线上的接口性能差, 如何排查和提高?
线上接口性能差时，可以按照以下步骤进行排查和优化：
排查步骤：
监控与日志分析：
- 性能监控：查看系统整体负载、CPU使用率、内存使用、磁盘I/O、网络带宽等基础资源占用情况，确定是否存在硬件资源瓶颈。
- 接口响应时间：追踪并记录接口的响应时间，分析是否存在明显高于正常值的接口。
- 数据库监控：关注SQL查询性能，查看是否存在慢查询，是否有锁等待、死锁等情况。
- 日志分析：查阅详细的日志记录，查找异常、错误、长时间运行的任务等。
数据库优化：
- 索引检查：确认相关的查询字段是否有合适的索引，避免全表扫描。
- SQL查询优化：检查SQL语句是否能有效利用索引，是否存在join过多、子查询、group by、order by效率低下的情况。
- 查询缓存：检查是否可以合理利用查询缓存或Redis等二级缓存。
代码逻辑分析：
- 并发控制：检查是否存在并发控制导致的性能瓶颈，如锁竞争激烈。
- 资源释放：确保资源如数据库连接、网络连接等在用完后能正确释放，避免资源泄漏。
- 代码执行效率：检查代码中是否存在循环、递归等复杂操作，是否有可以优化的空间。
服务架构审查：
- 服务依赖：检查接口调用的上下游服务是否存在性能问题。
- 微服务调用：如果是微服务架构，查看服务间的调用链路，是否出现瓶颈服务，优化服务间的通信方式和数据传输大小。
- 负载均衡策略：检查负载均衡策略是否合理，是否出现服务倾斜。
缓存策略：
- 缓存命中率：检查缓存策略是否得当，是否存在大量缓存穿透或缓存击穿的情况。
- 缓存更新策略：检查缓存的更新策略是否合理，避免频繁更新导致性能损失。
优化措施：
数据库优化：
- 添加缺失的索引，优化SQL查询语句，减少不必要的JOIN操作，使用覆盖索引等。
- 分析数据表结构，根据业务特点考虑是否适合进行分库分表，缓解单一数据库的压力。
代码优化：
- 使用更高效的数据结构和算法，减少不必要的计算和资源消耗。
- 异步处理长耗时任务，避免阻塞主线程或网络请求。
- 减少数据库连接的创建和销毁，使用连接池。
缓存策略改进：
- 增加缓存层，提高缓存命中率，减轻数据库压力。
- 设计合理的缓存淘汰策略和更新策略。
服务治理：
- 优化服务间通信，如使用更高效的RPC框架，减少数据传输量。
- 增加服务节点，通过横向扩展提高系统处理能力。
- 对热点请求进行服务熔断、限流、降级等策略。
架构调整：
- 将计算密集型或I/O密集型任务异步化或分布式处理。
- 采用CDN加速静态资源的访问。
- 对于读写分离的场景，考虑使用主从复制或读写分离架构。
持续监控与调优：
- 建立健全的监控体系，实时发现并预警性能问题。
- 根据监控数据持续进行性能调优迭代。
分库分表:如果分表策略, 不能满足查询条件要求, 怎么处理?
在分库分表之后，如果现有的分表策略不能满足新的查询条件要求，可以考虑以下几种处理方式：
调整分表策略：
- 如果新的查询条件是业务发展过程中逐渐显现的，那么可能需要重新审视和调整分表策略。例如，如果最初按照用户ID分表，现在发现根据活动ID查询的需求很频繁，可以考虑将活动ID作为分表的一个维度，采用复合分片策略（如范围分片、哈希分片结合）。
引入中间层或代理服务：
- 构建一个中间层或代理服务，该服务可以统一处理查询请求，根据查询条件去不同的表或库中聚合数据。例如，当接收到按照活动ID查询的请求时，代理服务可以根据活动ID分布到不同的表中，分别发起查询，并将结果汇总返回。
建立全局索引或汇总表：
- 如果查询的效率至关重要，可以在数据库之外建立一个全局索引表或汇总表，用于快速查询。例如，可以维护一个活动ID到订单ID列表的映射表，并保持与主表数据的一致性。
使用分布式查询技术：
- 针对分布式数据库系统，有一些工具和中间件支持跨表或跨库的查询，例如使用分布式数据库中间件（如MyCat、ShardingSphere等），它们支持复杂的SQL路由和分布式查询。
重构业务逻辑：
- 如果查询条件变更较为频繁，或者难以通过技术手段解决，可能需要重新考虑业务逻辑，尽量避免跨表或跨库的大范围查询，通过设计更合理的业务流程和数据组织结构来规避这个问题。
数据ETL（抽取、转换、加载）：
- 对于复杂的分析类查询，可以定期将数据抽取到一个单独的数据仓库或OLAP系统中，该系统经过优化，更适合进行大规模数据查询和分析。
总之，面对分库分表后新的查询需求，首先要分析需求的频率、重要性和可行性，然后选择最适合的解决方案，可能需要结合调整分表策略、技术改造、业务逻辑调整等多种手段来解决。
最后编辑: kuteng 文档更新时间: 2024-04-02 09:53 作者：kuteng
