通过创建数据表索引，有效提升系统性能。

一、问题背景

在11月10日下午5点，出现channel异步下发消息队列消息积压报警，经排查分析是因为channel请求鑫某亿服务商落单时间过长，导致了channel消费消息队列的消息变慢的情况。所以，专项对鑫某亿系统相关业务进行优化。

一（1）、现场

如下是grafana监控平台上，鑫某亿服务商当时的服务器CPU使用率，如下所示：

图中可见，当时鑫某亿的CPU很长一段时间都是满负荷的状态，以至于服务器出现了卡顿的现象，间接的导致了落单慢的问题。

一（2）、分析

鑫某亿服务商系统和数据库部署在同一台服务器上，服务器配置：阿里云虚拟服务器8核16G。CPU持续飙高一般都是由于CPU进行着满负荷的计算：

1）程序出现了死循环，导致CPU一直在计算。目前来看只是大量下发的时候出现这个问题，所以可以排除死循环的问题；

2）程序存在大量的计算工作，导致CPU一直在计算。结合业务场景分析，可以排除这个猜想

3）数据库进行了大量的查询计算，导致CPU一直持续飙高。正好符合目前的场景，在大量的下发的时候必然会进行大量的数据库操作；

一（3）、紧急修复

赶紧紧急进行排查分析，当晚发现有两点问题待紧急优化，如下文细述。

 

二、问题解决（三板斧）

1、第一斧 – 增加联合索引，让频繁的全表查询变为精准定位 （全表扫描 → 索引精准定位）

服务商下发单在记账时，会从商户账户冻结交易金额，为了确保防重，会先校验该笔订单是否已经冻结过，如果已经冻结过，就不能重复冻结，如下图所示：

这个防重冻结的SQL是：

可见，使用到了order_id和type这2个字段作为where条件去查询记账流水表t_acc_detail_trans。如果有一个索引，包含了order_id和type，是不是就可以很快得到查询结果。依据这个就建立了一个联合索引，uni_order_id_type。这样的话，能快速的知道符合这个条件的账务流水存不存在，加上这个索引之后避免了全表扫描，而且P99的情况下都不会回表确认，因为索引明确的就告诉了是否存在。

2、第二斧 – 转换查询方式，通过等价变换利用索引 （全表扫描 → 索引范围扫描）

在下发的时候需要判断自由职业者有没有与服务商签约，所以要查服务商的签约表T_SOHO，表中存在一个唯一索引（ unique index UNI_T_SOHO  (ID_CARD, NAME, CARD_NO, MER_ID)），在下发时需要对存在签约信息做一个判断，如下图所示SQL，但是这个SQL并没有命中这个索引：

先解释一下这里用到的upper函数，是因为有一部分人的身份证是带有字母“X” 的，但是在录入的时候没有判断是录入的是“x" 还是“X”，所以这里利用upper来做兼容。由于在字段上使用了函数，导致无法走这个字段索引，最后只能全表扫描去判断有没有符合条件的签约记录。针对这种情况，做了如下更改：

通过等价转换，将字段上面的函数去掉，使之可以走索引，美中不足就是需要走两次索引，不过相对于全表扫描在性能上已经是天壤之别了。

TODO：经对近期下发交易进一步分析，发现存在同人同日有多次下发的情况，考虑到T_SOHO表的签约数据在发生后几乎不会有变化，所以，后续可进一步优化，使用本地缓存或redis缓存，来有效减少数据库请求次数。

3、第三斧 – 大量频繁执行的SQL进行重点分析 （全表扫描 → 索引范围扫描）

第二天观察优化效果，鑫某亿服务商依然存在CPU持续过高的问题，开始分析最近上的需求，发现有一个需求是增加下发时效，由于时间紧急，第一步是减少channel请求服务商查询下发结果的延迟队列查询时间，可见现在查询的次数会变多，由于CPU过高导致的下发时效变慢，但是channel又一直查询下发结果，必然会雪上加霜，所以分析订单查询的代码，发现存在这样一个查询：

这个是每次查询都会查询通道订单，用于告知业务系统通道返回的详细信息，每次channel查询订单状态都会执行一下这个查询，经查看这个查询并没有创建相应的索引，而是进行了全表扫描，所以加上order_id的索引，将全表扫描变为为索引范围扫描，再少量的几次回表。

三、优化成效验证

11月14日下发：

 

 

11月16日下发：

 

 

四、经验总结

1. 一定要充分理解业务和系统流程，只有知道自己在做什么才能知道如何更好地去做；
2. 出现问题可以先从主流程上进行充分的优化，只有没有任何优化的地方，才采取考虑引入其他框架或者扩硬件；
3. 理论知识很重要，付诸实践更重要，不规避问题才能更好地成长；