陪玩源码的性能优化其实包含很多层次的内容，像数据库性能、算法性能、接口性能等。其中接口性能的优化可以采用的方法有很多，今天我们主要来了解一下从调用方面入手的优化方法。
一、远程调用
很多时候，我们需要在陪玩源码的某个接口中，调用其他服务的接口。
比如有这样的业务场景：
在用户信息查询接口中需要返回：用户名称、性别、等级、头像、积分、成长值等信息。
而用户名称、性别、等级、头像在用户服务中，积分在积分服务中，成长值在成长值服务中。为了汇总陪玩源码中的这些数据统一返回，需要另外提供一个对外接口服务。
于是，用户信息查询接口需要调用用户查询接口、积分查询接口 和 成长值查询接口，然后汇总数据统一返回。
调用过程如下图所示：
调用远程接口总耗时 530ms = 200ms + 150ms + 180ms
显然这种串行调用远程接口性能是非常不好的，调用远程接口总的耗时为所有的远程接口耗时之和。
那么如何优化陪玩源码的远程接口性能呢？
1、 并行调用
上面说到，既然陪玩源码串行调用多个远程接口性能很差，为什么不改成并行呢？
如下图所示：
调用远程接口总耗时 200ms = 200ms（即耗时最长的那次远程接口调用）
在java8之前可以通过实现Callable接口，获取线程返回结果。
java8以后通过CompleteFuture类实现该功能。我们这里以CompleteFuture为例：
public UserInfo getUserInfo(Long id) throws InterruptedException, ExecutionException {
final UserInfo userInfo = new UserInfo();
CompletableFuture userFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
getRemoteUserAndFill(id, userInfo);
return Boolean.TRUE;
}, executor);
CompletableFuture bonusFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
getRemoteBonusAndFill(id, userInfo);
return Boolean.TRUE;
}, executor);
CompletableFuture growthFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
getRemoteGrowthAndFill(id, userInfo);
return Boolean.TRUE;
}, executor);
CompletableFuture.allOf(userFuture, bonusFuture, growthFuture).join();
userFuture.get();
bonusFuture.get();
growthFuture.get();
return userInfo;
}温馨提醒一下，这两种方式别忘了使用线程池。示例中我用到了executor，表示自定义的线程池，为了防止陪玩源码在高并发场景下，出现线程过多的问题。
2、数据异构
上面说到的用户信息查询接口需要调用用户查询接口、积分查询接口 和 成长值查询接口，然后汇总数据统一返回。
那么，陪玩源码能不能把数据冗余一下，把用户信息、积分和成长值的数据统一存储到一个地方，比如：redis，存的数据结构就是用户信息查询接口所需要的内容。然后通过用户id，直接从redis中查询数据出来，不就OK了？
如果在高并发的场景下，为了提升接口性能，远程接口调用大概率会被去掉，而改成保存冗余数据的数据异构方案。
但需要注意的是，如果陪玩源码使用了数据异构方案，就可能会出现数据一致性问题。
用户信息、积分和成长值有更新的话，大部分情况下，会先更新到数据库，然后同步到redis。但这种跨库的操作，可能会导致两边数据不一致的情况产生。
二、重复调用
重复调用在陪玩源码中可以说随处可见，但如果没有控制好，会非常影响接口的性能。
不信，我们一起看看。
1、循环查数据库
有时候，我们需要从陪玩源码指定的用户集合中，查询出有哪些是在数据库中已经存在的。
实现代码可以这样写：
public List<User> queryUser(List<User> searchList) {
if (CollectionUtils.isEmpty(searchList)) {
return Collections.emptyList();
}
List<User> result = Lists.newArrayList();
searchList.forEach(user -> result.add(userMapper.getUserById(user.getId())));
return result;
}这里如果有50个用户，则需要循环50次，去查询数据库。我们都知道，每查询一次数据库，就是一次远程调用。
如果查询50次数据库，就有50次远程调用，这是非常耗时的操作。
那么，我们如何优化呢？
具体代码如下：
public List<User> queryUser(List<User> searchList) {
if (CollectionUtils.isEmpty(searchList)) {
return Collections.emptyList();
}
List<Long> ids = searchList.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList());
return userMapper.getUserByIds(ids);
}提供一个根据用户id集合批量查询用户的接口，只远程调用一次，就能查询出所有的数据。
这里有个需要注意的地方是：id集合的大小要做限制，最好一次不要请求太多的数据。要根据陪玩源码实际情况而定，建议控制每次请求的记录条数在500以内。
2、死循环
有些小伙伴看到这个标题，可能会感到有点意外，死循环也算？
陪玩源码中不是应该避免死循环吗？为啥还是会产生死循环？
有时候死循环是我们自己写的，例如下面这段代码：
while(true) {
if(condition) {
break;
}
System.out.println("do samething");
}这里使用了while(true)的循环调用，这种写法在CAS自旋锁中使用比较多。
当满足condition等于true的时候，则自动退出该循环。
如果condition条件非常复杂，一旦出现判断不正确，或者少写了一些逻辑判断，就可能在某些场景下出现死循环的问题。
陪玩源码出现死循环，大概率是开发人员人为的bug导致的，不过这种情况很容易被测出来。
还有一种隐藏的比较深的死循环，是由于陪玩源码写的不太严谨导致的。如果用正常数据，可能测不出问题，但一旦出现异常数据，就会立即出现死循环。
3、无限递归
如果想要打印某个分类的所有父分类，可以用类似这样的递归方法实现：
public void printCategory(Category category) {
if(category == null
|| category.getParentId() == null) {
return;
}
System.out.println("父分类名称："+ category.getName());
Category parent = categoryMapper.getCategoryById(category.getParentId());
printCategory(parent);
}正常情况下，这段代码是没有问题的。
但如果某次有人误操作，把某个分类的parentId指向了它自己，这样就会出现无限递归的情况。导致接口一直不能返回数据，最终陪玩源码会发生堆栈溢出。
建议写递归方法时，设定一个递归的深度，比如：分类最大等级有4级，则深度可以设置为4。然后在递归方法中做判断，如果深度大于4时，则自动返回，这样就能避免陪玩源码出现无限循环的情况。
