优惠券项目三

整体项目介绍:

https://blog.csdn.net/wenjieyatou/article/details/80190886

优惠券项目一介绍:

https://blog.csdn.net/wenjieyatou/article/details/80191083

优惠券项目二介绍:

https://blog.csdn.net/wenjieyatou/article/details/80203860

下面是优惠券项目三介绍:

分支1.3

目的:通过程序代码和优化数据库来提高性能

具体方案:

1:以前获取券组下所有的优惠券修改为获取100条(经测试统计得出发送50张券消耗时间是106s,每次获取优惠券大约耗时是2s多,整体性能提升近3倍)

 /** * 获取券组下优惠券 * @param vendorId * @param actNo * @param groupNo * @param type * @return */ private List<Coupon> getCoupons(Long vendorId,String actNo,String groupNo,int type) { Coupon coupon = new Coupon(); coupon.setVendorId(vendorId); coupon.setActNo(actNo); coupon.setSubgroupCode(groupNo); coupon.setState(type); coupon.setPageIndex(0); //限制获取数量为100。 coupon.setPageSize(100); String key = String.format("%s_%s_%s", vendorId, actNo, groupNo); List<Coupon> coupons = new ArrayList<>(); if (couponMap.get(key) != null) { coupons = (List<Coupon>) couponMap.get(key); } if (couponMap.get(key) == null) { coupons = couponDao.getCouponListByPage(coupon); if (CollectionUtils.isNotEmpty(coupons)) { couponMap.put(key, coupons); } } return coupons; } 

2:优化sql,加入组合索引(统计得出发送50张优惠券消耗总时间是2.5s,每次获取优惠券大约耗时是0.015s,整体的性能提升了近42倍)

组合优化参考:https://blog.csdn.net/u013628152/article/details/51550923

3:加入本地缓存(如果一次性获取的优惠券先放入map中,那么下次如果还有就不需要从库中获取优惠券。统计发现:10件商品,每件商品发50张优惠券
不加本地缓存效率耗时是7.5s,加入本地缓存后耗时约5.5s,整体性能提升了2s)

这个做法主要是在类里面定义一个map,第一次访问数据库后将数据存在map中,后面再有请求时可以先在map中取,map中没有的话再访问数据库,之后将新访问的数据存在map中。考虑并发问题,可以使用concurrenthashmap。

这种添加本地缓存比较适用于单服务器部署,在集群情况下是不太好。另一种做法是使用redis构成分布式缓存。

 private Map couponMap = new ConcurrentHashMap();
 List<Coupon> coupons = new ArrayList<>(); if (couponMap.get(key) != null) { coupons = (List<Coupon>) couponMap.get(key); } if (couponMap.get(key) == null) { coupons = couponDao.getCouponListByPage(coupon); if (CollectionUtils.isNotEmpty(coupons)) { couponMap.put(key, coupons); } }

4:对于发券采用批量更新来替代for循环(由上面的约5.5s性能提升为大约4.8s)

意思就是执行一次数据库连接 sql的编译。避免了每次都重新请求数据库,每次重新编译sql。

原文链接:https://blog.csdn.net/wenjieyatou/article/details/80206069?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165277499316781667814000%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=165277499316781667814000&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-15-80206069-null-null.nonecase&utm_term=%E4%BC%98%E6%83%A0

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