后端接口如何提高性能？
时间：2021-09-10 16:33:31
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[导读]哪个男孩不想完成一次快速的查询？1.MySQL查询慢是什么体验？谢邀，利益相关。大多数互联网应用场景都是读多写少，业务逻辑更多分布在写上。对读的要求大概就是要快。那么都有什么原因会导致我们完成一次出色的慢查询呢？1.1索引在数据量不是很大时，大多慢查询可以用索引解决，大多慢查询也...
哪个男孩不想完成一次快速的查询？
1. MySQL查询慢是什么体验？
谢邀，利益相关。大多数互联网应用场景都是读多写少，业务逻辑更多分布在写上。对读的要求大概就是要快。那么都有什么原因会导致我们完成一次出色的慢查询呢？1.1 索引
在数据量不是很大时，大多慢查询可以用索引解决，大多慢查询也因为索引不合理而产生。MySQL 索引基于 B 树，这句话相信面试都背烂了，接着就可以问最左前缀索引、 B 树和各种树了。说到最左前缀，实际就是组合索引的使用规则，使用合理组合索引可以有效的提高查询速度，为什么呢？因为索引下推。如果查询条件包含在了组合索引中，比如存在组合索引（a,b)，查询到满足 a 的记录后会直接在索引内部判断 b 是否满足，减少回表次数。同时，如果查询的列恰好包含在组合索引中，即为覆盖索引，无需回表。索引规则估计都知道，实际开发中也会创建和使用。问题可能更多的是：为什么建了索引还慢？1.1.1 什么原因导致索引失效
建了索引还慢，多半是索引失效（未使用），可用 explain 分析。索引失效常见原因有 :- where 中使用 != 或 <> 或 or 或表达式或函数（左侧）
- like 语句 % 开头
- 字符串未加’’
- 索引字段区分度过低，如性别
- 未匹配最左前缀
1.1.2 这些原因为什么导致索引失效
如果要 MySQL 给一个理由，还是那棵 B 树。函数操作
当在 查询 where = 左侧使用表达式或函数时，如字段 A 为字符串型且有索引, 有where length(a) = 6查询，这时传递一个 6 到 A 的索引树，不难想象在树的第一层就迷路了。隐式转换
隐式类型转换和隐式字符编码转换也会导致这个问题。- 隐式类型转换对于 JOOQ 这种框架来说一般倒不会出现。
- 隐式字符编码转换在连表查询时倒可能出现，即连表字段的类型相同但字符编码不同。
破坏了有序性
至于 Like 语句 % 开头、字符串未加 ’’ 原因基本一致，MySQL 认为对索引字段的操作可能会破坏索引有序性就机智的优化掉了。不过，对于如性别这种区分度过低的字段，索引失效就不是因为这个原因。1.1.3 性别字段为什么不要加索引
为什么索引区分度低的字段不要加索引。盲猜效率低，效率的确低，有时甚至会等于没加。对于非聚簇索引，是要回表的。假如有 100 条数据，在 sex 字段建立索引，扫描到 51 个 male，需要再回表扫描 51 行。还不如直接来一次全表扫描呢。所以，InnoDB 引擎对于这种场景就会放弃使用索引，至于区分度多低多少会放弃，大致是某类型的数据占到总的 30% 左右时，就会放弃使用该字段的索引，有兴趣可以试一下。
1.1.4 有什么好用且简单的索引方法
前面说到大多慢查询都源于索引，怎么建立并用好索引。这里有一些简单的规则。- 索引下推：性别字段不适合建索引，但确实存在查询场景怎么办？如果是多条件查询，可以建立联合索引利用该特性优化。
- 覆盖索引：也是联合索引，查询需要的信息在索引里已经包含了，就不会再回表了。
- 前缀索引：对于字符串，可以只在前 N 位添加索引，避免不必要的开支。假如的确需要如关键字查询，那交给更合适的如 ES 或许更好。
- 不要对索引字段做函数操作
- 对于确定的、写多读少的表或者频繁更新的字段都应该考虑索引的维护成本。
1.1.5 如何评价 MySQL 选错了索引
有时，建立了猛一看挺正确的索引，但事情却没按计划发展。就像“为啥 XXX 有索引，根据它查询还是慢查询”。此刻没准要自信点：我的代码不可能有 BUG，肯定是 MySQL 出了问题。MySQL 的确可能有点问题。这种情况常见于建了一大堆索引，查询条件一大堆。没使用你想让它用的那一个，而是选了个区分度低的，导致过多的扫描。造成的原因基本有两个：- 信息统计不准确：可以使用
analyze table x重新分析。 - 优化器误判：可以
force index强制指定。或修改语句引导优化器，增加或删除索引绕过。
1.2 等MDL锁
在 MySQL 5.5 版本中引入了 MDL，对一个表做 CRUD 操作时，自动加 MDL 读锁；对表结构做变更时，加 MDL 写锁。读写锁、写锁间互斥。当某语句拿 MDL 写锁就会阻塞 MDL 读锁，可以使用show processlist命令查看处于Waiting for table metadata lock状态的语句。1.3 等 flush
flush 很快，大多是因为 flush 命令被别的语句堵住，它又堵住了 select 。通过show processlist命令查看时会发现处于Waiting for table flush状态。1.4 等行锁
某事物持有写锁未提交。1.5 当前读
InnoDB 默认级别是可重复读。设想一个场景：事物 A 开始事务，事务 B 也开始执行大量更新。B 率先提交， A 是当前读，就要依次执行 undo log ，直到找到事务 B 开始前的值。1.6 大表场景
在未二次开发的 MYSQL 中，上亿的表肯定算大表，这种情况即使在索引、查询层面做到了较好实现，面对频繁聚合操作也可能会出现 IO 或 CPU 瓶颈，即使是单纯查询，效率也会下降。且 Innodb 每个 B 树节点存储容量是 16 KB，理论上可存储 2kw 行左右，这时树高为3层。我们知道，innodb_buffer_pool 用来缓存表及索引，如果索引数据较大，缓存命中率就堪忧，同时 innodb_buffer_pool 采用 LRU 算法进行页面淘汰，如果数据量过大，对老或非热点数据的查询可能就会把热点数据给挤出去。所以对于大表常见优化即是分库分表和读写分离了。1.6.1 分库分表
方案
是分库还是分表呢？这要具体分析。- 如果磁盘或网络有 IO 瓶颈，那就要分库和垂直分表。
- 如果是 CPU 瓶颈，即查询效率偏低，水平分表。
水平即切分数据，分散原有数据到更多的库表中。垂直即按照业务对库，按字段对表切分。工具方面有 sharding-sphere、TDDL、Mycat。动起手来需要先评估分库、表数，制定分片规则选 key，再开发和数据迁移，还要考虑扩容问题。
问题
实际运行中，写问题不大，主要问题在于唯一 ID 生成、非 partition key 查询、扩容。- 唯一 ID 方法很多，DB 自增、Snowflake、号段、一大波GUID算法等。
- 非 partition key 查询常用映射法解决，映射表用到覆盖索引的话还是很快的。或者可以和其他 DB 组合。
- 扩容要根据分片时的策略确定，范围分片的话就很简单，而随机取模分片就要迁移数据了。也可以用范围 取模的模式分片，先取模再范围，可以避免一定程度的数据迁移。
1.6.2 读写分离
为什么要读写分离
分表针对大表解决 CPU 瓶颈，分库解决 IO 瓶颈，二者将存储压力解决了。但查询还不一定。如果落到 DB 的 QPS 还是很高，且读远大于写，就可以考虑读写分离，基于主从模式将读的压力分摊，避免单机负载过高，同时也保证了高可用，实现了负载均衡。问题
主要问题有过期读和分配机制。- 过期读，也就是主从延时问题，这个对于。
- 分配机制，是走主还是从库。可以直接代码中根据语句类型切换或者使用中间件。
1.7 小结
以上列举了 MySQL 常见慢查询原因和处理方法，介绍了应对较大数据场景的常用方法。分库分表和读写分离是针对大数据或并发场景的，同时也为了提高系统的稳定和拓展性。但也不是所有的问题都最适合这么解决。2. 如何评价 ElasticSearch
前文有提到对于关键字查询可以使用 ES。那接着聊聊 ES 。2.1 可以干什么
ES 是基于 Lucene 的近实时分布式搜索引擎。使用场景有全文搜索、NoSQL Json 文档数据库、监控日志、数据采集分析等。对非数据开发来说，常用的应该就是全文检索和日志了。ES 的使用中，常和 Logstash, Kibana 结合，也成为 ELK 。先来瞧瞧日志怎么用的。下面是我司日志系统某检索操作：打开 Kibana 在 Discover 页面输入格式如 “xxx” 查询。该操作可以在 Dev Tools 的控制台替换为：GET yourIndex/_search
{
"from" : 0, "size" : 10,
"query" : {
"match_phrase" : {
"log" : "xxx"
}
}
}
什么意思？Discover 中加上 “” 和 console 中的 match_phrase 都代表这是一个短语匹配，意味着只保留那些包含全部搜索词项，且位置与搜索词项相同的文档。2.2 ES 的结构
在 ES 7.0 之前存储结构是 Index -> Type -> Document，按 MySQL 对比就是 database - table - id(实际这种对比不那么合理)。7.0 之后 Type 被废弃了，就暂把 index 当做 table 吧。在 Dev Tools 的 Console 可以通过以下命令查看一些基本信息。也可以替换为 crul 命令。- GET /_cat/health?v
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