作为后端研发，必须要掌握怎么优化接口的性能或者说是响应时间，这样才能提高系统的系能，本文通过如下两个方面进行分析：
一.后端代码
有如下几步：
1.缓存机制
这是最场景的方式，当使用了缓存后，就可以通过缓存直接拿到数据，进而返回，但是使用了缓存以后也会引入一下问题，比如缓存与数据库不一致问题、缓存穿透击穿雪崩等一些场景问题，可以根据不同的应用场景来选择不同的缓存机制。
2.并发调用
比如调用A系统，A系统会去调用B系统和C系统，如果是链式调用，B系统需要耗时100ms，C系统需要耗时100ms，这样就会耗时300ms，如果采用并发的方式同时去调用，就最多需要200ms。
3.同步接口异步化
比如说请求中有部分逻辑的耗时特别长，但是这部分逻辑也不影响主业务，此时就可以把耗时的逻辑从主业务中剥离出来，通过异步进行处理，这样就可以提高主业务的相应时间，也就提高了接口的性能。
4.避免大事务
大事务就是指的历经时间很长的事务，比如说使用了sprind的transaction的管理事务，就有可能会启动大事务，因为spring的事务管理原因是将多个事务合并在一个执行中，如果同一个接口有多个数据库读写，并且该接口并发大的话，就有可能导致大量的数据锁在数据库中，造成大量的阻塞，进而导致数据库连接池连接耗尽，所以需要将大数据进行拆分，将非事务操作和事务操作进行区分出来。
5.优化日志记录
因为在高并发的场景下答应日志可能会导致接口性能下降，而且要打印日志的时候避免打印大数据、大对象。
二.数据库
有如下几步：
1.数据库查询优化
比如添加合适的索引、查询的时候只查询必要的字段、优化深分页(虽然不能完全避免深分页，但是可以进行优化，比如和前端约定，每次都要把当前页面的最后一条数据的id传入到后端)，还可以查看《谈谈对Mysql数据库优化的见解》，或者是查看我Mysql专栏下的其他文章，对数据库的优化都做了详细的分析。
2.表设计冗余数据
虽然是反范式的设计，但是冗余数据可以减少多表关联查询，如果在分库分表的时候，可以在不同的库上冗余同一张数据，这样就可以不需要跨库查询了。
3.使用连接池管理数据库连接
和线程池一样，使用池化技术来管理连接，避免频繁创建和销毁连接，调高数据库的效率。
4.使用数据压缩技术
这一点针对网络数据传输的，对于大数据量的响应，需要尽量使用压缩来进行处理，比如说使用gzip可以减少网络传输的数据量，加快了接口响应。
5.终极绝招
如果此时优化数据库配置，优化sql都没办法解决，此时就有两个终极解决方案：
(1)加机器；
(2)换数据库，有可能当前数据库不适应你的系统，可以去找一下是否有更合适该业务系统的数据库。
