通过减少 IO 实现性能的优化
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本文是工作中一点点简单的思考,不能保证是完全正确的,可能也仅仅是适用于部分场景。
场景 1:获取用户关注的好友列表中,每个好友的名字、头像等信息。
在很多公司中,不同的服务是由不同的人甚至是不同的部门维护的,这中间会通过一些定义好的接口进行交互(这里就用 RPC接口来说明了)。假设我们的服务是维护用户的关注关系,而用户的基本信息会维护在用户服务中。用户服务提供了如下两个接口:
get_user_info(user_id):
return {name='name', avatar='avatar'}
batch_get_user_info(user_ids):
return map{user_id=user_info, user_id2=user_info}
假设我们提供给用户的关注好友列表,开始的时候是先获取用户的所有关注好友,然后依次去获取每个关注好友的信息,则提供给用户的接口 P95 可能会是 300ms,初始伪代码如下:
def get_following_info():
following_ids = [1, 2, 4, 5]
user_infos = []
for f_id in following_ids:
user_infos.append(get_user_info(f_id))
return user_infos
我们知道,和 IO 比起来,一般来说,内存计算要快得多,所以,针对以上代码,我们可以使用批量接口,直接获取到所有的用户信息。
def get_following_info():
following_ids = [1, 2, 4, 5]
return batch_get_user_info(following_ids)
使用了以上代码之后,可能接口的性能会提高到 100 ms,此外,由于网络 IO 的减少,接口的错误也会少了很多。这就是一个优化。
当然,如果一个用户关注了很多的好友,可能没办法一次获取到所有的好友消息,这时候就需要分页了。
场景2: 批量查询表中数据
一般情况下,应用服务器和数据库存储并不是在同一台服务器上,如果要进行数据库的查询操作,很多时候就需要通过网络来进行。
对于 MySQL 来说,数据是按照主键来进行物理存储的,如果表中没有主键,则会设置一个默认的主键。二级索引都会查询到主键之后,再次回表查询。也就是说,根据主键,可以认为更快的进行数据的查询。对于下面的表,如果我们想进行表的扫描,获取到 user_id,则可以首先获取到表的最大和最小主键 ID,然后批量获取两个 ID 之间的数据。
CREATE TABLE `user_name` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
`user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT ' 用户 id',
`user_name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '姓名',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `unq_uid` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
select max(id) from `user_name`;
select min(id) from `user_name`;
获取到了最大最小的 ID 之后,就可以批量获取两个 ID 之间的数据了,不过多数情况下,两个 ID 之间是有几百万甚至上亿数据的,这时候就需要在程序中设置一个阈值,避免一下获取太多,反而减缓速度,甚至没法获取到。当然,一次获取数据太多,内存也可能存在不足的问题了。
select user_name from `user_name` where 0 < id < 200;
这样一来,只需要在程序中设置好每次查询的数据量,就可以一次查询多条数据了。
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