功能点

因为这是公司的一个项目，不方便透露具体题目。有一个功能点大体上是这样的，这个功能会经常被用户用，我需要做的是每次用户使用我都要对其计数

性能问题

每次访问都需要对其计数+1，多个任务竞争同一条数据，会引起事务行级锁，造成性能及其低下

优化策略及其原理

1、异步处理。

可以对计数操作进行异步处理，考虑到这种情况下会引起大量等待行级锁，用异步处理方式可以优化性能。我使用ActiveMQ处理，但是大家知道，MQ会消息重发出现问题。（这个业务场景下其实不用处理，因为并不需要那么精确的数字），常用的消息重发解决方案是给消息一个编号，已经处理过的编号不再处理

2、分表

很多人可能会问，数据量又不大，分表有什么用？

图片说明

分表解决这种方案的原理是相当于分摊压力。

来一条请求随机选择一张表进行操作，这样就可以分摊压力。

最后统计结果只需要将各表的数据加起来即可。

3、服务端处理（创建存储过程）

虽然都不太赞成存储过程的使用（不可控性），但这也是一种较好的优化方案

我们来分析一下性能主要浪费在哪儿，如图：

这条业务是这样的：首先我会进行一个数据库查询操作，拿到数据库查询结果之后才要对其进行计数

其中，在客户端去请求查询数据和数据库查询操作，然后等待返回结果才去执行计数操作，这其中就有了大量的网络延迟（据说北京-上海大约需要20ms，如果有1k个并发用户的话时间都很长），可以考虑采用存储过程去进行优化

4、在导师以及组内大佬的建议下，我改用了redis进行处理。大致思路如下：在redis中计数（redis单线程），计数增长到一定数量（比如10000）进行入库。统计时只需要将redis中的值与库中的值进行相加即可