最近压测一个接口，发现吞吐率一直上不去，平均响应时间达到13秒多。
压测线程组设置如下：
200个线程，60秒内执行完成，每个线程循环60次。可以归纳为每秒启动200个线程。
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压测结果如下：
平均响应时间在13秒左右；吞吐量只有14.2。
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下面说一说自己的解决思路：
1、先去服务器上面看了一下，CPU和内存的占用情况。
top #查看CPU情况
mysqld占用CPU资源持续在370%以上。
image.png
然后我用nmon监测了一下压测时CPU的占用情况，具体如下：
image.png
free -m #查看内存占用情况
可利用内存一直都是6G左右。
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综合以上说明主要问题出在高并发的时候mysql占用CPU比例过高。
2、mysql的问题，肯定是因为接口在进行数据库操作的时候，某些sql语句出了问题。在压测并发的时候，登录mysql后，用命令
show processlist
看到有一条sql多次出现，网上看了的解释如下：
sending data 代表sql正从表中查询数据，如果查询条件没有适当索引，会导致sql执行时间过长
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单独复制这条sql执行以下，发现时间在0.27秒左右，似乎不是很慢。
image.png
首先我去代码中定位到这条sql，
List listBill = billService.findByStoreIdAndOrderNumber(storeId, orderNumber); //根据商户号、订单号查询是否已存在订单，返回List数组
if(!listBill.isEmpty()){
//已存在订单，并且是正常消费订单，提示订单已存在
if(transMain.getTransType() == 1){
return "订单数据重复";
}
if(transMain.getTransType() == 6){
//反结账订单， 先删除原先订单
}
}
这个listBill只是为了判断上报的订单是否已存在，如果已存在，提示已存在，不需要新增。此处先优化这条sql。判断是否存在，不需要将全部的字段都返回，只需要count一下即可。
改写如下：
将返回的List改写为返回数量。
Long billCount = billService.countByStoreIdAndOrderNumber(storeId, orderNumber); //根据商户号、订单号查询是否已存在订单，返回count数量
if(billCount > 0){
//已存在订单，并且是正常消费订单，提示订单已存在
if(transMain.getTransType() == 1){
return "订单数据重复";
}
if(transMain.getTransType() == 6){
//反结账订单， 先删除原先订单
}
}
3、改完后，再次同样策略压测。发现结果如下
mysql占用CPU占用率变化不大，只是下降了10%左右。但是压测结果有了很大的提升。如下：
image.png
image.png
平均响应时间提升了5秒左右，吞吐率也上升到了30。
但是，这个效果还是不太理想！！执行
show processlist
后发现：
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改写后的这条sql也频繁的出现。说明还是这条sql的问题。
3、加索引
改sql后虽然有些许改善，但是还是不够理想，所以最后只能加索引，增加查询速度。
在where查询条件上加索引，会很有效果，所以此处我的所以加在storeId, orderNumber这两个字段上，类型为聚合索引。
ALTER TABLE `bill`
ADD INDEX `storeId_orderNumber_index` (`storeId` ASC, `orderNumber` ASC);
加完索引后，再次压测。结果如下：
压测报告：
平均响应时间：0.13秒，吞吐率：135。 有了非常大的提升。
image.png
CPU占用情况：
可以看到mysql的CPU占用率降到了40%以下。
image.png
总结：
1、压测发现接口响应时间不理想；
2、可以肯定是代码问题，想办法定位到具体哪一行代码。
3、登录服务器，查看CPU、内存、I/O等情况。
4、发现是mysql占用CPU过大。
5、使用show processlist查看压测时sql运行情况。
6、定位到具体代码。
7、优化代码逻辑，再次压测验证结果。
8、代码优化有一定效果，但效果不大。增加数据库索引。解决问题。
思考：
1、select * 与 select count(*) 的性能区别。
以往一直只是听说，避免使用select * ，但是没有遇到select *与select 具体字段的性能区别，在此处就遇到了。不需要的字段会增加数据传输的时间，即使mysql服务器和客户端是在同一台机器上，使用的协议还是tcp，通信也是需要额外的时间。
2、索引对于查询的性能提升原理。