Go语言内置的ORM库GORM功能强大,但是使用不当也会造成性能问题。最近我在使用GORM时遇到了查询变慢、内存占用增大等问题,通过一段时间的优化,取得了显著的性能提升。这里我将这段优化经历记录下来,也希望可以帮助有同样困扰的同学。
我的程序中大量使用GORM进行数据库交互,这使得程序启动时数据库连接池占用内存明显增大。原因是我在多处重复创建数据库连接,而没有复用。后来我封装了一个全局的GORM连接实例,仅在程序初始化时创建一次,之后都重用这个实例,这样就避免了重复创建连接。另一个问题是查询变慢,通过分析日志发现有大量无用查询产生。我原来经常使用类似User.Find()这样简单的查询,这会频繁访问数据库。其实可以通过预加载、缓存等手段减少不必要查询。我优化后使用预加载批量查询需要的关联数据,并且加入查询缓存中间件,这降低了90%的无用查询次数。GORM的自动联表查询也会产生性能问题。
我有一个复杂对象,它关联了10多个其他对象,当查询这个对象时,GORM默认会自动JOIN所有关联的表,产生了复杂的SQL语句。我通过指定自动联表的范围,只预加载需要的对象,避免了无用的联表操作。
在接口层面,我发现同一个GORM查询被多处调用,造成重复查询的问题。于是我将这些公共查询封装成函数,实现复用。并用缓存优化这些函数,不重复执行查询。对一些约束条件复杂的查询,我会考虑直接使用SQL而不是GORM接口,这样可以利用数据库的查询优化器,而不是在应用中处理。必要时我会创建一些数据库视图,封装复杂业务逻辑,通过简单查询视图来提升性能。
索引的使用也很重要,我发现一些常见查询没有正确加上索引,导致全表扫描很慢。加上合适的索引可以大幅提速。同时,我也会关注索引效果,掉用不当的索引需要及时删除,以免成为性能负担。假如数据库并发请求量很大时,可以考虑使用读写分离机制。使用主库进行写操作,通过从库负载均衡读请求。这个事半功倍的优化手段可以明显提升并发处理能力。当程序部署分布式集群时,我会使用GORM提供的多数据源功能,使不同节点对应不同的数据库实例。配合缓存预加载,可以有效减轻单个数据库的压力,提高总体处理能力。通过这些GORM优化的实践,我感觉性能优化确实需要长期的学习与积累,需要不断尝试、总结最佳实践。优化永无止境,我也会继续努力,希望能够对这方面技能的成长有更上一层的提升。
最后,我注意到一个细节,就是程序中有许多小表,只有几十条数据。GORM在查询它们时,使用了默认的单次取100条的分页方式,产生了很多重复查询,但数据量其实很小。我将它们的分页大小调整到5000,这样就可以单次取完,提高许多查询速度。通过这段时间的优化实践,我感觉到只有在应用中真正去分析和定位性能问题,才能有针对性地做优化。仅停留在概念层面无法解决实际困难。同时优化需要全面考虑,其中许多问题互相影响。我也将这段经历作为宝贵的经验记录下来,并会在以后的项目中运用所学,继续提高技术能力。
