Java高并发专题之27、实战：你的接口太慢了需要优化

本文主要是介绍Java高并发专题之27、实战：你的接口太慢了需要优化，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

电商接口案例讲解

电商app都有用过吧，商品详情页，需要给他们提供一个接口获取商品相关信息：

1. 商品基本信息（名称、价格、库存、会员价格等）
2. 商品图片列表
3. 商品描述信息（描述信息一般是由富文本编辑的大文本信息）

数据库中我们用了3张表存储上面的信息：

1. 商品基本信息表：t_goods（字段：id【商品id】、名称、价格、库存、会员价格等）
2. 商品图片信息表：t_goods_imgs（字段：id、goods_id【商品id】、图片路径），一个商品会有多张图片
3. 商品描述信息表：t_goods_ext（字段：id，goods_id【商品id】、商品描述信息【大字段】）

这需求对于大家来说很简单吧，伪代码如下：

public Map<String,Object> detail(long goodsId){    //创建一个map    //step1：查询商品基本信息，放入map    map.put("goodsModel",(select * from t_goods where id = #gooldsId#));    //step2：查询商品图片列表，返回一个集合放入map    map.put("goodsImgsModelList",(select * from t_goods_imgs where goods_id = #gooldsId#));    //step3：查询商品描述信息，放入map    map.put("goodsExtModel",(select * from t_goods_ext where goods_id = #gooldsId#));    return map;}

上面这种写法应该很常见，代码很简单，假设上面每个步骤耗时200ms，此接口总共耗时>=600毫秒，其他还涉及到网络传输耗时，估计总共会在700ms左右，此接口有没有优化的空间，性能能够提升多少？我们一起来挑战一下。

在看一下上面的逻辑，整个过程是按顺序执行的，实际上3个查询之间是没有任何依赖关系，所以说3个查询可以同时执行，那我们对这3个步骤采用多线程并行执行，看一下最后什么情况，代码如下：

package com.itsoku.chat26;import java.util.Arrays;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.concurrent.*;/** * 跟着阿里p7学并发，微信公众号：javacode2018 */public class Demo1 {    /**     * 获取商品基本信息     *     * @param goodsId 商品id     * @return 商品基本信息     * @throws InterruptedException     */    public String goodsDetailModel(long goodsId) throws InterruptedException {        //模拟耗时，休眠200ms        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);        return "商品id:" + goodsId + ",商品基本信息....";    }    /**     * 获取商品图片列表     *     * @param goodsId 商品id     * @return 商品图片列表     * @throws InterruptedException     */    public List<String> goodsImgsModelList(long goodsId) throws InterruptedException {        //模拟耗时，休眠200ms        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);        return Arrays.asList("图1", "图2", "图3");    }    /**     * 获取商品描述信息     *     * @param goodsId 商品id     * @return 商品描述信息     * @throws InterruptedException     */    public String goodsExtModel(long goodsId) throws InterruptedException {        //模拟耗时，休眠200ms        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);        return "商品id:" + goodsId + ",商品描述信息......";    }    //创建个线程池    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);    /**     * 获取商品详情     *     * @param goodsId 商品id     * @return     * @throws ExecutionException     * @throws InterruptedException     */    public Map<String, Object> goodsDetail(long goodsId) throws ExecutionException, InterruptedException {        Map<String, Object> result = new HashMap<>();        //异步获取商品基本信息        Future<String> gooldsDetailModelFuture = executorService.submit(() -> goodsDetailModel(goodsId));        //异步获取商品图片列表        Future<List<String>> goodsImgsModelListFuture = executorService.submit(() -> goodsImgsModelList(goodsId));        //异步获取商品描述信息        Future<String> goodsExtModelFuture = executorService.submit(() -> goodsExtModel(goodsId));        result.put("gooldsDetailModel", gooldsDetailModelFuture.get());        result.put("goodsImgsModelList", goodsImgsModelListFuture.get());        result.put("goodsExtModel", goodsExtModelFuture.get());        return result;    }    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {        long starTime = System.currentTimeMillis();        Map<String, Object> map = new Demo1().goodsDetail(1L);        System.out.println(map);        System.out.println("耗时(ms):" + (System.currentTimeMillis() - starTime));    }}

输出：

{goodsImgsModelList=[图1, 图2, 图3], gooldsDetailModel=商品id:1,商品基本信息...., goodsExtModel=商品id:1,商品描述信息......}耗时(ms):208

可以看出耗时200毫秒左右，性能提升了2倍，假如这个接口中还存在其他无依赖的操作，性能提升将更加显著，上面使用了线程池并行去执行3次查询的任务，最后通过Future获取异步执行结果。

整个优化过程

1. 先列出无依赖的一些操作
2. 将这些操作改为并行的方式

用到的技术有

1. 线程池相关知识
2. Executors、Future相关知识

总结

1. 对于无依赖的操作尽量采用并行方式去执行，可以很好的提升接口的性能
2. 大家可以在你们的系统中试试这种方法，感受一下效果，会让你感觉很爽

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