苍穹定制化开发性能优化专题系列（七）-定制化开发代码优化案例原创

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22人赞赏了该文章 3,956次浏览编辑于2022年06月22日 15:24:55

摘要由AI智能服务提供

本文讨论了定制化开发中性能优化的方法和案例。首先概述了通过traceId等手段排查性能问题的常见方法，并指出某些性能问题可能由SQL执行次数过多而非单次耗时引起。随后通过三个案例详细分析了性能瓶颈和优化方法，包括通过批量查询减少数据库访问、优化大数据处理中的循环嵌套和变量计算、采用懒汉式加载优化树形控件等，旨在提升苍穹定制化开发中的代码效率。

1 前言

前几期定制化开发性能优化系列，我们分享了如何在生产环境中排查性能问题，如：通过traceId定位耗时模块，通过慢SQL定位耗时SQL，通过线程堆栈定位耗时代码，通过调用链跟踪梳理服务调用逻辑，通过监控指标分析资源影响（堆内存，CPU负载......）等。然而，不是所有性能问题都会体现在慢sql日志上，有些场景，单次数据库或redis操作耗时很小，但系统整体响应却很慢。这种情况可能不是有慢SQL，而是某些SQL被执行了次数过多，这时候就需要分析业务逻辑，优化代码解决问题。本文通过一些定制化开发中常见的代码优化场景和案例，为苍穹定制化开发代码提供一些优化思路。

2案例分析

2.1案例一

1. 背景：某项目生产环境，F7操作全选数据后（数据约2w+条），需对所选数据处理并返回上级页面展示（每条数据先做关联表单查询，并构造单据体和子单据体等数据，再插入上级页面对应的单据中），该操作耗时约为8.3分钟，且最

终页面返回504。

部分关键代码如下图：

在回调closedCallBack中对选中的数据进行处理

图片2.png

图片3.png

图片4.png

2. 代码分析：可以发现，代码中存在多层循环嵌套，循环体中又包含数据库查询，并且对大数据包循环使用了model.setValue更改数据，以及变量重复计算。

3. 优化方式

（1）for循环查询数据库

图片5.png

将多次查询优化为一次批量查询，在最外层的循环中将id添加至list集合，查询时直接以list作为过滤条件，采用in的方式，保证只查询一次数据库。

（2）对大的数据包(>100)循环使用model.setValue更改数据

参考《苍穹定制化开发规范》：

禁止对大的数据包(>100)循环使用model.setValue更改数据；对大量数据对象修改，可以循环对象使用property.setValueFast设置值，最后统一updateView如：

for(DynamicProperty property : treeEntryProperties) {

property.setValueFast(newObj, objProps.get(property.getName()).getValueFast(obj));

}

this.getView().updateView(entryKey); //针对修改数据局部刷新

（3）变量重复计算

图片6.png

代码中存在多处对集合长度重复计算，将for循环优化成：

for (int i = 0, n = list.size(); i < n; i++) {}

此写法可避免每次计算数组或者集合的大小，且变量作用域遵循最小范围原则。

（4）for循环嵌套

对于循环嵌套，优化的思路是减少循环次数，尽可能将执行次数由i*j*k优化成i+j+k。该代码中，内层循环中子单据体的数据封装需用到父单据体中的数据，可将父单据体数据在外层中使用Map存储，key值为与子单据体关联的标识（如：单据id），value值为父单据体的数据，或直接将list转换成Map，在内层循环封装子单据体数据时再根据key值进行匹配获取数据。

4. 总结

开发中循环语句是高频次代码，若设计不合理，容易出现多层循环嵌套进行数据对比或封装，循环中操作数据库，重复执行等情况。当数据量较大时，这类写法易引发性能问题。

除上述案例涉及问题之外，循环嵌套还需关注以下要点：

（1）避免在循环中调用服务；

（2）多层嵌套循环应该遵循“外小内大”原则；

（3）提取与循环无关的逻辑至外层；

（4）捕获异常易产生额外系统开销，应避免在循环中捕获异常。

2.2案例二

1. 背景：某项目在定时任务中做大数据量查询并更新操作（查询：400w+记录，更新：200w+记录），耗时较长，部分关键代码如下：

图片7.png

2. 代码分析：原始代码中，对大数据采用分批次更新，设计合理。但代码实现上，只在数据更新操作时做了分批处理，查询获取更新数据源时未采用批量查询，依然存在循环遍历数据库，查询未使用索引等不当之处。

3. 优化方式

（1）分批处理：原始代码中分批实现如下图，首先，建议先在最外层循环将待更新的数据分批（定义分批次数及每次更新数据量），其次，将现有BusinessDataServiceHelper.loadSingle查询单条数据改为使用BusinessDataServiceHelper.load查询批量数据，并返回Object数组（此做法可以避免循环中遍历查询），再以Object数组为更新参数做批量更新。

图片8.png