有以下这些方法
- 优化索引。给where条件的关键字段，或者 order by 后面的排序字段，加索引。
- 优化sql语句。比如避免使用select *、批量操作、避免深分页、提升group by的效率等
- 避免大事务。使用@Transactional注解这种声明式事务的方式提供事务功能，容易造成大事务，引发其他的问题。应该避免在事务中一次性处理太多数据，将一些跟事务无关的逻辑放到事务外面执行。
- 异步处理。剥离主逻辑和副逻辑，副逻辑可以异步执行，异步写库。比如用户购买的商品发货了，需要发短信通知，短信通知是副流程，可以异步执行，以免影响主流程的执行。
- 降低锁粒度。在并发场景下，多个线程同时修改数据，造成数据不一致的情况。这种情况下，一般会加锁解决。但如果锁加得不好，导致锁的粒度太粗，也会非常影响接口性能。
- 加缓存。如果表数据量非常大的话，直接从数据库查询数据，性能会非常差。可以使用Redis 和memcached提升查询性能，从而提高接口性能。
- 分库分表。当系统发展到一定的阶段，用户并发量大，会有大量的数据库请求，需要占用大量的数据库连接，同时会带来磁盘10的性能瓶颈问题。或者数据库表数据非常大，SQL查询即使走了索引，也很耗时。这时，可以通过分库分表解决。分库用于解决数据库连接资源不足问题，和磁盘10的性能瓶颈问题。分表用于解决单表数据量太大，sql语句查询数据时，即使走了索引也非常耗时问题。
- 避免在循环中查询数据库。循环查询数据库，非常耗时，最好能在一次查询中获取所有需要的数据.b
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