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性能优化揭秘：将淘宝商品 API 响应时间从 500ms 优化到 50ms 的技术实践

news 2025/10/21 9:20:21

在电商系统中，商品 API 的响应速度直接影响用户体验和平台转化率。本文将详细揭秘某电商平台（模拟淘宝场景）将商品详情 API 从 500ms 优化至 50ms 的完整技术实践，包含具体优化思路、代码实现及效果验证。

一、背景与问题分析

1.1 原始架构痛点

原始商品 API 架构存在以下问题：

同步调用 7 个下游服务（价格、库存、评价、推荐等）
数据库未做分库分表，单表数据量超 5000 万
无缓存策略，每次请求均穿透到数据库
序列化使用 JSON 库性能较差
线程池参数配置不合理，存在频繁上下文切换

1.2 性能基准测试

通过压测工具 JMeter 对原始 API 进行测试（100 并发）：

平均响应时间：512ms
95% 响应时间：786ms
QPS：195
错误率：3.2%（超时导致）

二、优化方案实施

2.1 缓存架构重构

采用多级缓存策略，从内存到分布式缓存逐层优化：

// 1. 本地Caffeine缓存（10分钟过期，3万容量）
private final LoadingCache<String, ProductDO> localCache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(30000).expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).recordStats().build(key -> loadFromRedis(key));// 2. Redis分布式缓存（30分钟过期，预热+降级）
private ProductDO loadFromRedis(String productId) {String json = redisTemplate.opsForValue().get("product:" + productId);if (json != null) {return JSON.parseObject(json, ProductDO.class);}// 缓存穿透防护：空值缓存5分钟ProductDO product = productMapper.selectById(productId);if (product == null) {redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, "{}", 5, TimeUnit.MINUTES);return null;}redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, JSON.toJSONString(product), 30, TimeUnit.MINUTES);return product;
}// 3. 缓存更新策略（Canal监听数据库binlog）
@Component
public class ProductDataListener implements EntryHandler<ProductDO> {@Overridepublic void insert(ProductDO product) {updateCache(product);}@Overridepublic void update(ProductDO before, ProductDO after) {updateCache(after);}private void updateCache(ProductDO product) {// 先更新Redis，再删除本地缓存（避免缓存不一致）redisTemplate.opsForValue().set("product:" + product.getId(), JSON.toJSONString(product), 30, TimeUnit.MINUTES);localCache.invalidate(product.getId());}
}

2.2 数据库优化

分库分表：按商品 ID 哈希分片，分为 8 个库 32 张表
索引优化：新增联合索引idx_category_price，优化查询语句

-- 优化前查询（全表扫描）
SELECT * FROM product WHERE category_id = ? AND price < ? ORDER BY sales DESC LIMIT 10;-- 优化后查询（索引覆盖）
SELECT id,name,price,sales FROM product 
WHERE category_id = ? AND price < ? 
ORDER BY sales DESC LIMIT 10;-- 分表路由配置（ShardingSphere）
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.product.actual-data-nodes=db${0..7}.product_${0..3}
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.product.database-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.product.database-strategy.inline.algorithm-expression=db${id % 8}

2.3 服务调用异步化

将同步调用改为 CompletableFuture 并行调用，减少等待时间：

// 优化前：同步调用（串行执行，总耗时=各服务耗时之和）
ProductPrice price = priceService.getPrice(productId);
ProductStock stock = stockService.getStock(productId);
List<Comment> comments = commentService.getTopComments(productId, 5);// 优化后：异步并行调用（总耗时≈最长单个服务耗时）
public ProductDetailDTO getProductDetail(String productId) {// 1. 并行调用各服务CompletableFuture<ProductPrice> priceFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> priceService.getPrice(productId), executor);CompletableFuture<ProductStock> stockFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> stockService.getStock(productId), executor);CompletableFuture<List<Comment>> commentFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> commentService.getTopComments(productId, 5), executor);// 2. 等待所有结果返回CompletableFuture.allOf(priceFuture, stockFuture, commentFuture).join();// 3. 组装结果return ProductDetailDTO.builder().price(priceFuture.join()).stock(stockFuture.join()).comments(commentFuture.join()).build();
}// 线程池优化配置
@Bean
public Executor serviceExecutor() {ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();executor.setCorePoolSize(20);  // CPU核心数*2executor.setMaxPoolSize(50);executor.setQueueCapacity(1000);executor.setKeepAliveSeconds(60);executor.setThreadNamePrefix("product-async-");executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());return executor;
}

2.4 序列化与协议优化

替换 JSON 为 Protobuf，减少数据传输量和序列化耗时
接口返回字段裁剪，只返回前端需要的字段

// 商品详情Protobuf定义
syntax = "proto3";
message ProductDetail {string id = 1;string name = 2;Price price = 3;Stock stock = 4;repeated Comment comments = 5;message Price {double original = 1;double current = 2;}message Stock {int32 quantity = 1;bool limited = 2;}message Comment {string id = 1;string content = 2;int32 score = 3;}
}

// Protobuf与Java对象转换工具
@Component
public class ProtoConverter {public ProductDetailDTO protoToDto(ProductDetail proto) {// 只转换需要的字段，减少数据处理量return ProductDetailDTO.builder().id(proto.getId()).name(proto.getName()).price(convertPrice(proto.getPrice())).stock(convertStock(proto.getStock())).build();}
}