title: 一次显著的接口性能优化，从20s到500ms，就用了这三招！ shortTitle: 一次显著的接口性能优化，从20s到500ms，就用了这三招！ description: 接口性能问题，对于从事后端开发的同学来说，是一个绕不开的话题。 author: 苏三呀 category:
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前言
接口性能问题，对于从事后端开发的同学来说，是一个绕不开的话题。想要优化一个接口的性能，需要从多个方面着手。
其实，我之前也写过一篇接口性能优化相关的文章《聊聊接口性能优化的11个小技巧》，发表之后在全网广受好评，感兴趣的小伙们可以仔细看看。
本文将会接着接口性能优化这个话题，从实战的角度出发，聊聊我是如何优化一个慢查询接口的。
上周我优化了一下线上的批量评分查询接口，将接口性能从最初的20s，优化到目前的500ms以内。
总体来说，用三招就搞定了。
到底经历了什么？
1. 案发现场
我们每天早上上班前，都会收到一封线上慢查询接口汇总邮件，邮件中会展示接口地址、调用次数、最大耗时、平均耗时和traceId等信息。
我看到其中有一个批量评分查询接口，最大耗时达到了20s，平均耗时也有2s。
用skywalking查看该接口的调用信息，发现绝大数情况下，该接口响应还是比较快的，大部分情况都是500ms左右就能返回，但也有少部分超过了20s的请求。
这个现象就非常奇怪了。
莫非跟数据有关？
比如：要查某一个组织的数据，是非常快的。但如果要查平台，即组织的根节点，这种情况下，需要查询的数据量非常大，接口响应就可能会非常慢。
但事实证明不是这个原因。
很快有个同事给出了答案。
他们在结算单列表页面中，批量请求了这个接口，但他传参的数据量非常大。
怎么回事呢？
当初说的需求是这个接口给分页的列表页面调用，每页大小有：10、20、30、50、100，用户可以选择。
换句话说，调用批量评价查询接口，一次性最多可以查询100条记录。
但实际情况是：结算单列表页面还包含了很多订单。基本上每一个结算单，都有多个订单。调用批量评价查询接口时，需要把结算单和订单的数据合并到一起。
这样导致的结果是：调用批量评价查询接口时，一次性传入的参数非常多，入参list中包含几百、甚至几千条数据都有可能。
2. 现状
如果一次性传入几百或者几千个id，批量查询数据还好，可以走主键索引，查询效率也不至于太差。
但那个批量评分查询接口，逻辑不简单。
伪代码如下：
public List<ScoreEntity> query(List<SearchEntity> list) {