一直不知道性能优化都要做些什么，从哪方面思考，直到最近接手了一个公司的小项目，可谓麻雀虽小五脏俱全。让我这个编程小白学到了很多性能优化的知识，或者说一些思考方式。真的感受到任何一点效率的损失放大一定倍数时，将会是天文数字。最初我的程序计算下来需要跑2个月才能跑完，经过2周不断地调整架构和细节，将性能提升到了4小时完成。
很多心得体会，希望和大家分享，也希望多多批评指正，共同进步。
我将公司的项目内容抽象，大概是要做这样一件事情。
1. 数据库A中有2000万条用户数据
2. 将数据库A中的用户读出，为每条用户生成guid，并保存到数据库B中
3. 同时在数据库A中生成关联表
项目要求为：
1. 将用户存入数据库B的过程需要调用sdk的注册接口，不允许直接操作jdbc进行插入
2. 数据要求可恢复：再次运行要跳过已成功的数据；出错的数据要进行持久化以便下次可以选择恢复该部分数据
3. 数据要保证一致性：在不出错的情况下，数据库B的用户必然一一对应数据库A的关联表。如果出错，那么正确的数据加上记录下来的出错数据后要保证一致性。
4. 速度要尽可能块：共2000万条数据，在保证正确性的前提下，至多一天内完成
特征：面向过程、单一线程、不可拓展、极度耦合、逐条插入、数据不可恢复
最初的一版简直是汇聚了一个项目的所有缺点。整个流程就是从A库读出一条数据，立刻做处理，然后调用接口插入B库，然后在拼一个关联表的sql语句，插入A库。没有计数器，没有错误信息处理。这样下来的代码最终预测2000万条数据要处理2个月。如果中间哪怕一条数据出错，又要重新再来2个月。简直可怕。
这个流程图就等同于废话，是完全基于面向过程的思想，整个代码就是在一个大main方法里写的，实际业务流程完全等同于代码的流程。思考起来简单，但实现和维护起来极为困难，代码结构冗长混乱。而且几乎是不可扩展的。暂且不谈代码的设计美观，它的效率如此低下主要有一下几点：
1. 每一条数据的速度受制于整个链条中最慢的一环。试想假如有一条A库插入关联表的数据卡住了，等待将近1分钟（夸张了点），那这一分钟jvm完全就在傻等，它完全可以继续进行之前的两步。正如你等待鸡蛋煮熟的过程中可以同时去做其他的事一样。
2. 向B库插入用户需要调用sdk（HTTP请求）接口，那每一次调用都需要建立连接，等待响应，再释放链接。正如你要给朋友送一箱苹果，你分成100次每次只送一个，时间全搭载路上了。
特征：面向对象、单一线程、可拓展、略微耦合、批量插入、数据可恢复
架构设计
根据第一版设计的问题，第二版有了一些改进。当然最明显的就是从面向过程的思想转变为面向对象。
我将整个过程抽离出来，分配给不同的对象去处理。这样，我所分配的对象时这样的：
1. 一个配置对象：BatchStrategy。负责从配置文件中读取本次任务的策略并传递给执行者，配置包括基础配置如总条数，每次批量查询的数量，每次批量插入的数量。还有一些数据源方面的，如来源表的表名、列名、等，这样如果换成其他数据库的类似导入，就能供通过配置进行拓展了。
2. 三个执行者：整个执行过程可以分成三个部分：读数据--处理数据--写数据，可以分别交给三个对象Reader，Processor，Writer进行。这样如果某一处逻辑变了，可以单独进行改变而不影响其他环节。
3. 一个失败数据处理类：ErrorHandler。这样每当有数据出现异常时，便把改数据扔给这个类，在这给类中进行写入日志，或者其他的处理办法。在一定程度上将失败数据的处理解耦。
这种设计很大程度上解除了耦合，尤其是失败数据的处理基本上完全解耦。但由于整个执行过程仍然是需要有一个main来分别调用三个对象处理任务，因此三者之间还是没有完全解耦，main部分的逻辑依然是面向过程的思想，比较复杂。即使把main中执行的逻辑抽出一个service，这个问题依然没有解决。
效率问题
由于将第一版的逐条插入改为批量插入。其中sdk接口部分是批量传入一组数据，减少了http请求的次数。生成关联表的部分是用了jdbc batch操作，将之前逐条插入的excute改为excuteBatch，效率提升很明显。这两部分批量带来的效率提升，将原本需要两个月时间的代码，提升到了21天，但依然是天文数字。
可以看出，本次效率提升仅仅是在减少http请求次数，优化sql的插入逻辑方面做出来努力，但依然没有解决第一版的一个致命问题，就是一次循环的速度依然受制于整个链条中最慢的一环，三者没有解耦也可以从这一点看出，在其他两者没有将工作做完时，就只能傻等，这是效率损失最严重的地方了。
特征：面向对象、多线程、可拓展、完全解耦、批量插入、数据可恢复
架构设计
该版并没有代码实现，但确是过度到下一版的重要思考过程，故记录在次。这一版本较上一版的重大改进之处有两点：队列和多线程。
队列：其中队列的使用使上一版未完全解耦的执行类之间，实现了完全解耦，将同步过程变为异步，同时也是多线程能够使用的前提。Reader做的事就是读取数据，并放入队列，至于它的下一个环节Processor如何处理队列的数据，它完全不用理会，这时便可以继续读取数据。这便做到了完全解耦，处理队列的数据也能够使用多线程了。
多线程：Processor和Writer所做的事情，就是读取自身队列中的数据，然后处理。只不过Processor比Writer还承担了一个往下一环队列里放数据的过程。此处的队列用的是多线程安全队列ConcurrentLinkedQueue。因此可以肆无忌惮地使用多线程来执行这两者的任务。由于各个环节之间的完全解耦，某一环上的偶尔卡主并不再影响整个过程的进度，所以效率提升不知一两点。
还有一点就是数据的可恢复性在这个设计中有了保障，成功过的用户被保存起来以便再次运行不会冲突，失败的关联表数据也被记录下来，在下次运行时Writer会先将这一部分加入到自己的队列里，整个数据的正确性就有了一个不是特别完善的方案，效率也有了可观的提升。
效率问题
虽然效率从21天提升到了3天，但我们还要思考一些问题。实际在执行的过程中发现，Writer所完成的数据总是紧跟在Processor之后。这就说明Processor的处理速度要慢于Writer，因为Processor插入数据库之前还要走一段注册用户的业务逻辑。这就有个问题，当上一环的速度慢过下一环时，还有必要进行批量的操作么？答案是不需要的。试想一下，如果你在生产线上，你的上一环2秒钟处理一个零件，而你的速度是1秒钟一个。这时即使你的批量处理速度更快，从系统最优的角度考虑，你也应该来一个零件就马上处理，而不是等积攒到100个再批量处理。
还有一个问题是，我们从未考虑过Reader的性能。实际上我用的是limit操作来批量读取数据库，而mysql的limit是先全表查再截取，当起始位置很大时，就会越来越慢。0-1000万还算轻松，但1000万到2000万简直是“寸步难行”。所以最终效率的瓶颈反而落到了读库操作上。
特征：面向接口、多线程、可拓展、完全解耦、批量或逐条插入、数据可恢复、优化查询的limit操作
架构的思考
优雅的代码应该是整洁而美妙，不应是冗长而复杂的。这一版将会设计出简洁度如第一版，而性能和拓展性超越所有版本的架构。
通过总结前三版特征，我发现不论是Reader，Processor，Writer，都有共同的特征：启动任务、处理任务、结束任务。而Reader和Processor又有一个共同的可以向下一道工序传递数据，通知下一道工序数据传递结束的功能。他们就像生产线上的一个个工序，相互关联而又各自独立地运行着。每一道工序都可以启动，疯狂地处理任务，直到上一道工序通知结束为止。而第一个发起通知结束的便是Reader，之后便一个通知下一个，直到整个工序停止，这个过程就是美妙的。
因此我们可以将这三者都看做是Job，除了Reader外又都有与上一道工序交互的能力（其实Reader的上一道工序就是数据库），因此便有了如下的接口设计。
1 /** 2 * 工作步骤接口. 3 */ 4 public interface Job { 5 void init(); 6 void start(); 7 void stop(); 8 void finish(); 9 }
1 /** 2 * 可交互的（传入，通知结束）. 3 */ 4 public interface Interactive<T> { 5 6 /** 7 * 开放与外界交互的通道 8 */ 9 void openInteract(); 10 11 /** 12 * 接收外界传来的数据 13 * @param t 14 */ 15 void receive(T t); 16 17 /** 18 * 关闭交互的通道 19 */ 20 void closeInteract(); 21 22 /** 23 * 是否处于可交互的状态 24 * @return true可交互的 false不可交互的活已关闭交互状态 25 */ 26 boolean isInteractive(); 27 28 }
有了这样的接口设计，不论实现类具体怎么写，主方法已经可以写出了，变得异常整洁有序。
只提炼主干部分，去掉了一些细枝末节，如日志输出、时间记录等。
1 public static void main(String[] args) { 2 3 Job reader = Reader.getInstance(); 4 Job processor = Processor.getInstance(); 5 Job writer = Writer.getInstance(); 6 7 reader.init(); 8 processor.init(); 9 writer.init(); 10 11 start(reader, processor, processor, processor, writer, writer); 12 13 } 14 15 private static void start(Job... jobs){ 16 for (Job job:jobs) { 17 Thread thread = new Thread(new Runnable() { 18 @Override 19 public void run() { 20 job.start(); 21 } 22 }); 23 thread.start(); 24 } 25 }
接下来就是具体实现类的问题了，这里实现类主要实现的是三个功能：
1. 接收上一环的数据：属于Interactive接口的receive方法的实现，基于之前的设计，即是对象中有一个ConcurrentLinkedQueue类型的属性，用来接收上一环传来的数据。
2. 处理数据并传递给下一环：在每一个（有下一环的）对象属性中，放入下一环的对象。如Reader中要有Processor对象，Processor要有Writer，一旦有数据需要加入下一环的队列，调用其receiive方法即可。
3. 告诉下一环我结束了：本任务结束时，调用下一环对象的closeInteractive方法。而每个对象判断自身结束的方法视情况而定，比如Reader结束的条件是批量读取的数据超过了一开始设置的total，说明数据读取完毕，可以结束。而Processor结束的条件是，它被上一环通知了结束，并且从自己的队列中poll不出东西了，证明应该结束，结束后再通知下一环节。这样整个工序就安全有序地退出了。不过由于是多线程，所以Processor不能贸然通知Writer结束信号，需要在Processor内部弄一个计数器，只有计数器达到预期的数量的那个线程的Processor，才能发起结束通知。
效率问题：
正如上一版提出的，Processor的处理速度要慢于Writer，所以Writer并不需要用batch去处理数据的插入，该成逐条插入反而是提高性能的一种方式。
大数据量limit操作十分耗时，由于测试部分只是在前几百万条测试，所以还是大大低估了效率的损失。在后几百万条可以说每一次limit的读取都寸步难行。考虑到这个问题，我选去了唯一一个有索引并且稍稍易于排序的字段“用户的手机号”，（不想吐槽它们设计表的时候居然没有自增id。。。），每次全表将手机号排序，再limit查询。查询之后将最后一条的手机号保存起来，成为当前读取的最后一条数据的一个标识。下次再limit操作就可以从这个手机号之后开始查询了。这样每次查询不论从哪里开始，速度都是一样的。虽然前面部分的数据速度与之前的方案相比慢了不少，但却完美解决了大数据量limit操作的超长等待时间，预防了危险的发生。
至此，项目架构再次简洁起来，但同第一版相比，已经不是同一级别的简洁了。
1. Reader部分是单线程在处理，由于读取是从数据库中，并不是队列中，因此设计成多线程有些麻烦，但并不是不可，这里是优化点
2. 日志部分占有很大一部分比例，2000万条读、处理、写就要有至少6000万次日志输出。如果设计成异步处理，效率会提升不少。
这就是我本次项目优化的心得体会，还望各位大神予以指点。因为代码是公司为了避嫌，就不发到github了，感兴趣的大神可以私聊。
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