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前言
上一篇《.NET-记一次架构优化实战与方案-梳理篇》整理了基本的业务知识，同时也罗列了存在的问题，本篇主要是针对任务列表的页面进行性能优化。
该篇主要涉及的是代码实现上的优化，实现上的问题是战术债务，也就是我们平常出现的各种BUG，这种问题一出直接影响业务运营与系统运作。
你永远想象不到同一条SQL相差个3.5秒钟，遍历两次就导致了 3.5秒*2次 = 7秒的耗时。具体请看下文。
二八原则
有接触过性能问题的朋友应该都了解过，一般性能瓶颈都是在某行代码或者某个方法，而不是整一个代码实现流程。
例如：遍历计算、没使用到索引的SQL语句、多余重复的接口请求等等。
以二八原则的思想来考虑，80%性能耗时由20%的代码引起，因此我们处理原则就是具体定位，具体问题，针对解决。
现象描述
任务列表页面问题主要体现于加载任务列表过慢的性能低效问题，就如上一篇所说的加载事件需要11秒！这种对于用户来说是不能忍受的，特别是以现状JOB触发的方式时效如此低，用户多看两次，估计就会有放弃该产品的冲动。
因此我们需要遵守3秒钟原则。
3秒钟原则
现代人的生活节奏都很快，网页间的切换速度也越来越快。所谓“3秒钟原则”，就是要在极短的时间内展示重要信息，给用户留下深刻的第一印象。当然，这里的3秒只是一个象征意义上的快速浏览表述，在实际浏览网页的时候，并非真的严格遵守3秒。
因此，在设计互联网产品的页面时，用户等待时间越少，用户体验越好
优化实施
任务列表页面为以信息展示的读操作为主，因此对于 I/O 密集型程序，问题主要体现于两点：
- 慢查询语句
- 多次建立查询
多次建立查询
该问题主要从代码实现方式上解决，场景又分为两种情况：
信息重复查询
描述：函数 A 查询了一次 Users 信息，其函数 A 的子函数 B 又进行了一次查询了一次Users 信息。
解决方案：去除子函数 B 的重复查询，并提供参数由函数 A 传入
遍历查询
描述：item.foreach(item=> _userIdRespository.Get(a=>userId == item.userId) )
解决方案：先批量查询，然后在内存过滤。
var userIds = item.Select(a=>a.UserId);
var users = _userIdRespository.ToList(a=>userIds .Contains(a.userId));
Item.foreach(item=>{
Var user = users .where(a=>a.userId == item.userId)
})
以上并不是什么特别牛逼的技术，但是往往是某些地方性能瓶颈点，而导致这样的原因也只有一点，贪方便。上遍历查询的例子看出，两种写法的代码量的确差了几行，但是在实际使用场景中性能会差几倍，而且随着业务的增长其差距越发的明显。
慢查询语句
对可能出现慢查询的语句的进行日志埋点记录耗时（特别是手写 SQL 与复杂视图），定位后可与专业人士沟通优化，我们有DBA，因此我只要把问题定位到就好了。
下面展示一个我在优化时候遇到一个的情况：
优化前是查询一个复杂视图，因为查询没用到索引，单次查询了3.5秒，在生产环境还有遍历2次的情况，一个7秒。
优化后将视图改成存储过程，并通过业务了解到一个用户只会查询出一条记录，重复查的情况，耗时直接降到120+毫秒
优化经历
我刚完成这个需求二期上线，就收到加载慢的消息，整个优化过程并非一步到位的，主要分了三步：
第一步，能立刻可预见的，比较低级的优化了，并将列表加载改成异步，因为需求已经上线了，要先唬住用户。
第二步，把多次建立查询和部分已经在测试环境很慢的语句。优化完了之后发到了生产，快了2秒多，但是仍然不理想
第三步，给所有有可能查询慢的地方都写上日志，后来定位到了好几个慢查询，其中上面是罪魁祸首。
发布上线后，从原来的11秒耗时，降到1秒到2秒，细心的朋友会看见，在加载列表有一段UpdateUserTaskStatus的代码，这个是在读页面做更新操作，具体原因与分析放到下一篇进行讲解
结尾
本篇主要讲解了我在优化页面加载性能过程中一些经历，当然想优化到极致还有更多做法，例如彻底的前后端分离，读缓存等等。
然而我们需要在投入与产出比之间做出权衡，以有限的成本，使用朴实的技术，达到有效的目标效果。