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空间换时间

计算机程序中最大的矛盾是空间和时间的矛盾，那么，从这个角度出发逆向思维来考虑程序的效率问题，我们就有了解决问题的第1招–以空间换时间
合理使用缓存就是一个很好的例子，针对一些频繁使用且不频繁变更的数据，可以提前缓存起来，需要时直接查缓存，避免频繁地查询数据库或者重复计算。这里的缓存形式多样，可以是R2M，也可以是本地缓存、memcached、Map、…
需要注意的事，这里用了合理二字，因为空间换时间也是一把双刃剑，需要综合考虑你的使用场景，毕竟缓存带来的数据一致性问题也挺令人头疼。

串行改并行

串行就是，当前执行逻辑必须等上一个执行逻辑结束之后才执行，并行就是两个执行逻辑同时进行，所以并行相对来说就比较节省时间，当然，这种方式的前提是多个步骤间没有相互依赖。实现方式方式如：多线程、协程、…

批处理

总所周知，I/O耗时是影响接口响应速度的重量级嘉宾。这时候批量思想就显得尤为重要。比如你需要查询10个用户的爱好，你应该是一次查询这些用户的所有爱好，再按照用户分类。任何在循环中执行的CRUD都值得高度警惕

异步

对于当前接口返回结果没有影响的逻辑块，我们可以考虑异步执行，这也是解耦思想的体现。如：MQ、协程、…
但并不是说异步越多越好，与之相伴的逻辑复杂度上升可能会导致排查问题难度增加，另外可能引起的数据时序混乱、数据延时，如何保证数据一致性等也是令人头疼的问题

预处理

就是把可能要用到的数据，提前计算/处理好结果并存储下来，要用时只需要直接查询即可，而不是要用时才去计算。这种思想生活中随处可见，比如夏天即将来临，工厂都会提前多生产一些短裙、短袖，而不是等用户下单后才开始生产
值得一提的是，预处理出来的数据可能存在时效性问题，所以这种方法更适用于那种变化不频繁、实时性要求不那么高的场景

池化思想

池化思想的本质是预分配。预先将资源和连接申请到手，使用时即拿即用，节约了资源创建/销毁占用的时间。比如常见的线程池、内存池、连接池、…

上下文传递

由于分支交叉和多人协作，不可避免的出现多次查询同一资源的问题。我们可以只查询一次，通过上下文的方式往下携带，避免多次查询的开销

最简思想

这常常是最容易让人忽略的细节。很多时候实际需要三五个字段，而接口编写者为了方便，直接一股脑儿返回几十上百个字段。增加I/O开销和带宽消耗
在编写接口的途中，我们应该时刻记得:非必要不查，非必要不返。

SQL治理

~待续