接口性能问题，对于从事后端开发的同学来说，是一个绕不开的话题。想要优化一个接口的性能，需要从多个方面着手。
本文将会接着接口性能优化这个话题，从实战的角度出发，聊聊我是如何优化一个慢查询接口的。
AB分流接口是对C端用户进行AB分流实验，支持不同用户标签的人看到不同信息流，帮助业务和产品同事进行信息流精准营销。
由于C端用户量通常很大，所以在针对活动做AB实验时，请求量是特别大，而且流量有可能暴增，所以AB分流的性能就特别重要，不能因此而影响到正常业务。
通常公司内在每天都会发一封线上慢查询接口汇总邮件，邮件中会展示接口地址、调用次数、最大耗时、平均耗时和traceId、慢sql等信息。
1、数据库优化：索引优化，数据清理，分库分表
遇到慢接口，或者慢sql，通常第一步是优化sql，省时省力，如果要修改别的，改动点大的话，可能需要大量的测试。
SQL优化、索引优化：慢sql优化思路及使用规范
数据清理：对于高并发接口，如果查询的数据量还特别大，那就要注意及时清理数据，把过期的，没用的数据清理掉，没意义的数据直接都删除，有意义但是没少用到的数据，可以存到hive数据仓库中。
分库分表：如果数据量超过1000万，就可以考虑分库分表，把大表通过拆分成多个小表。
比如，推送时，最早的所有的推送都是一张表，后续优化时，拆分成 短信 邮件 公众号 APP 等多张表；
积分商城，在订单数据量打到1200万以上后，把订单表根据userId拆分为分片表。
2、缓存优化：hotkey优化、bigkey优化
通常的高并发接口，我们肯定会用redis缓存，但是在高并发接口中使用redis，很容易遇到的问题就是hotkey和bigkey。
hotkey：业务中，常有一些配置信息（比如开关，兜底信息），每次查询都要去redis中获取，这些key也许并不大，但是由于高并发接口请求量太大，在redis形成 hotkey，从而导致流量倾斜，在流量突增时，很容易导致接口平均耗时上升。
优化方案：
- 拆分key：由于value并不大，所以可以把key复制多份(根据redis集群节点数，最好是<= redis集群节点数-2)，每次查询时，先随机获取一个key，然后再去查询redis，通过redis集群多节点分担流量，降低单节点流量倾斜的风险；
- 内存缓存：也可以直接把这些配置信息缓存到内存中，只要能保证数据一致性，从内存中获取的性能是从redis获取的数十倍；
bigkey：一般接口中，我们认为几百kb的value才会认为是bigkey，但是高并发接口中，六七十kb的value都可能导致bigkey，从而导致网络阻塞。
优化方案：
-
1、优化value数据结构
只存必要的字段，非必要字段可以不存；对于字段特别多的，用数组代替json，这样有可能节省一半大小； -
2、优化key数据结构
如果bigkey是hash结构，可以改成string结构； -
3、内存缓存
如果上面两种方法都行不通，那就只能内存缓存，但是一定要做好数据一致性处理；
3、代码优化：批量处理，同步改为异步，多线程
批量处理
接口入参从单查询改为批量查询，让上游调用尽量使用批量查询
同步改为异步
对于一些部分业务，如果上游调用方不需要知道执行结果，那我们可以通过引入中间件kafka把同步操作改为异步操作，在同步处理完必要的业务后，推送kafka信息，然后就直接返回。
剩余的业务在监听到kafka消息后再处理
多线程 CompleteFuture
如果业务中有多个微服务要调用，而这些接口调用又没有顺序关系，那我们可以通过CompleteFuture 来并发执行。
4、JVM优化
一般的JVM优化，实际上意义并不大，最有效的其实是扩节点，从8个节点扩大12个 16个，从4核8G扩到8核16G，对于性能提升是极大的。
但是对于一些特殊的业务，比如计算量很大的业务，在压测时，就会发现其性能瓶颈在CPU（直观表现就是CPU 100%，而内存却只用了 40-50%），这种在扩容时，可以CPU核数多扩点，内存少扩一点，比容从4核8G 扩容到 8核12G；
而对于一些需要大量使用内部缓存的业务来说，可以内存多扩一点，比容从4核8G 扩容到 6核16G；
5、流控优化：sentinel流控
在执行了上面的这些优化方案后，基本上接口是可以满足上游调用方需求的。
但是，还是有一些特殊情况，比如流量突然增加了十倍，这种突然暴涨的流量，可能把业务接口拖垮，从而造成线上故障。
为了避免这种情况，我们可以引入sentinel 做限流 熔断，在流量暴涨时，直接限流使其执行兜底方案，同时告警，然后研发 运维介入，通过扩节点来分流处理。
通过以上这些优化方案，AB分流接口压测单机QPS从280上升720，生产平均耗时从43ms下降到8.5ms ,P95耗时从126ms下降到22ms，耗时小于1000ms >99.99%。
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