软件的响应速度和稳定性直接影响到用户的满意度和留存率。如果一个应用加载缓慢或频繁卡顿，用户可能会选择卸载并转向竞争对手的产品。良好的性能是保证用户界面流畅、操作响应快速的基础，有助于提升用户粘性和正面评价。
本文不是教条式的指导，比如优化索引、重构代码等等这种形而上学的东西，而是重在动手实践，根据个人在日常开发中遇到的性能问题，通过具体的手段进行优化，比如加索引，到底索引加在哪，或者重构代码，应该在什么位置重构，代码应该怎么写。
一、通过索引优化性能
在数据库中加索引，能够优化查询、更新、删除的性能，但是索引并不是越多越好，这个还是需要根据实际情况的，举个例子，我们如果有如下的Sql
select email,phone from user where name = '张三' 上面的sql很简单，查询姓名是张三的手机号、邮箱，因为我们需要通过name进行过滤，所以我们可以给name添加一个索引，避免触发全标扫描。
二、留意隐式转换导致的性能问题
隐式转换是指在进行查询、比较、计算或数据连接等操作时，如果涉及到的操作数具有不同的数据类型，数据库管理系统（DBMS）会自动将其中一个或多个操作数的数据类型转换为兼容的类型，以便这些操作可以顺利完成。这种转换过程是自动发生的，无需用户在查询语句中显式指定转换类型。
这是一个在开发中不太容易犯错，但是一点出现问题极不容易发现的点。
比如我们有一个表sys_dict_data其中有一个排序字段dict_sort，因为是排序字段，我们定义成int类型。如果我们代码里面写了下面一段Sql
select dict_value, dict_label
from sys_dict_data
where dict_type = 'car_usage_nature'
and dict_sort >= '3'这个Sql是完全正确的，但是有一个问题，我们在where条件里面写的是dict_sort >= '3'，也就是字符串'3'，这样就导致了一个隐式转换。所以我们应该正确写dict_sort >= 3
三、避免大事务
在Spring Boot开发中，我们经常使用@Transactional进行事务注解，因为注解是基于切面的，所以在方法开始就会开启事务，如果我们方法内部逻辑比较复杂，相对的事务就会比较长。
举个不太恰当的栗子，我们有个需求是从数据库A表查询数据，查出来之后，对数据进行加工，加工之后，将数据插入到B表。数据查询方法比如是selectMethod()、数据计算方法是computeMethod()、数据插入方法是insertMethod()，如果我们有以下代码
@Transactonal(rollbackFor = Exception.class)
public void baseMethod(){
selectMethod();
computeMethod();
insertMethod();
}在selectMethod()方法中，因为我们只是查询数据，所以是不需要事务的，比如上面的方法，我们实际上就把事务给放大了。为了减小事务，我们可以把selectMethod()、computeMethod()放到事务外面。
public void baseMethod(){
selectMethod();
computeMethod();
}
@Transactonal(rollbackFor = Exception.class)
public void insertMethod(){
}当然，因为事务是基于切面的，我们需要注意需要在外面调用insertMethod()避免事务失效。
四、减少数据库查询数据
这个如果是平时开发可能遇到的比较少，但是基于敏捷开发平台的遇到的会相对多点。
比如我们现在的敏捷开发平台，平时创建表单时，会基于模型，但是因为表单涉及增删改查，所以模型上会有所有的表、字段。有时候与别的模块对接，为了省事，直接使用模型取数，但是对接过程中，我们只使用主表数据，子表取数就白白的消耗掉了性能。这种情况其实很好解决，我们在取数时，做到按需取数即可。
五、减少重复取数
这种情况，我觉得一般出现在取系统参数的过程中。在系统不断的迭代过程中，我们不断增加新的参数，如果增加一个参数就取一遍数据，也会导致大量的sql。针对这种情况，我们可以提取一个公共方法，将要获取的参数都放里面，尽量一次性取出来，并对参数进行缓存。避免重复从数据库取数。
六、使用Redis缓存
针对全局参数、一些配置参数等，因为改动很少，我们可以借助Redis对数据进行缓存。在获取参数时，先从Redis获取，如果获取到直接返回，如果获取不到，再从数据库获取，并将获取到的数据缓存到Redis中，在参数保存时，清掉Redis缓存的数据。
七、合理使用order by
order by是一个成本很高的操作，如果非必要尽量不要使用order by，如果需要使用order by，尽可能在order by子句使用索引字段，减少排序的成本。
八、减少使用临时表
这里说的临时表，指的不仅仅是全局临时表也包括实表临时表（也就是一个表当临时表用），临时表如果使用不当，比如频繁地创建和销毁临时表，或者临时表设计不合理导致索引缺失，可能降低整体的数据库性能。另外，现在数据库种类很多，不同数据库对临时表的语法不尽相同，会增加程序移植的复杂度。
涉及使用临时表的地方，可以考虑使用left join或inner join代替。
九、关于exists关键字
在我们的开发思维中，我们一般认为在大数据量时，exists的性能要比in的性能高，但是在国产神通数据库中，exists的性能却是特别的差（当然in也不高）。针对这种，我们可能需要针对特定数据库对sql进行优化，像神通数据库，我们可以改成left join并判断主键是否是null。
十、关于or关键字
当一个字段只有某几个值时，我们可能会这样查询
select * from table where filed = '1' or filed = '2'针对这种，我们可以尝试使用union all
select * from table where filed = '1'
union all
select * from table where filed = '2'十一、串行改并行
当函数串行时，整个计算过程耗时是所有函数耗时的和，改成并行后，理论上，耗时是最慢的一个函数的耗时。
比如A调用B\C\D三个方法，其中B方法耗时1s，C方法耗时1.5s，D方法耗时2s，如果串行的话，不考虑A自身耗时，那么调用B\C\D的耗时为4.5s = 1s + 1.5s + 2s，如果我们改成并行，那么理论上耗时为 2s，也就是耗时最长的D方法的耗时。
当然，如果涉及到多线程之间的同步，我们可以借助CountDownLatch等并发工具类，实现线程之间的同步。下面是一个简单的示例。
@Slf4j
public class CountDownLatchCase1 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 创建 CountDownLatch 对象，需要等待 3 个线程完成任务
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);
// 创建 3 个线程
Worker worker1 = new Worker(latch, "worker1");
Worker worker2 = new Worker(latch, "worker2");
Worker worker3 = new Worker(latch, "worker3");
// 启动 3 个线程
worker1.start();
worker2.start();
worker3.start();
// 等待 3 个线程完成任务
latch.await();
// 所有线程完成任务后，执行下面的代码
log.info("All workers have finished their jobs!");
}
}
class Worker extends Thread {
private final CountDownLatch latch;
public String name;
public Worker(CountDownLatch latch, String name) {
this.latch = latch;
this.name = name;
}
@Override
public void run() {
try {
// 模拟任务耗时
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);
log.info("{} has finished the job!", name);
} catch (InterruptedException e) {
log.error(e.getMessage(), e);
} finally {
// 一定要保证每个线程执行完毕或者异常后调用countDown()方法
// 如果不调用会导致其他线程一直等待, 无法继续执行
// 建议放在finally代码块中, 防止异常情况下未调用countDown()方法
latch.countDown();
}
}
}十二、分库分表
当数据库中表的数据量过大时，可以考虑分库分表。比如每个月的数据量都比较大，我们考虑按月或者按年进行分表，每个月或者每年一张表。当然分库分表会增加后续查询的复杂度。
十三、分页
其实原本是不打算写这条的，因为分页是一个程序必备的东西，后来想想还是加上了，其实不管自己写Sql也好，各个ORM框架也都提供了分页的组件。
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