接口性能优化常用技巧
前言1.数据库索引2.慢SQL优化3.异步执行4.批量处理5.数据预加载6.池化技术（多线程）8.事件回调机制9.串行改为并行调用10.深度分页问题
前言
对于高标准程序员来说提供高性能的服务接口是我们所追求的目标，以下梳理了一些提升接口性能的技术方案，希望对大家有所帮助。
1.数据库索引
当接口响应慢时，我们可能会去排查是否是数据库查询慢了，进而会去关注数据库查询优化，而索引优化是代价最小的且效果很明显的优化方式。索引优化主要从以下几个角度考虑：
SQL是否添加索引？索引是否生效？索引设计是否合理？
1.1 SQL是否添加索引 在开发阶段就要考虑数据库表的索引设计，对于一些经常作为检索条件、order by、group by 后面的字段，且数据区分度高的字段可以考虑创建索引。
#可以通过explain执行查询计划,查看SQL执行情况
explain select * from t_user where name like '%黄';
#也可以通过命令show create table user 检查整张表的索引情况
show create table t_user
#如果某个表忘记添加某个索引,可以通过命令添加索引
alter table t_user add index idx_name (name);
注意: 在数据量很大的表中创建索引，最好选择在业务不繁忙时间段，避免影响线上业务。
1.2 索引不生效 有时候虽然添加了索引，但是索引可能会失效，例如下面情况：
参数类型与字段类型不匹配，导致类型发生了隐式转换，索引失效查询条件包含orlike模糊查询时，模糊匹配的占位符位于条件的首部在联合索引的场景下，查询条件不满足最左匹配原则使用了select *(在联合索引下，尽量使用明确的查询列来趋向于走覆盖索引)索引列参与了函数处理，会导致全表扫描，索引失效索引列参与了运算，会导致全表扫描，索引失效查询条件使用 not in 时，如果是主键则走索引，如果是普通索引，则索引失效查询条件使用 is null 时正常走索引，使用 is not null 时，不走索引查询条件使用 not exists 时，索引失效order by导致索引失效（看情况）group by索引失效参数不同导致索引失效
1.3 索引设计是否合理
索引不是设计越多越好，设计必须要合理，例如：优先考虑设计联合索引，适当使用覆盖索引；索引个数尽量不要超过5个；索引最好选择数据区分度较高的字段，如性别太多重复字段就不适合创建索引。
2.慢SQL优化
在索引优化之后，还可以进一步优化慢SQL语句，如下梳理10条慢sql优化建议：
尽量不用select *，查询具体需要的字段尽量减少join关联表，部分用Java代码处理小表驱动大表，结果集最小化in和not in中元素别太多优化group by、order by 保证走索引字段类型要合理使用，不要都是varchar尽量用union all 替换union优化limit深度分页问题多用主键和覆盖索引，尽量减少回表多用limit或者分页，限制返回条数
3.异步执行
对于一些耗时操作或者不影响主要业务的逻辑，可以采用异步执行，来提升性能。 为了降低接口耗时，及时返回结果，可以把短信发送、日志写入及积分赠送通过异步执行。
类似的场景还有：用户下订单之后的消息发送及赠送积分也可以放到异步处理。
常见的异步实现：线程池、消息队列MQ、Spring注解@Async、异步框架CompletableFuture、Spring ApplicationEvent事件。
4.批量处理
数据库操作或者远程调用时，能批量操作就不要for循环调用：
我们平时一个列表明细数据插入数据库时，不要在for循环一条一条插入，建议一个批次几百条，进行批量插入，减少多次IO，建议使用Mybatis 的foreach操作，不过数量也不要一次太多(100)，MP的saveBatch、或者PreparedStatement的addBatch()； 同理远程调用类似，比如你查询营销标签是否命中，可以一个标签一个标签去查，也可以批量标签去查，那批量进行，效率就更高。
//反例
for(int i = 0; i < n; i++){
singleUpdate(param)
}
//正例
batchUpdate(param);
5.数据预加载
数据预加载策略，顾名思义就是提前把部分要用到的数据，初始化到缓存(Redis)。如果你在未来某个时间需要用到某个经过复杂计算的数据，才实时去计算的话，可能耗时比较大。这时候我们可以采取预取思想，提前把可能需要的数据计算好，放到缓存中，等需要的时候，去缓存取就行。这将大幅度提高接口性能。
6.池化技术（多线程）
池化技术最常见的是线程池应用：
如果你每次需要用到线程，都去创建，就会有增加一定的耗时； 线程池可以重复利用线程，避免不必要的耗时； 池化技术不仅仅指线程池，很多场景都有池化思想的体现，它的本质就是预分配与循环使用。
8.事件回调机制
如果你调用一个系统B的接口，但是它处理业务逻辑，耗时需要10s甚至更多。然后你是一直阻塞等待，直到系统B的下游接口返回，再继续你的下一步操作吗？这样显然不合理。 我们可以采用事件回调机制，即我们不用阻塞等待系统B的接口，而是先去做别的操作。等系统B的接口处理完，通过事件回调通知，我们接口收到通知再进行对应的业务操作即可。如IO多路复用模型实现。
9.串行改为并行调用
假设我们设计一个为每个家长发送短信的接口，它需要查寻每个家长，然后再发送短信。那你是一个一个家长发送短信，还是并行调用呢？
可以使用CompletableFuture 并行调用提高性能，类似也可以使用多线程处理。
10.深度分页问题
数据库的深度分页问题，比较影响接口性能，如下所示SQL语句：
select
id,name,balance from account
where
create_time > '2023-09-19'
limit 100000, 10;
limit 100000,10意味着会扫描100010行，丢弃掉前100000行，最后返回10条数据。
select id,name,balance FROM account where id > 100000 limit 10;
这样的话，后面无论翻多少页，性能都会不错的，因为命中了id主键索引。但是这种方式有局限性：需要一种类似连续自增的字段，而且需要前端把上次最大值传给后端。
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