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后端接口性能优化说明

问题描述

后端接口请求响应慢，主要原因是：

1. 数据库连接池未配置 - 每次请求都创建新的数据库连接
2. 缺少数据库索引 - 常用查询字段（tenant_id, delete_time）没有索引
3. 内存分配未优化 - Controller 层数据格式化时未预分配容量
4. 网络延迟 - 使用远程数据库，网络延迟较高

优化措施

1. 数据库连接池配置 ✅

位置: server/models/user.go

优化内容:

• 设置最大空闲连接数：MaxIdleConns = 10
• 设置最大打开连接数：MaxOpenConns = 100
• 设置连接最大生存时间：ConnMaxLifetime = 1小时
• 添加连接超时参数：timeout=10s&readTimeout=30s&writeTimeout=30s

效果:

• 减少连接创建和销毁的开销
• 复用数据库连接，提升响应速度
• 避免连接泄漏

2. 数据库索引优化 ✅

位置: server/database/performance_indexes.sql

优化内容:

• 为 yz_tenant_departments 表添加索引：

  • idx_tenant_id - 租户ID索引
  • idx_delete_time - 删除时间索引
  • idx_tenant_delete - 复合索引 (tenant_id, delete_time)
  • idx_parent_id - 父级ID索引（树形结构查询）

• 为 yz_tenant_positions 表添加索引：

  • idx_tenant_id - 租户ID索引
  • idx_delete_time - 删除时间索引
  • idx_department_id - 部门ID索引
  • idx_dept_delete_status - 复合索引 (department_id, delete_time, status)

• 为 yz_roles 表添加索引：

  • idx_tenant_id - 租户ID索引
  • idx_delete_time - 删除时间索引

• 为 yz_employees 表添加索引：

  • idx_tenant_id - 租户ID索引
  • idx_delete_time - 删除时间索引
  • idx_department_id - 部门ID索引
  • idx_position_id - 职位ID索引

执行方法:

mysql -u gotest -p -h 43.133.71.191 -P 3308 gotest < server/database/performance_indexes.sql

效果:

• 查询速度提升 10-100 倍（取决于数据量）
• 减少全表扫描
• 优化 WHERE 和 JOIN 查询

3. 内存分配优化 ✅

位置: server/controllers/oa.go

优化内容:

• 预分配切片容量，避免多次扩容
• 使用 make([]map[string]interface{}, 0, count) 替代 make([]map[string]interface{}, 0)

效果:

• 减少内存分配次数
• 降低 GC 压力
• 提升响应速度约 5-10%

4. 查询优化建议

已实现:

• 使用 services.GetOABaseData() 并行查询部门、职位、角色数据
• 使用 goroutine 并发执行多个查询

建议:

• 对于大数据量查询，考虑实现分页
• 对于频繁查询的数据，考虑添加 Redis 缓存层
• 监控慢查询日志，持续优化

性能提升预期

• 连接池配置: 提升 20-30%
• 数据库索引: 提升 50-90%（取决于数据量）
• 内存优化: 提升 5-10%
• 总体提升: 预期提升 50-80%

注意事项

1. 索引维护成本:

   • 索引会占用额外存储空间
   • 插入/更新操作会稍慢（通常可忽略）
   • 建议定期检查索引使用情况

2. 连接池配置:

   • MaxOpenConns 应根据实际并发量调整
   • 过大的连接池可能导致数据库连接耗尽
   • 建议监控连接池使用情况

3. 远程数据库:

   • 网络延迟是主要瓶颈之一
   • 考虑使用 CDN 或数据库代理
   • 对于高并发场景，建议使用本地数据库或缓存

下一步优化建议

1. 添加 Redis 缓存层:

   • 缓存常用的基础数据（部门、职位、角色）
   • 设置合理的过期时间（如 5 分钟）
   • 减少数据库查询压力

2. 实现查询日志:

   • 记录慢查询（> 100ms）
   • 分析查询模式
   • 持续优化

3. 数据库查询优化:

   • 使用 SELECT 只查询需要的字段
   • 避免 SELECT *
   • 使用 LIMIT 限制结果集

4. 监控和告警:

   • 监控接口响应时间
   • 监控数据库连接池使用情况
   • 设置性能告警阈值