还是上一篇中提到过的API，通过调查我们发现这个API在需要返回的数据量比较大的有些单次调用中CPU可能达到90%到100%。所以即便是调用量不大的情况下，这个API一样是造成整个系统性能低下的最大贡献者。其中有一次调用返回时间更是长达10s。其实CPU的使用率高的话，响应时间自然就长，需要很长时间的计算才可以返回。
优化的思路还是把单个查询分成多次，降低每次返回的数据集的大小。数据量比较大的表最好是单独查询，不要去和其他表join。比如一张表中我们查出的结果集是10k，和另外一个只有20的结果集相乘就是几十万了，随便再jion一两个表就上百万了。凡是上万的结果集我都不太放心，更不要提10万，百万。另外一个好处是，单独查这一张表的时候不用去LEFT JOIN，INNER JOIN可以解决所有问题，而且JOIN后面的表都是unique的record。有一个查询的结果集特别大，通过分析后我认为是因为查询的时间范围很广，有13个月的结果。为了进一步让单个查询的结果集变小，决定用时间段来分割。比如分成两次查询，各查半年左右。总之我的原则就是单次查询的结果集要小，这样给MyBatis去处理结果集的压力就小。通过对每次查询打印执行时间可以看出来，结果集大的时候返回特别慢，而且CPU也很高，通过工具可以看到ResultSet的getLong，getString等方法调用次数很多。如果还有很多typeHandler那给Mybatis的压力就更大了。
这样分了之后单次查询返回的时间很快。但是问题就是怎么把这些数据合并起来。因为是树状结构的数据，相当于从根部要获得叶子。给你一个“师”的ID，需要查出所有他小面的各级单位的各种数据。一个SQL join到底的结果就是结果集很大，我的做法是一个SQL查出所有“旅”，一个SQL再查出所有“团”，依次类推。如何把这些数据合并呢？一级一级去循环遍历的话必然是一个多层的循环。想象一个5层的循环，没有哪一个程序员愿意这样写。我的解决方案是用HashMap，这就是Hash的好处，寻址很快，不用遍历去找。这样的话避免了多层循环，多层循环的时间复杂度应该是O（n*m*L....)，这样改写之后至少可以变成O(n+m+l....)。还是空间换时间的做法，结果也可想而知，就是产生的临时变量很多，GC很频繁，minor GC很频繁。性能测试之后发现，当TPS到100左右的时候CPU的GC占比有时会有10%左右。但是暂时没有想到更好的办法，目前也还在这个项目可以接受的范围。希望以后能想到更好的办法。不过更好的办法可能是改写需求，让这个API不要一次性返回那么多数据，也就没有挑战性了。。