不经过请求远程，就能直接获取到数据呢？
答：使用二级缓存，即基于内存的缓存。
除了自己手写的内存缓存之外，目前使用比较多的内存缓存框架有：guava、ehcache、caffine等。
我们这里以caffeine为例，它是 spring 官方推荐的。
第一步，引入 caffeine 的相关 jar 包。
org.springframework.boot spring-boot-starter-cache com.github.ben-manes.caffeine caffeine 2.6.0 第二步，配置 cachemanager，开启 enablecaching。
@configuration@enablecachingpublic class cacheconfig { @bean public cachemanager cachemanager(){ caffeinecachemanager cachemanager = new caffeinecachemanager(); //caffeine配置 caffeine caffeine = caffeine.newbuilder() //最后一次写入后经过固定时间过期 .expireafterwrite(10, timeunit.seconds) //缓存的最大条数 .maximumsize(1000); cachemanager.setcaffeine(caffeine); return cachemanager; }} 第三步，使用 cacheable 注解获取数据。
@servicepublic class categoryservice { @cacheable(value = category, key = #categorykey) public categorymodel getcategory(string categorykey) { string json = jedis.get(categorykey); if(stringutils.isnotempty(json)) { categorytree categorytree = jsonutil.toobject(json); return categorytree; } return querycategorytreefromdb(); }} 调用 categoryservice.getcategory() 方法时，先从 caffine 缓存中获取数据，如果能够获取到数据，则直接返回该数据，不进入方法体。
如果不能获取到数据，则再从 redis 中查一次数据。如果查询到了，则返回数据，并且放入 caffine 中。
如果还是没有查到数据，则直接从数据库中获取到数据，然后放到 caffine 缓存中。
具体流程图如下：
该方案的性能更好，但有个缺点就是，如果数据更新了，不能及时刷新缓存。此外，如果有多台服务器节点，可能存在各个节点上数据不一样的情况。
由此可见，二级缓存给我们带来性能提升的同时，也带来了数据不一致的问题。使用二级缓存一定要结合实际的业务场景，并非所有的业务场景都适用。
但上面列举的分类场景，是适合使用二级缓存的。因为它属于用户不敏感数据，即使出现了稍微有点数据不一致也没有关系，用户有可能都没有察觉出来。
10. 分库分表 有时候，接口性能受限的不是别的，而是数据库。
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。
此外，随着用户数量越来越多，产生的数据也越来越多，一张表有可能存不下。由于数据量太大，sql 语句查询数据时，即使走了索引也会非常耗时。
这时该怎么办呢？
答：需要做分库分表。
如下图所示：
图中将用户库拆分成了三个库，每个库都包含了四张用户表。
如果有用户请求过来的时候，先根据用户 id 路由到其中一个用户库，然后再定位到某张表。
路由的算法挺多的：
根据 id 取模，比如：id=7，有 4 张表，则 7%4=3，模为 3，路由到用户表 3。 给 id 指定一个区间范围，比如：id 的值是 0-10 万，则数据存在用户表 0，id 的值是 10-20 万，则数据存在用户表 1。 一致性 hash 算法 分库分表主要有两个方向：垂直和水平。
说实话，垂直方向（即业务方向）更简单。
在水平方向（即数据方向）上，分库和分表的作用，其实是有区别的，不能混为一谈。
分库：是为了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：是为了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。此外还可以解决消耗 cpu 资源问题。 分库分表：可以解决数据库连接资源不足、磁盘 io 的性能瓶颈、检索数据耗时和消耗 cpu 资源等问题。 如果在有些业务场景中，用户并发量很大，但是需要保存的数据量很少，这时可以只分库，不分表。
如果在有些业务场景中，用户并发量不大，但是需要保存的数量很多，这时可以只分表，不分库。
如果在有些业务场景中，用户并发量大，并且需要保存的数量也很多时，可以分库分表。
11. 辅助功能 优化接口性能问题，除了上面提到的这些常用方法之外，还需要配合使用一些辅助功能，因为它们真的可以帮我们提升查找问题的效率。
11.1 开启慢查询日志 通常情况下，为了定位 sql 的性能瓶颈，我们需要开启 mysql 的慢查询日志。把超过指定时间的 sql 语句，单独记录下来，方面以后分析和定位问题。
开启慢查询日志需要重点关注三个参数：
slow_query_log 慢查询开关 slow_query_log_file 慢查询日志存放的路径 long_query_time 超过多少秒才会记录日志 通过 mysql 的set命令可以设置：
set global slow_query_log='on';set global slow_query_log_file='/usr/local/mysql/data/slow.log';set global long_query_time=2; 设置完之后，如果某条 sql 的执行时间超过了 2 秒，会被自动记录到 slow.log 文件中。
当然也可以直接修改配置文件my.cnf。
[mysqld]slow_query_log = onslow_query_log_file = /usr/local/mysql/data/slow.loglong_query_time = 2 但这种方式需要重启 mysql 服务。
很多公司每天早上都会发一封慢查询日志的邮件，开发人员根据这些信息优化 sql。
11.2 加监控 为了出现 sql 问题时，能够让我们及时发现，我们需要对系统做监控。
目前业界使用比较多的开源监控系统是：prometheus。
它提供了 监控 和 预警 的功能。
架构图如下：
我们可以用它监控如下信息：
接口响应时间 调用第三方服务耗时 慢查询 sql 耗时 cpu 使用情况 内存使用情况 磁盘使用情况 数据库使用情况 等等。。。
它的界面大概长这样子：
可以看到 mysql 当前 qps、活跃线程数、连接数、缓存池的大小等信息。
如果发现数据量连接池占用太多，对接口的性能肯定会有影响。
这时可能是代码中开启了连接忘了关，或者并发量太大了导致的，需要做进一步排查和系统优化。
截图中只是它一小部分功能，如果你想了解更多功能，可以访问 prometheus 的官网：https://prometheus.io/。
11.3 链路跟踪 有时候某个接口涉及的逻辑很多，比如：查数据库、查 redis、远程调用接口，发 mq 消息，执行业务代码等等。
该接口一次请求的链路很长，如果逐一排查，需要花费大量的时间，这时候，我们已经没法用传统的办法定位问题了。
有没有办法解决这问题呢？
用分布式链路跟踪系统：skywalking。
架构图如下：
通过 skywalking 定位性能问题：
在 skywalking 中可以通过traceid（全局唯一的 id），串联一个接口请求的完整链路。可以看到整个接口的耗时、调用的远程服务的耗时、访问数据库或者 redis 的耗时等等，功能非常强大。
之前没有这个功能的时候，为了定位线上接口性能问题，我们还需要在代码中加日志，手动打印出链路中各个环节的耗时情况，然后再逐一排查。
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该问题说简单也简单，说复杂也复杂。
有时候，只需加个索引就能解决问题。
有时候，需要做代码重构。
有时候，需要增加缓存。
有时候，需要引入一些中间件，比如 mq。
有时候，需要分库分表。
有时候，需要拆分服务。
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后来，随着业务的发展，表中数据量越来越多，就不得不加索引了。
可以通过命令：
show index from `order`; 能单独查看某张表的索引情况。
也可以通过命令：
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通过alter table命令可以添加索引：
alter table `order` add index idx_name (name); 也可以通过create index命令添加索引：
create index idx_name on `order` (name); 不过这里有一个需要注意的地方是：想通过命令修改索引，是不行的。
目前在 mysql 中如果想要修改索引，只能先删除索引，再重新添加新的。
删除索引可以用alter table命令：
alter table `order` drop index idx_name; 用drop index命令也行：
drop index idx_name on `order`; 1.2 索引没生效 通过上面的命令我们已经能够确认索引是有的，但它生效了没？此时你内心或许会冒出这样一个疑问。
那么，如何查看索引有没有生效呢？
答：可以使用explain命令，查看 mysql 的执行计划，它会显示索引的使用情况。
例如：
explain select * from `order` where code='002'; 结果：
通过这几列可以判断索引使用情况，执行计划包含列的含义如下图所示：
说实话，sql语句没有走索引，排除没有建索引之外，最大的可能性是索引失效了。
下面说说索引失效的常见原因：
如果不是上面的这些原因，则需要再进一步排查一下其他原因。
1.3 选错索引 此外，你有没有遇到过这样一种情况：明明是同一条 sql，只有入参不同而已。有的时候走的索引 a，有的时候却走的索引 b？
没错，有时候 mysql 会选错索引。
必要时可以使用force index来强制查询 sql 走某个索引。
基于 spring cloud alibaba + gateway + nacos + rocketmq + vue & element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 rbac 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
项目地址：https://github.com/yunaiv/yudao-cloud 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/ 2. sql 优化 如果优化了索引之后，也没啥效果。
接下来试着优化一下 sql 语句，因为它的改造成本相对于 java 代码来说也要小得多。
下面给大家列举了 sql 优化的 15 个小技巧：
3. 远程调用 很多时候，我们需要在某个接口中，调用其他服务的接口。
比如有这样的业务场景：
在用户信息查询接口中需要返回：用户名称、性别、等级、头像、积分、成长值等信息。
而用户名称、性别、等级、头像在用户服务中，积分在积分服务中，成长值在成长值服务中。为了汇总这些数据统一返回，需要另外提供一个对外接口服务。
于是，用户信息查询接口需要调用用户查询接口、积分查询接口和成长值查询接口，然后汇总数据统一返回。
调用过程如下图所示：
调用远程接口总耗时 530ms = 200ms + 150ms + 180ms。
显然这种串行调用远程接口性能是非常不好的，调用远程接口总的耗时为所有的远程接口耗时之和。
那么如何优化远程接口性能呢？
3.1 并行调用 上面说到，既然串行调用多个远程接口性能很差，为什么不改成并行呢？
如下图所示：
调用远程接口总耗时 200ms = 200ms（即耗时最长的那次远程接口调用）。
在 java8 之前可以通过实现callable接口，获取线程返回结果。java8 以后通过completefuture类实现该功能。
我们这里以 completefuture 为例：
public userinfo getuserinfo(long id) throws interruptedexception, executionexception { final userinfo userinfo = new userinfo(); completablefuture userfuture = completablefuture.supplyasync(() -> { getremoteuserandfill(id, userinfo); return boolean.true; }, executor); completablefuture bonusfuture = completablefuture.supplyasync(() -> { getremotebonusandfill(id, userinfo); return boolean.true; }, executor); completablefuture growthfuture = completablefuture.supplyasync(() -> { getremotegrowthandfill(id, userinfo); return boolean.true; }, executor); completablefuture.allof(userfuture, bonusfuture, growthfuture).join(); userfuture.get(); bonusfuture.get(); growthfuture.get(); return userinfo;} 温馨提醒一下，这两种方式别忘了使用线程池。示例中我用到了 executor，表示自定义的线程池，为了防止高并发场景下，出现线程过多的问题。
3.2 数据异构 上面说到的用户信息查询接口需要调用用户查询接口、积分查询接口和成长值查询接口，然后汇总数据统一返回。
那么，我们能不能把数据冗余一下，把用户信息、积分和成长值的数据统一存储到一个地方，比如：redis，存的数据结构就是用户信息查询接口所需要的内容。然后通过用户 id，直接从 redis 中查询数据出来，不就 ok了？
如果在高并发的场景下，为了提升接口性能，远程接口调用大概率会被去掉，而改成保存冗余数据的数据异构方案。
但需要注意的是，如果使用了数据异构方案，就可能会出现数据一致性问题。
用户信息、积分和成长值有更新的话，大部分情况下，会先更新到数据库，然后同步到 redis。但这种跨库的操作，可能会导致两边数据不一致的情况产生。
4. 重复调用 重复调用在我们的日常工作代码中可以说随处可见，但如果没有控制好，会非常影响接口的性能。
不信，我们一起看看。
4.1 循环查数据库 有时候，我们需要从指定的用户集合中，查询出有哪些是在数据库中已经存在的。
实现代码可以这样写：
public list queryuser(list searchlist) { if (collectionutils.isempty(searchlist)) { return collections.emptylist(); } list result = lists.newarraylist(); searchlist.foreach(user -> result.add(usermapper.getuserbyid(user.getid()))); return result;} 这里如果有 50 个用户，则需要循环 50 次去查询数据库。我们都知道，每查询一次数据库，就是一次远程调用。
如果查询 50 次数据库，就有 50 次远程调用，这是非常耗时的操作。
那么，我们如何优化呢？
具体代码如下：
public list queryuser(list searchlist) { if (collectionutils.isempty(searchlist)) { return collections.emptylist(); } list ids = searchlist.stream().map(user::getid).collect(collectors.tolist()); return usermapper.getuserbyids(ids);} 提供一个根据用户 id 集合批量查询用户的接口，只远程调用一次，就能查询出所有的数据。
这里有个需要注意的地方是：id 集合的大小要做限制，最好一次不要请求太多的数据。要根据实际情况而定，建议控制每次请求的记录条数在 500 以内。
4.2 死循环 有些小伙伴看到这个标题，可能会感到有点意外，死循环也算？
代码中不是应该避免死循环吗？为啥还是会产生死循环？
有时候死循环是我们自己写的，例如下面这段代码：
while(true) { if(condition) { break; } system.out.println(do samething);} 这里使用了 while(true) 的循环调用，这种写法在cas自旋锁中使用比较多。
当满足 condition 等于 true 的时候，则自动退出该循环。
如果 condition 条件非常复杂，一旦出现判断不正确，或者少写了一些逻辑判断，就可能在某些场景下出现死循环的问题。
出现死循环，大概率是开发人员人为的 bug 导致的，不过这种情况很容易被测出来。
还有一种隐藏的比较深的死循环，是由于代码写得不太严谨导致的。如果用正常数据，可能测不出问题，但一旦出现异常数据，就会立即出现死循环。
4.3 无限递归 如果想要打印某个分类的所有父分类，可以用类似这样的递归方法实现：
public void printcategory(category category) { if(category == null || category.getparentid() == null) { return; } system.out.println(父分类名称：+ category.getname()); category parent = categorymapper.getcategorybyid(category.getparentid()); printcategory(parent);} 正常情况下，这段代码是没有问题的。
但如果某次有人误操作，把某个分类的 parentid 指向了它自己，这样就会出现无限递归的情况。导致接口一直不能返回数据，最终会发生堆栈溢出。
建议写递归方法时，设定一个递归的深度，比如：分类最大等级有 4 级，则深度可以设置为 4。然后在递归方法中做判断，如果深度大于 4 时，则自动返回，这样就能避免无限循环的情况。
5. 异步处理 有时候，我们接口性能优化，需要重新梳理一下业务逻辑，看看是否有设计上不太合理的地方。
比如有个用户请求接口中，需要做业务操作、发站内通知和记录操作日志。为了实现起来比较方便，通常我们会将这些逻辑放在接口中同步执行，势必会对接口性能造成一定的影响。
接口内部流程图如下：
这个接口表面上看起来没有问题，但如果你仔细梳理一下业务逻辑，会发现只有业务操作才是核心逻辑，其他的功能都是非核心逻辑。
在这里有个原则就是：核心逻辑可以同步执行，同步写库。非核心逻辑，可以异步执行，异步写库。
上面这个例子中，发站内通知和用户操作日志功能，对实时性要求不高，即使晚点写库，用户无非是晚点收到站内通知，或者运营晚点看到用户操作日志，对业务影响不大，所以完全可以异步处理。
通常异步主要有两种：多线程 和 mq。
5.1 线程池 使用线程池改造之后，接口逻辑如下：
发站内通知和用户操作日志功能，被提交到了两个单独的线程池中。
这样接口中重点关注的是业务操作，把其他的逻辑交给线程异步执行，这样改造之后，让接口性能瞬间提升了。
但使用线程池有个小问题就是：如果服务器重启了，或者是需要被执行的功能出现异常了，无法重试，会丢数据。
5.2 mq 使用mq改造之后，接口逻辑如下：
对于发站内通知和用户操作日志功能，在接口中并没真正实现，它只发送了 mq 消息到 mq 服务器。然后由 mq 消费者消费消息时，才真正地执行这两个功能。
这样改造之后，接口性能同样提升了，因为发送 mq 消息速度是很快的，我们只需关注业务操作的代码即可。
6. 避免大事务 很多小伙伴在使用 spring 框架开发项目时，为了方便，喜欢使用@transactional注解提供事务功能。
没错，使用 @transactional 注解这种声明式事务的方式提供事务功能，确实能少写很多代码，提升开发效率。
但也容易造成大事务，引发其他的问题。
下面用一张图看看大事务引发的问题。
从图中能够看出，大事务问题可能会造成接口超时，对接口的性能有直接的影响。
我们该如何优化大事务呢？
少用 @transactional 注解 将查询(select)方法放到事务外 事务中避免远程调用 事务中避免一次性处理太多数据 有些功能可以非事务执行 有些功能可以异步处理 7. 锁粒度 在某些业务场景中，多个线程并发修改某个共享数据，会造成数据异常。
为了解决并发场景下，多个线程同时修改数据造成数据不一致的情况，通常情况下，我们会：加锁。
但如果锁加得不好，导致锁的粒度太粗，也会非常影响接口性能。
7.1 synchronized 在 java 中提供了synchronized关键字给我们的代码加锁。
通常有两种写法：在方法上加锁 和 在代码块上加锁。
先看看如何在方法上加锁：
public synchronized dosave(string fileurl) { mkdir(); uploadfile(fileurl); sendmessage(fileurl);} 这里加锁的目的是为了防止并发的情况下创建了相同的目录，第二次会创建失败，影响业务功能。
但这种直接在方法上加锁，锁的粒度有点粗。因为 dosave 方法中的上传文件和发消息功能，是不需要加锁的。只有创建目录功能，才需要加锁。
我们都知道文件上传操作是非常耗时的，如果将整个方法加锁，那么需要等到整个方法执行完之后才能释放锁。显然，这会导致该方法的性能很差，变得得不偿失。
这时，我们可以改成在代码块上加锁了，具体代码如下：
public void dosave(string path,string fileurl) { synchronized(this) { if(!exists(path)) { mkdir(path); } } uploadfile(fileurl); sendmessage(fileurl);} 这样改造之后，锁的粒度一下子变小了，只有并发创建目录功能才加了锁。而创建目录是一个非常快的操作，即使加锁对接口的性能影响也不大。
最重要的是，其他的上传文件和发送消息功能，仍然可以并发执行。
当然，这样做在单机版的服务中，是没有问题的。但现在部署的生产环境，为了保证服务的稳定性，一般情况下，同一个服务会被部署在多个节点中。如果哪天挂了一个节点，其他的节点服务仍然可用。
多节点部署避免了因为某个节点挂了，导致服务不可用的情况。同时也能分摊整个系统的流量，避免系统压力过大。
同时它也带来了新的问题：synchronized 只能保证一个节点加锁是有效的，但如果有多个节点如何加锁呢?
答：这就需要使用：分布式锁了。目前主流的分布式锁包括：redis 分布式锁、zookeeper 分布式锁和数据库分布式锁。
由于 zookeeper 分布式锁的性能不太好，真实业务场景用的不多，这里就不讲了。
下面聊一下 redis 分布式锁。
7.2 redis 分布式锁 在分布式系统中，由于 redis 分布式锁相对更简单和高效，成为了分布式锁的首选，被我们用到了很多实际业务场景当中。
使用 redis 分布式锁的伪代码如下：
public void dosave(string path,string fileurl) { try { string result = jedis.set(lockkey, requestid, nx, px, expiretime); if (ok.equals(result)) { if(!exists(path)) { mkdir(path); uploadfile(fileurl); sendmessage(fileurl); } return true; } } finally{ unlock(lockkey,requestid); } return false;} 跟之前使用synchronized关键字加锁时一样，这里锁的范围也太大了，换句话说就是锁的粒度太粗，这样会导致整个方法的执行效率很低。
其实只有创建目录的时候，才需要加分布式锁，其余代码根本不用加锁。
于是，我们需要优化一下代码：
public void dosave(string path,string fileurl) { if(this.trylock()) { mkdir(path); } uploadfile(fileurl); sendmessage(fileurl);}private boolean trylock() { try { string result = jedis.set(lockkey, requestid, nx, px, expiretime); if (ok.equals(result)) { return true; } } finally{ unlock(lockkey,requestid); } return false;} 上面代码将加锁的范围缩小了，只有创建目录时才加了锁。这样看似简单的优化之后，接口性能能提升很多。说不定，会有意外的惊喜喔。哈哈哈。
redis 分布式锁虽说好用，但它在使用时，有很多注意的细节，隐藏了很多坑，如果稍不注意很容易踩中。redis 分布式锁的 8 大坑具体如下：
7.3 数据库分布式锁 mysql 数据库中主要有三种锁：
表锁：加锁快，不会出现死锁。但锁的粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。 行锁：加锁慢，会出现死锁。但锁的粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。 间隙锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间。它会出现死锁，锁的粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 并发度越高，意味着接口性能越好。
所以数据库锁的优化方向是：优先使用行锁，其次使用间隙锁，再其次使用表锁。
赶紧看看，你用对了没？
8.分页处理 有时候我们会调用某个接口批量查询数据，比如：通过用户 id 批量查询出用户信息，然后给这些用户送积分。
但如果你一次性查询的用户数量太多了，比如一次查询 2000 个用户的数据。参数中传入了 2000 个用户的 id，远程调用接口，会发现该用户查询接口经常超时。
调用代码如下：
list users = remotecalluser(ids); 众所周知，调用接口从数据库获取数据，是需要经过网络传输的。如果数据量太大，无论是获取数据的速度，还是网络传输受限于带宽，都会导致消耗时间比较长。
那么，这种情况要如何优化呢？
答：分页处理。
将一次获取所有数据的请求，改成分多次获取，每次只获取一部分用户的数据，最后进行合并和汇总。
其实，处理这个问题，要分为两种场景：同步调用 和 异步调用。
8.1 同步调用 如果在job中需要获取 2000 个用户的信息，它要求只要能正确获取到数据就好，对获取数据的总耗时要求不太高。
但对每一次远程接口调用的耗时有要求，不能大于 500ms，不然会有邮件预警。
这时，我们可以同步分页调用批量查询用户信息接口。
具体示例代码如下：
list allids = lists.partition(ids,200);for(list batchids:allids) { list users = remotecalluser(batchids);} 代码中用了google的guava工具中的lists.partition方法，用它来做分页简直太好用了，不然要巴拉巴拉写一大堆分页的代码。
8.2 异步调用 如果是在某个接口中需要获取 2000 个用户的信息，它考虑的就需要更多一些。
除了需要考虑远程调用接口的耗时之外，还需要考虑该接口本身的总耗时，也不能超时 500ms。
这时候用上面的同步分页请求远程接口，肯定是行不通的。
那么，只能使用异步调用了。
代码如下：
list allids = lists.partition(ids,200);final list result = lists.newarraylist();allids.stream().foreach((batchids) -> { completablefuture.supplyasync(() -> { result.addall(remotecalluser(batchids)); return boolean.true; }, executor);}) 使用 completablefuture 类，多个线程异步调用远程接口，最后汇总结果统一返回。
9.加缓存 解决接口性能问题，加缓存是一个非常高效的方法。
但不能为了缓存而缓存，还是要看具体的业务场景。毕竟加了缓存，会导致接口的复杂度增加，它会带来数据不一致问题。
在有些并发量比较低的场景中，比如用户下单，可以不用加缓存。
还有些场景，比如在商城首页显示商品分类的地方，假设这里的分类是调用接口获取到的数据，但页面暂时没有做静态化。
如果查询分类树的接口没有使用缓存，而直接从数据库查询数据，性能会非常差。
那么如何使用缓存呢？
9.1 redis 缓存 通常情况下，我们使用最多的缓存可能是：redis和memcached。
但对于 java 应用来说，绝大多数都是使用的 redis，所以接下来我们以 redis 为例。
由于在关系型数据库，比如：mysql 中，菜单是有上下级关系的。某个四级分类是某个三级分类的子分类，这个三级分类又是某个二级分类的子分类，而这个二级分类又是某个一级分类的子分类。
这种存储结构决定了，想一次性查出这个分类树，并非是一件非常容易的事情。这就需要使用程序递归查询了，如果分类多的话，这个递归是比较耗时的。
所以，如果每次都直接从数据库中查询分类树的数据，是一个非常耗时的操作。
这时我们可以使用缓存，大部分情况，接口都直接从缓存中获取数据。操作 redis 可以使用成熟的框架，比如：jedis 和 redisson 等。
用 jedis 伪代码如下：
string json = jedis.get(key);if(stringutils.isnotempty(json)) { categorytree categorytree = jsonutil.toobject(json); return categorytree;}return querycategorytreefromdb(); 先从 redis 中根据某个 key 查询是否有菜单数据，如果有则转换成对象，直接返回。如果 redis 中没有查到菜单数据，则再从数据库中查询菜单数据，有则返回。
此外，我们还需要有个 job，每隔一段时间从数据库中查询菜单数据，更新到 redis 当中，这样以后每次都能直接从 redis 中获取菜单的数据，而无需访问数据库了。
这样改造之后，能快速地提升性能。
但这样做性能提升不是最佳的，还有其他的方案，我们一起看看下面的内容。
9.2 二级缓存 上面的方案是基于 redis 缓存的，虽说 redis 访问速度很快。但毕竟是一个远程调用，而且菜单树的数据很多，在网络传输的过程中，是有些耗时的。
有没有办法，不经过请求远程，就能直接获取到数据呢？
答：使用二级缓存，即基于内存的缓存。
除了自己手写的内存缓存之外，目前使用比较多的内存缓存框架有：guava、ehcache、caffine等。
我们这里以caffeine为例，它是 spring 官方推荐的。
第一步，引入 caffeine 的相关 jar 包。
org.springframework.boot spring-boot-starter-cache com.github.ben-manes.caffeine caffeine 2.6.0 第二步，配置 cachemanager，开启 enablecaching。
@configuration@enablecachingpublic class cacheconfig { @bean public cachemanager cachemanager(){ caffeinecachemanager cachemanager = new caffeinecachemanager(); //caffeine配置 caffeine caffeine = caffeine.newbuilder() //最后一次写入后经过固定时间过期 .expireafterwrite(10, timeunit.seconds) //缓存的最大条数 .maximumsize(1000); cachemanager.setcaffeine(caffeine); return cachemanager; }} 第三步，使用 cacheable 注解获取数据。
@servicepublic class categoryservice { @cacheable(value = category, key = #categorykey) public categorymodel getcategory(string categorykey) { string json = jedis.get(categorykey); if(stringutils.isnotempty(json)) { categorytree categorytree = jsonutil.toobject(json); return categorytree; } return querycategorytreefromdb(); }} 调用 categoryservice.getcategory() 方法时，先从 caffine 缓存中获取数据，如果能够获取到数据，则直接返回该数据，不进入方法体。
如果不能获取到数据，则再从 redis 中查一次数据。如果查询到了，则返回数据，并且放入 caffine 中。
如果还是没有查到数据，则直接从数据库中获取到数据，然后放到 caffine 缓存中。
具体流程图如下：
该方案的性能更好，但有个缺点就是，如果数据更新了，不能及时刷新缓存。此外，如果有多台服务器节点，可能存在各个节点上数据不一样的情况。
由此可见，二级缓存给我们带来性能提升的同时，也带来了数据不一致的问题。使用二级缓存一定要结合实际的业务场景，并非所有的业务场景都适用。
但上面列举的分类场景，是适合使用二级缓存的。因为它属于用户不敏感数据，即使出现了稍微有点数据不一致也没有关系，用户有可能都没有察觉出来。
10. 分库分表 有时候，接口性能受限的不是别的，而是数据库。
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。
此外，随着用户数量越来越多，产生的数据也越来越多，一张表有可能存不下。由于数据量太大，sql 语句查询数据时，即使走了索引也会非常耗时。
这时该怎么办呢？
答：需要做分库分表。
如下图所示：
图中将用户库拆分成了三个库，每个库都包含了四张用户表。
如果有用户请求过来的时候，先根据用户 id 路由到其中一个用户库，然后再定位到某张表。
路由的算法挺多的：
根据 id 取模，比如：id=7，有 4 张表，则 7%4=3，模为 3，路由到用户表 3。 给 id 指定一个区间范围，比如：id 的值是 0-10 万，则数据存在用户表 0，id 的值是 10-20 万，则数据存在用户表 1。 一致性 hash 算法 分库分表主要有两个方向：垂直和水平。
说实话，垂直方向（即业务方向）更简单。
在水平方向（即数据方向）上，分库和分表的作用，其实是有区别的，不能混为一谈。
分库：是为了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：是为了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。此外还可以解决消耗 cpu 资源问题。 分库分表：可以解决数据库连接资源不足、磁盘 io 的性能瓶颈、检索数据耗时和消耗 cpu 资源等问题。 如果在有些业务场景中，用户并发量很大，但是需要保存的数据量很少，这时可以只分库，不分表。
如果在有些业务场景中，用户并发量不大，但是需要保存的数量很多，这时可以只分表，不分库。
如果在有些业务场景中，用户并发量大，并且需要保存的数量也很多时，可以分库分表。
11. 辅助功能 优化接口性能问题，除了上面提到的这些常用方法之外，还需要配合使用一些辅助功能，因为它们真的可以帮我们提升查找问题的效率。
11.1 开启慢查询日志 通常情况下，为了定位 sql 的性能瓶颈，我们需要开启 mysql 的慢查询日志。把超过指定时间的 sql 语句，单独记录下来，方面以后分析和定位问题。
开启慢查询日志需要重点关注三个参数：
slow_query_log 慢查询开关 slow_query_log_file 慢查询日志存放的路径 long_query_time 超过多少秒才会记录日志 通过 mysql 的set命令可以设置：
set global slow_query_log='on';set global slow_query_log_file='/usr/local/mysql/data/slow.log';set global long_query_time=2; 设置完之后，如果某条 sql 的执行时间超过了 2 秒，会被自动记录到 slow.log 文件中。
当然也可以直接修改配置文件my.cnf。
[mysqld]slow_query_log = onslow_query_log_file = /usr/local/mysql/data/slow.loglong_query_time = 2 但这种方式需要重启 mysql 服务。
很多公司每天早上都会发一封慢查询日志的邮件，开发人员根据这些信息优化 sql。
11.2 加监控 为了出现 sql 问题时，能够让我们及时发现，我们需要对系统做监控。
目前业界使用比较多的开源监控系统是：prometheus。
它提供了 监控 和 预警 的功能。
架构图如下：
我们可以用它监控如下信息：
接口响应时间 调用第三方服务耗时 慢查询 sql 耗时 cpu 使用情况 内存使用情况 磁盘使用情况 数据库使用情况 等等。。。
它的界面大概长这样子：
可以看到 mysql 当前 qps、活跃线程数、连接数、缓存池的大小等信息。
如果发现数据量连接池占用太多，对接口的性能肯定会有影响。
这时可能是代码中开启了连接忘了关，或者并发量太大了导致的，需要做进一步排查和系统优化。
截图中只是它一小部分功能，如果你想了解更多功能，可以访问 prometheus 的官网：https://prometheus.io/。
11.3 链路跟踪 有时候某个接口涉及的逻辑很多，比如：查数据库、查 redis、远程调用接口，发 mq 消息，执行业务代码等等。
该接口一次请求的链路很长，如果逐一排查，需要花费大量的时间，这时候，我们已经没法用传统的办法定位问题了。
有没有办法解决这问题呢？
用分布式链路跟踪系统：skywalking。
架构图如下：
通过 skywalking 定位性能问题：
在 skywalking 中可以通过traceid（全局唯一的 id），串联一个接口请求的完整链路。可以看到整个接口的耗时、调用的远程服务的耗时、访问数据库或者 redis 的耗时等等，功能非常强大。
之前没有这个功能的时候，为了定位线上接口性能问题，我们还需要在代码中加日志，手动打印出链路中各个环节的耗时情况，然后再逐一排查。
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