作为一个后端开发者来讲，在大多数的时间里都是在开发各种各样的业务接口，在保证后端接口可用性的同时，还要保证接口的可靠性以及接口的稳定性，调用性能等等。那么如果我们开发的接口调用逐渐变慢了，我们应该如何去解决这个问题呢？

采用异步编程

提到异步编程，第一个想到的就是使用多线程的的方式来实现异步编程，这里比较推荐的方式就是使用自定义的ThreadPool来实现。当然在JDK1.8开始，也可以采用CompletableFuture来实现异步的编程方式。

第二则是采用消息中间件的方式来实现异步操作。例如在实际开发中比较流行的RocketMQ、RabbitMQ、Kafka等等。对于这些技术的详细使用方式这里先不做过多的介绍，有兴趣的同学可以详细了解这其中的原理。

在大数据量处理的时候使用批量操作

后端业务开发不可避免的就是要进行数据库的CRUD，在查询数据库的时候我们要尽量的避免在循环中对数据库进行操作，对于多条数据操作，尽量使用批量处理来对数据进行处理。

当然除了一些的数据库操作，还有在业务操作中会通过远程调用的方式来调用其他的服务，所以要尽量避免在循环中调用RPC操作。

如果需要处理的数据量太大的情况下，还可以采用分批次处理，这样可以避免一次性的数据量过大，导致接口调用超时等问题的出现。

尽量避免大事务操作

在高并发场景中，如果使用了大事务，有可能会导致数据库连接池被撑爆，并且如果锁定数据的情况太多的时候，也可能导致大量的阻塞、锁超时等情况出现，如果数据库执行时间太长，还有可能导致数据库的主从延迟等问题出现。另外由于操作的是大事务，所以如果在事务中间出现异常需要进行事务回滚的时候，也是非常耗时的操作。

那么如何解决大事务的问题呢？

首先我们要尽量避免使用@Transactional注解，虽然这种注解非常的方便，但是声明式事务很难去控制事务的操作粒度，所以推荐使用编程式事务来解决这样的问题。例如在Spring中提供了TransactionTemplate来实现编程式事务，代码如下所示

 @Resource
 private TransactionTemplate transactionTemplate;
    
    @Test
    public void demo(){
        transactionTemplate.execute(action->{
            //执行数据库事务操作
            return null;
        });
    }

对于业务操作中的慢查询优化

在很多业务场景中，由于没有合理的设计索引字段，导致查询效率较慢，所以我们可以通过explain来分析在业务操作中的一些慢查询SQL，如果没有建立合理的索引，可以建立索引就可以解决慢查询的问题。

当然，还有些场景中，虽然建立的索引，但是实际上在查询过程中并没有用到索引。也就是出现了索引失效的情况，这个时候我们就要对查询语句进行优化了。下面是一些常见的索引失效场景。

• 字段类型不匹配
• 索引列使用函数操作
• like使用了左模糊
• 使用了联合索引，但是不满足最左匹配原则

当然在实际开发中，造成索引失效的原因还有很多，这里就不一一进行说明，在实际开发中如果遇到了索引失效的情况，可以根据具体情况来分析解决问题。

在很多情况下，导致数据查询较慢的情况还有可能是数据库表数据太多造成的，由于时间的推移系统产生的数据也在不断增加，最终就导致数据库表数据太多。那么如何解决这个问题呢？就用到了分库分表、冷热数据处理等技术手段，采用ShardingJDBC、Mycat等成熟手段来解决分库分表等问题。

利用缓存操作保障接口访问效率

在一些高并发的系统中，缓存起到的作用是非常重要的。我们可以将一些查询次数较多，但是修改次数不那么频繁的数据写入到缓存中，这样可以减少数据请求对于数据库的访问，减轻数据库压力的同时，也可以提升接口的响应速度。

我们常用的数据缓存中间件就是Redis，但是在使用Redis做数据缓存操作的时候，对于缓存失效时间、缓存key等的设计也是需要我们去注意的关键点。

当然除了使用Redis作为分布式缓存之外，也会使用本地缓存来保证数据缓存稳定性。

合理的控制锁机制

在并发场景中，为了保证线程安全，数据安全等情况的发生，通常会采用到一些的锁机制。但是无论是在单应用多线程场景中使用Synchroinzed关键，还是在多应用，多线程场景中使用分布式锁，我们都需要合理的控制锁的粒度以及锁释放、锁重入等情况。如果锁的粒度较小达不到锁定的效果，如果锁的粒度较大则会影响到系统的并发访问。

总结

在实际工作过程中，如果出现了后端接口访问变慢的情况，可以从上面所说的几个方面来查找相关的解决方案来解决问题。