从“龟速”到“闪电”：一个电商平台API性能优化实战案例

大家好，我是老王，一个在后端摸爬滚打了十多年的老兵。今天跟大家分享一个我亲身经历的API性能优化案例，希望能给大家带来一些启发。

一、背景：从“用户抱怨”到“全面优化”

这个项目是一个中型电商平台，主要业务是销售各类电子产品。早期，由于用户量不大，API接口的性能问题并不突出。但随着业务的快速发展，用户量激增，各种性能问题开始暴露出来，尤其是“商品详情”接口，用户经常抱怨加载缓慢，甚至出现超时错误。老板下了死命令，必须彻底解决这个问题！

“哎，那时候真是焦头烂额啊！” 我记得当时每天都加班到深夜，查日志、分析代码、各种尝试，就为了能让页面快那么一点点。

二、问题定位：抽丝剥茧，找到“罪魁祸首”

“性能优化，首先要找到瓶颈在哪。” 这是我多年经验总结出来的第一条铁律。我们团队首先做的就是对“商品详情”接口进行全面的性能测试。

我们使用了JMeter进行压力测试，模拟了大量用户并发请求的情况。测试结果显示，在高峰期，该接口的平均响应时间超过了5秒，99%的响应时间甚至超过了10秒！这远远不能满足用户的需求。更糟糕的是，随着并发数的增加，接口的吞吐量（TPS）不升反降，出现了明显的性能瓶颈。

“当时看到这个数据，我心里咯噔一下，这问题可不小啊！” 我意识到，必须深入到代码层面，找出问题的根源。

通过分析链路追踪系统（我们用的是SkyWalking）的数据，我们发现“商品详情”接口的响应时间主要消耗在以下几个方面：

1. 数据库查询： 占用了约60%的时间。商品详情页需要查询多个数据库表，包括商品基本信息表、商品属性表、库存表、促销信息表等等。而且，部分查询语句没有使用索引，导致了全表扫描，效率极低。
2. 数据处理： 占用了约20%的时间。从数据库查询出来的数据，需要进行一系列的计算和转换，才能最终展示给用户。这部分逻辑比较复杂，存在一些冗余的计算和不必要的循环。
3. 序列化/反序列化： 占用了约10%的时间。接口使用JSON格式进行数据传输，数据的序列化和反序列化也消耗了一定的时间。
4. 网络传输： 占用了约10%的时间。由于返回的数据量较大，网络传输也成为一个不可忽视的因素。

“找到这些‘罪魁祸首’，就像是找到了破案的线索，接下来就是逐个击破了！”

三、优化方案：多管齐下，全面提升

针对上面发现的问题，我们团队制定了一系列优化方案，主要包括以下几个方面：

1. 数据库优化：

   • 优化SQL语句： 对所有涉及“商品详情”接口的SQL语句进行了全面审查，添加了必要的索引，避免了全表扫描。例如，原本查询商品基本信息的SQL语句是这样的：SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE '%keyword%'，由于LIKE操作符使用了前缀通配符，导致无法使用索引。我们将其修改为：SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE 'keyword%'，并为product_name字段添加了索引，查询效率大大提升。
   • 减少数据库访问次数： 将原本需要多次查询数据库的操作，合并为一次查询。例如，原本需要分别查询商品基本信息、商品属性、库存信息，我们通过JOIN操作将其合并为一次查询，减少了数据库的IO次数。
   • 使用数据库连接池： 使用了HikariCP连接池，减少了数据库连接的创建和销毁开销，提高了数据库连接的复用率。

2. 代码优化：

   • 减少冗余计算： 对代码逻辑进行了重构，移除了一些不必要的计算和循环，简化了数据处理流程。
   • 使用缓存： 将一些不经常变动的数据（如商品基本信息、商品属性）缓存到Redis中，减少了对数据库的访问。我们设置了合理的缓存过期时间，避免了缓存雪崩和缓存击穿的问题。
   • 异步处理： 将一些非核心的业务逻辑（如记录用户浏览日志）异步化，使用消息队列（如RabbitMQ）进行处理，减少了主线程的负担。

3. 序列化/反序列化优化：

   • 使用更高效的序列化库： 将原本使用的JSON序列化库替换为更快的Fastjson，减少了序列化和反序列化的时间。

4. 网络传输优化：

   • 启用Gzip压缩： 对接口返回的数据进行Gzip压缩，减少了网络传输的数据量。
   • 使用CDN： 将静态资源（如图片、CSS、JavaScript）部署到CDN，加速了静态资源的加载速度。

“这些优化方案，就像是一套组合拳，每一招都针对一个具体的痛点。”

四、优化效果：从“龟速”到“闪电”的蜕变

经过一系列的优化，我们再次对“商品详情”接口进行了性能测试。测试结果令人振奋：

• 平均响应时间：从5秒降低到200毫秒
• 99%响应时间：从10秒降低到500毫秒
• 吞吐量（TPS）：提升了10倍以上

“看到这个结果，我们团队都激动坏了！几个月的努力没有白费！” 用户也明显感受到了性能的提升，抱怨声消失了，取而代之的是一片赞扬。

五、总结与反思

这次API性能优化案例，让我深刻体会到：

1. 性能优化是一个持续的过程。 随着业务的发展和用户量的增长，新的性能问题还会不断出现，我们需要不断地进行优化和改进。
2. 性能优化需要全面的考虑。 不能只关注某一个方面，而要从数据库、代码、网络等多个方面入手，综合考虑，才能取得最佳效果。
3. 性能优化需要工具的辅助。 性能测试工具、链路追踪系统、监控系统等，都是性能优化的利器，可以帮助我们快速定位问题，评估优化效果。
4. 没有最好的优化，只有最合适的优化。 不同的业务场景，不同的系统架构，适用的优化方案也不同。我们需要根据实际情况，选择最合适的优化方案。

“性能优化之路，任重而道远。希望我的经验能给大家带来一些帮助，也欢迎大家一起交流，共同进步！”

（完）