接口卡成PPT？这9个优化技巧让系统飞起来，亲测有效！

最近项目上线一个新功能，用户反馈点一下卡三秒，领导一看监控，接口平均响应时间从200ms飙到1.2s，立马开了个会："这不行啊，得优化。"

我一查日志，好家伙，一个接口查了17次数据库，还全是单条查询，循环里套SQL。

于是，我开始了一波接口性能优化的折腾，总结下来，还真有几个小技巧挺管用的，分享出来，都是实战踩坑经验。

1. 能一次查的，别分好几次查

场景：用户详情页要显示他最近5个订单，原本是先查用户，再循环查5次订单。

问题：5次数据库查询，网络来回开销大，连接池压力也大。

优化：直接用IN语句一次查出来。

sql 复制代码

-- 优化前（循环5次）
SELECT * FROM orders WHERE id = 1;
SELECT * FROM orders WHERE id = 2;
...

-- 优化后
SELECT * FROM orders WHERE id IN (1,2,3,4,5);

效果：接口从800ms降到200ms。

2. 别在循环里查数据库

场景：批量处理用户信息，每个用户都要查一下他的积分等级。

代码长这样：

java 复制代码

for (User user : users) {
    Grade grade = gradeService.getGradeByUserId(user.getId());
    user.setGrade(grade);
}

问题：100个用户就查100次数据库，慢得离谱。

优化：先把所有用户ID拿出来，一次性查，再用Map匹配。

java 复制代码

List<Long> userIds = users.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList());
Map<Long, Grade> gradeMap = gradeService.getGradesByUserIds(userIds);

for (User user : users) {
    user.setGrade(gradeMap.get(user.getId()));
}

效果：从3秒降到400ms。

3. 大数据量别一次性捞上来

场景：导出10万条订单数据，直接SELECT * FROM orders，内存直接爆了。

问题：数据库压力大，应用内存溢出。

优化：分页查询+流式处理。

java 复制代码

// 用游标，一条条处理，不全加载到内存
try (Cursor<Order> cursor = orderMapper.selectAllWithCursor()) {
    for (Order order : cursor) {
        exportToExcel(order);
    }
}

效果：导出顺利了，内存稳定，就是硬盘写得响。

4. 加Redis缓存

场景：商品详情页，每次打开都查数据库，QPS一高，数据库CPU直接90%+。

优化：加Redis缓存，第一次查库，后面走缓存。

java 复制代码

String cacheKey = "product:" + productId;
Product product = redis.get(cacheKey);
if (product == null) {
    product = db.getProductById(productId);
    redis.setex(cacheKey, 300, product); // 缓存5分钟
}

注意：缓存穿透、雪崩也得防，比如空值缓存、随机过期时间。

效果：接口从300ms降到50ms，数据库压力小了大半。

5. 接口返回别啥都给

场景：用户中心接口返回了用户所有信息，包括积分、等级、历史订单、偏好设置......前端只用了头像和昵称。

问题：数据传输大，序列化慢，网络耗时。

优化：按需返回，或者提供字段过滤参数。

json 复制代码

// 前端加个参数
GET /user/123?fields=name,avatar

后端只查需要的字段，减少IO和传输。

效果：响应大小从20KB降到2KB，移动端用户都说"快了"。

6. 异步能救急

场景：用户注册后要发邮件、发短信、记录日志、同步数据到其他系统......全都同步执行，注册接口要等5秒。

优化：非核心流程扔进消息队列或线程池异步处理。

java 复制代码

// 注册成功后
userService.register(user);
// 丢进线程池，不等
asyncTaskExecutor.submit(() -> {
    sendWelcomeEmail(user);
    syncToCRM(user);
    logRegisterEvent(user);
});

效果：注册接口从5秒降到300ms，用户体验立竿见影。

7. 合理使用索引，但别过度

场景：订单列表按时间查，created_at没索引，每次都是全表扫描。

优化：给created_at加索引。

sql 复制代码

ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_created_at (created_at);

注意：索引不是越多越好，写操作会变慢，占用空间。

效果：查询从2秒降到50ms。

8. 避免大事务

场景：一个接口里更新500条记录，全包在一个事务里，锁表时间长，别人查都查不了。

优化：拆成小批次提交，比如每50条提交一次。

java 复制代码

for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
    updateOneRecord(list.get(i));
    if (i % 50 == 0) {
        sqlSession.commit();
    }
}

效果：没人再抱怨数据库卡死了。

9. 日志别打太多

场景：每个请求都把入参、出参、中间变量全打成DEBUG日志。

问题：磁盘IO高，写日志拖慢接口。

优化：生产环境关掉DEBUG，关键信息打INFO，异常才打堆栈。

java 复制代码

// 别这么干
log.debug("请求参数: {}", hugeJson);
log.debug("处理结果: {}", hugeResult);

// 改成
log.info("用户 {} 下单成功, 订单ID: {}", userId, orderId);

效果：日志文件小了80%，机器负载也降了。

最后

优化不是一蹴而就的，我那个卡三秒的接口，最后结合了缓存、批量查询、异步处理，硬是压到了200ms以内。

领导看了监控图，点点头："还行。"

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