接口性能优化方法论接口性能优化方法论在面对高频复杂查询接口的性能优化时，可以采用以下方法论： 1. 代码梳理将代码按

在面对高频复杂查询接口的性能优化时，可以采用以下方法论：

将代码按功能性分为数据源、计算、拼接三部分，使整体业务逻辑更加清晰。通过代码梳理，可以更好地理解接口的结构和功能。

通过去除无用和重复的代码，重新定义变量名，合并简单的内层函数到主方法，提高代码的可读性。合并循环、抽取公共变量，避免重复操作，精简代码逻辑。

使用性能分析框架（如XRebel、Skywalking）进行代码埋点计时，分析代码中具体方法的执行时间，找出需要优化的瓶颈。

利用分布式缓存（如Redis），提前或随查询将固定或可预期改变时间的结果放入缓存。这可以显著减少数据库查询的次数，提高接口性能。

通过减少传输数据、优化SQL语句本身、优化表设计以及优化数据库配置，逐步推进SQL优化目标。这可以减少数据库层面的性能瓶颈。

在查询接口中，通过批量接口将所需数据一次性查出来，再转换成Map。这减少了大量的IO操作，对于IO密集型任务有着显著的性能提升。

充分利用多线程，特别是对于List转Map的操作。通过并行聚合处理数据、修改for循环为并行操作、修改Map遍历为并行操作，提高计算和遍历效率。

实现请求合并，将多个请求按时或按量统一执行，减少频繁的接口调用。对于复杂计算任务，可以考虑将计算任务分片发给集群中的机器，最后汇总计算结果返回。