Redis 大 Key 与多 Key 拆分方案

在 Redis 使用过程中，大 Key 或 Key 数量过多的问题。 常见场景包括： 单个 String 类型 Key 的 Value 很大； Hash、Set、ZSet、List 中存储了过多元素； Redis 集群中存储了上亿个 Key； Bitmap 或 BloomFilter 占用空间过大。
作者：old wang
分类： 性能优化
标签： #Redis

MySQL 深分页查询优化：从 17 秒到 300ms 的一次记录

有一张财务流水表，数据量接近千万级，未做分库分表。 原始分页查询使用了 LIMIT，优化前耗时接近 17 秒： 16 s 938 ms 调整 SQL 后，耗时降到 300ms 左右： 347 ms 优化方式并不复杂： 先在子查询中只查主键 ID，再通过主键关联回原表查询完整字段。 也就是把原来的
作者：old wang
分类： 性能优化

Java 双层for循环

在日常开发中，经常会遇到两个集合之间做数据匹配的场景。 比如： 用户列表匹配用户备注； 订单列表匹配支付记录； 商品列表匹配库存信息； 部门列表匹配员工信息； 主表数据匹配明细数据。 很多时候，最直接的写法是双层 for 循环。 数据量小的时候，这种写法问题不明显。 但当数据量变大后，双层循环的性能
作者：old wang
分类： 性能优化

线程池抛了异常怎么处理？

线程池抛了异常怎么处理？只写 try-catch 还不够 在 Java 项目中，线程池是很常见的异步执行工具。 但线程池里的任务一旦抛出异常，处理方式并没有很多人想得那么简单。 尤其是 execute() 和 submit() 两种提交方式，对异常的处理行为完全不同： execute() 提交的任务
作者：old wang
分类： 性能优化

CompletableFuture 异步异常处理记录

在 Java 项目中，CompletableFuture 经常用于异步任务编排。 例如： 异步发送消息； 异步调用第三方接口； 多个任务并行执行； 接口中异步处理非核心逻辑； 聚合多个异步任务结果。 但在使用 CompletableFuture 时，有一个很容易忽略的问题： 异步任务中发生异常，不一
作者：old wang
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Spring Boot 批量插入大量数据

Spring Boot 使用 ThreadPoolTaskExecutor 批量插入大量数据 在业务系统中，经常会遇到批量导入数据的场景。 例如： Excel 批量导入； 日志数据入库； 第三方数据同步； 历史数据迁移； 大批量初始化数据。 如果数据量只有几千条，单线程批量插入通常就够了。 但如果数
作者：old wang
分类： 性能优化

Spring Boot 使用 Function 和异步线程池处理列表拆分任务

在业务开发中，经常会遇到批量处理数据的场景。 例如： 批量导入 Excel 数据； 批量调用第三方接口； 批量处理订单； 批量同步用户数据； 大列表分片计算； 批量生成报表数据。 如果直接用单线程遍历整个列表，数据量较大时处理时间会比较长。 一种常见做法是： 将大列表拆分成多个小列表，每个小列表交给
作者：old wang
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