作为后端研发，必须要把握怎么优化接口的性能大概说是响应时间，如许才能提高系统的系能，本文通过如下两个方面举行分析：
一.后端代码
有如下几步：
1.缓存机制
这是最场景的方式，当利用了缓存后，就可以通过缓存直接拿到数据，进而返回，但是利用了缓存以后也会引入一下问题，好比缓存与数据库不一致问题、缓存穿透击穿雪崩等一些场景问题，可以根据差别的应用场景来选择差别的缓存机制。
2.并发调用
好比调用A系统，A系统会去调用B系统和C系统，如果是链式调用，B系统需要耗时100ms，C系统需要耗时100ms，如许就会耗时300ms，如果采用并发的方式同时去调用，就最多需要200ms。
3.同步接口异步化
好比说请求中有部门逻辑的耗时特别长，但是这部门逻辑也不影响主业务，此时就可以把耗时的逻辑从主业务中剥离出来，通过异步举行处置处罚，如许就可以提高主业务的相应时间，也就提高了接口的性能。
4.避免大事件
大事件就是指的历经时间很长的事件，好比说利用了sprind的transaction的管理事件，就有大概会启动大事件，因为spring的事件管理原因是将多个事件合并在一个执行中，如果同一个接口有多个数据库读写，并且该接口并发大的话，就有大概导致大量的数据锁在数据库中，造成大量的阻塞，进而导致数据库连接池连接耗尽，所以需要将大数据举行拆分，将非事件操纵和事件操纵举行区分出来。
5.优化日记纪录
因为在高并发的场景下答应日记大概会导致接口性能降落，而且要打印日记的时候避免打印大数据、大对象。
二.数据库
有如下几步：
1.数据库查询优化
好比添加合适的索引、查询的时候只查询必要的字段、优化深分页(固然不能完全避免深分页，但是可以举行优化，好比和前端约定，每次都要把当前页面的末了一条数据的id传入到后端)，还可以查看《谈谈对Mysql数据库优化的见解》，大概是查看我Mysql专栏下的其他文章，对数据库的优化都做了具体的分析。
2.表计划冗余数据
固然是反范式的计划，但是冗余数据可以淘汰多表关联查询，如果在分库分表的时候，可以在差别的库上冗余同一张数据，如许就可以不需要跨库查询了。
3.利用连接池管理数据库连接
和线程池一样，利用池化技能来管理连接，避免频仍创建和销毁连接，调高数据库的效率。
4.利用数据压缩技能
这一点针对网络数据传输的，对于大数据量的响应，需要只管利用压缩来举行处置处罚，好比说利用gzip可以淘汰网络传输的数据量，加快了接口响应。
5.终极绝招
如果此时优化数据库配置，优化sql都没办法解决，此时就有两个终极解决方案：
(1)加机器；
(2)换数据库，有大概当前数据库不适应你的系统，可以去找一下是否有更合适该业务系统的数据库。
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