“性能优化就像挤出海绵中的水，能挤出多少，主要取决于海绵中的水分有多少”

@图片：2022年9月拍摄于北京中关村 @摄影师：刘先生

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背景介绍

有这样一种业务场景，业务计算完成之后，会产生上百万的数据，而这百万级的数据如何入库保存，成了让人头疼的问题。

数据库是MySql，由于数据库超时时间限制和单次提交的数据量的限制，百万级数据不可能一次性入库，于是采用分批提交的方式，尽管数据能够成功入库保存，但时间慢的有些让人难以接受。本地开发主机由于程序和数据库在同一台电脑，硬盘是固态硬盘，保存耗时30秒，服务器由于网络及硬盘速度的影响，百万数据保存耗时在2分钟左右。

下面分享一下在不改变硬件及现有基础技术框架的前提下，仅靠修改代码逻辑，如何将百万数据保存耗时降到0.6秒，速度提升50倍，内存减少50%。

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处理逻辑

第一步：合并数据

这个问题的本质是：数据量大，而优化的首个出发点是，如何减少数据量。按照这个思路，将数据按照数据主体进行汇总合并，多条数据合并成一条，以JSON形式，存储在一个字段中，减少入库数据量，最终，数据条数降低了100倍，现在需要处理的就是万级数据的入库问题，问题难度一下子降低了。

如下图所示，进行数据合并之后，BenchmarkDotNet测试结果，平均耗时从27.6秒降到4.6秒。

第二步：压缩数据，减少数据大小

经过上一步数据合并之后，数据的数量减少了，但数据空间大小并没有改善，这百万数据占用空间在100M左右，这一步从减小数据空间的角度，采用GZip压缩JSON数据，减少网络传输，及数据磁盘写入压力。

从下图的测试结果看，执行效率略有提升，重要的是数据大小从100M减低到30M，减少70%空间占用。

第三步：自定义序列化

JSON格式是最常用的一种序列化格式，但是否是最好的，考虑到具体的业务场景，是否可以用一种更简单的序列化格式进行取代呢，在这一步中，便进行了一次尝试，由于数据都是key-value形式，而value都是值类型，自定义序列化也变得非常简单。

JSON序列化后的数据

自定义序列化的数据

采用自定义序列化比采用JSON序列化，数据空间减少17%，尽管处理速度并没有明显提升，但内存耗用降低了50%。如下图所示

第四步：优化反射性能

上一步自定义序列化的过程中使用到了反射，由于数据量大，反射的性能问题被放大，这一步采用委托优化反射性能。

相较于上一步，速度提升近1倍，但内存耗用也增加了1倍，如下图

第五步：多线程并行处理

经过以上几步，执行速度降到了2秒，但这个速度我依然不够满意，于是祭出性能优化的终极杀器：多线程处理。有关多线程编程可以参考我之前的文章。

至此：处理速度为0.59秒，性能提升近50倍（49.23倍）内存占用减少50%。

用一张MySql数据库仪表盘的截图，直观展示两段逻辑执行时的性能差异：

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思路总结

1.减少数据数量：合并数据项

2.减小数据空间：GZip压缩

3.优化反射性能：创建属性访问委托，提升属性读写速度

4.多任务并行：信号量控制并发数量，加锁控制临界资源访问，留意多线程下异常处理，任务取消

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再啰嗦几句

起初优化的目标是性能提升100倍，显然有点高了，最终提升了50倍，当然目前还有一定优化空间，比如：有些小伙伴可能已经看到了，计算结果数据大部分的是0，这些为0的数据，其实是不需要保存的，这样即可以进一步减小数据量。

另外考虑到数据增量，每次有几百万数据入库，一年产生的数据将近5亿，这样大的数据量，在MySql中处理压力是很明显的，因此，引入分布式数据库才是长久的解决办法。

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