在微服务架构下，针对有低延时要求的接口耗时优化问题，本文提出了六种常见的方法。

缓存

缓存是通过内存加速数据查询，提升查询性能，特别适用于读取频繁而写入较少的场景。缓存分为两类：

  1. 分布式缓存：采用诸如Redis的内存数据库，提高内存资源的利用率。
  2. 本地缓存：利用应用服务进程的内存，尽管内存资源利用率较低，但访问速度更快，适合用于存储配置信息、全局数据和KA商户信息等。

缓存的本质是创建数据的内存副本，这不可避免地引入了数据一致性问题。缓存机制主要有两种：

  • 缓存失效加载：当缓存未命中时，从基线数据库查询并更新缓存。为解决并发场景下的数据一致性问题，通常结合缓存过期和更新时双删等策略。
  • 全量副本：构建基线数据的完整副本作为缓存，并利用增量同步机制以确保缓存与基线数据的最终一致性。增量更新机制一般可以通过订阅数据库binlog或应用层业务事件消息来实现。

在设计缓存方案时，还需考虑缓存雪崩和缓存击穿等潜在风险问题。

链路精简

在性能优化分析中，可以从业务需求的本质出发，构建一条依赖最小化的精简链路以提升系统性能。
随着系统架构的演进，为了增强通用链路的复用性，可能会不断积累更多的领域能力，导致依赖复杂性持续增加。对于有低延迟要求的业务链路，若过度依赖这些通用链路，可能会引入非必要的依赖，从而影响性能。
为了优化耗时，可以适度牺牲架构上的复用性，通过减少不必要的依赖以简化链路，从而降低接口耗时。

合并调用

随着系统业务逻辑的增长，单次请求中对同一下游的多次调用，或在链路中对同一接口的频繁调用，会导致通信开销增加。通过合并这些调用，可以减少通信次数，有效降低接口延迟。

在设计原则上，接口应保持单一职责。虽然合并多个不同调用违背了这一原则，但实际决策应基于优化效果与设计原则之间的权衡。

此外，全链路系统中可能存在对同一份数据（如用户信息、商户信息）的多次查询。按照设计范式，系统间调用通常传递数据ID而非数据副本。然而，在性能优化的背景下，可以考虑通过传递数据副本来减少不必要的重复查询，从而达到性能优化的目标。

并发处理

在系统设计中，针对独立且无顺序依赖关系的多个调用，实施并发处理是降低接口响应时间的有效手段。Fork-Join模式为解决此类问题的一种通用模式。

以支付决策场景为例，可以并发执行对资产核心系统的资产咨询服务调用，随后同步收集所有接口的响应结果进行汇总处理。类似的，月付风控的预热链路，本质上也是一种并发处理策略。

异步化

在业务流程中，对于无需依赖返回值的调用，如通知发送，可通过异步化处理提升并发性，有效减少接口延迟。

对于流程复杂、耗时高的操作，可以采用分阶段异步处理策略：

  1. 同步受理：在该阶段，执行必要的最小化校验和数据持久化操作，并迅速向请求方返回受理状态。
  2. 异步处理：随后，在异步阶段完成全部业务逻辑处理，并通过回执机制向请求方反馈处理结果。

为保障数据处理的可靠性，必须集成重试补偿机制，以确保系统各节点状态的最终一致性。

快速回执

在实施“同步受理、异步处理”模式的系统中，快速回执是一种优化手段，它允许系统在不必完成所有内部处理流程的情况下，提前向请求方确认处理结果。此方法旨在减少上游系统的等待时间，从而降低整个处理链路的延迟。

以某银行支付产品系统为例，快捷支付业务采用同步受理和异步处理的策略。在接收到资产交换系统的支付结果回执时，系统优先向上游来账平台发送支付结果，而非更新自身单据状态，以此缩短支付响应时间。在实施快速回执时，必须考虑回执的幂等性，以防止因多次回执不一致状态而导致的资损。

此外，在上述链路上，资产交换系统在分布式事务二阶段提交流程中优先确保支付结果消息的发送提交（事务型消息），确保上游系统能够及时接收到支付结果，而不必等待其他资金指令的提交完成。这种策略进一步优化了支付链路的响应速度。

结论

本文总结的六种策略为微服务架构下常见的性能优化方法。这些策略需根据具体业务场景和系统需求灵活应用，以达到优化效果。此外，性能优化技术远不止于此，比如数据库的索引与SQL优化、资源池技术等，本文未作详细讨论。