java企业建站数据如何优化？(实用技巧提升访问效果)

今天跟大伙唠唠优化企业网站数据库那点事儿。上个月接了个活，甲方是个电商公司，刚上线那会儿访问还行，结果搞促销活动时直接崩了。用户投诉像雪花似的飘过来，我只能深更半夜爬起来救火。

从卡成狗到顺滑的第一步

打开监控一看，数据库CPU直接飚到98%。我楞是把所有超过200ms的SQL都揪出来，好家伙！商品列表页那条查询居然没加索引，全表扫描三百万条数据，这不卡死才怪。当场给常用搜索字段建了联合索引，查询时间立马从1.8秒降到200毫秒。不过索引也不是乱建的，有次手贱建太多，写操作反而慢了30%，又灰溜溜删掉几个。

连接池踩的坑真酸爽

接着发现客户端频繁报超时错误，查日志发现是数据库连接不够用。原来用的默认配置，连接池就10个，高峰期两百人抢10个厕所坑位能不急吗？把连接池换成HikariCP调到50个（服务器内存扛得住的情况下），还在代码里加了finally闭包确保连接归还。结果有新人写的Service层忘关连接，半夜又给我整崩一回，气得我直接上监控告警。

缓存这把双刃剑

商品详情页的并发查库太狠，决定上Redis缓存。刚开始傻乎乎用商品ID当key，结果用户查冷门商品时缓存穿透直接打穿数据库。改成布隆过滤器挡无效请求，热门数据设30分钟过期。最坑的是有次运维误删缓存，瞬时流量把数据库打挂，现在学乖了做缓存预热，半夜用脚本悄悄灌数据。

SQL慢？我直接拆了它！

瞅见有个统计报表SQL写了八十行，执行要12秒。心一横把大查询拆成五个小查询，在Java里做数据聚合。虽然代码变复杂了，但每个查询都压到2秒内。还顺手把实时统计改成凌晨跑定时任务，白天直接查结果表，用户端响应直接从龟速变光速。

分库分表的心酸史

订单表突破两千万时索引都快撑不住了。硬着头皮搞分库分表，按用户ID取模分了8个库。结果原先跨表查询的接口全报错，连夜重写分页逻辑，还得用sharding-jdbc合并结果集。最坑的是有业务要查全量数据，只能单独建个只读实例给BI用。

折腾完这波再压测，QPS从原来800提升到3500，GC停顿从1秒降到200毫秒内。不过优化这事，永远别觉得完事了——昨天发现个新接口没走缓存，SQL写得跟面条似的，得，今晚又要通宵改代码了！