接口性能優化需從查詢效率、請求處理、資源利用等多維度入手，結合用户管理模塊的業務場景，可通過以下具體策略提升性能：

一、查詢接口（/api/sys/user/list）優化

1. 數據庫層優化

   • 索引優化：為“姓名”“登錄賬號”等檢索字段建立聯合索引或單獨索引，避免模糊查詢時的全表掃描（如LIKE '%關鍵詞%'可結合覆蓋索引優化）；對分頁字段（如id或創建時間）建立索引，加速分頁查詢。
   • 分頁優化：使用LIMIT + 偏移量時，若數據量過大可改為“遊標分頁”（通過上一頁最後一條數據的id/時間戳作為條件），避免數據庫深層分頁的性能損耗；限制最大分頁條數（如最多支持100頁），防止惡意請求拖垮數據庫。
   • 避免全量查詢：即使無檢索條件，也強制返回分頁數據（而非全量），減少數據傳輸量；若需展示總數，可通過異步統計或緩存總數避免每次查詢都執行COUNT(*)。

2. 緩存優化

   • 熱點數據緩存：對高頻查詢條件（如“姓名模糊匹配”的熱門關鍵詞）的結果緩存至Redis，設置合理過期時間（如5分鐘），避免重複查詢數據庫。
   • 緩存分頁數據：緩存分頁結果（如key=user_list_{pageNum}_{pageSize}_{條件哈希}），相同請求直接返回緩存數據。

3. 請求處理優化

   • 參數校驗前置：在網關層或接口入口校驗檢索參數合法性（如字符長度、格式），避免無效請求進入數據庫層。
   • 異步處理：若需關聯查詢用户角色、組織等信息，可通過異步線程池並行查詢，減少接口響應時間。

二、新增/編輯接口（/api/sys/user/save、/api/sys/user/update）優化

1. 數據庫層優化

   • 批量操作：若新增/編輯時需關聯保存角色、組織關係，採用批量插入/更新（如MyBatis的foreach批量操作），減少數據庫IO次數。
   • 事務優化：縮小事務範圍，僅在核心數據寫入（用户表+關聯表）時開啓事務，避免無關操作佔用事務資源；使用數據庫連接池併合理配置參數（如最大連接數、空閒超時）。

2. 校驗邏輯優化

   • 緩存校驗數據：校驗“用户姓名/登錄賬號唯一性”時，先查詢緩存（如Redis的Set結構存儲已存在的賬號），緩存未命中再查數據庫，減少數據庫查詢壓力。
   • 異步校驗非核心規則：非必填字段的格式校驗（如郵箱、性別）可異步處理，優先完成核心字段校驗與數據寫入，提升接口響應速度。

3. 請求體優化

   • 字段精簡：僅接收必要字段（如區分必填/可選字段），避免傳輸冗餘數據；使用JSON輕量化序列化（如FastJSON），減少序列化/反序列化耗時。

三、刪除接口（/api/sys/user/delete/{userId}）優化

1. 數據庫層優化

   • 索引優化：為userId建立主鍵索引（默認已存在），確保根據主鍵刪除的效率；若需校驗用户關聯數據（如是否綁定角色），為關聯字段建立索引（如user_role表的userId索引）。
   • 軟刪除替代物理刪除：若業務允許，採用“軟刪除”（新增is_deleted字段標記），避免物理刪除帶來的數據碎片與事務開銷；通過定時任務異步清理軟刪除數據。

2. 併發控制

   • 分佈式鎖：若存在併發刪除同一用户的場景，通過Redis分佈式鎖防止重複操作；或利用數據庫樂觀鎖（如version字段）控制併發。

3. 前置校驗優化

   • 緩存關聯數據：校驗“用户是否關聯其他數據”時，優先查詢緩存中的關聯關係（如Redis的Hash存儲用户-角色映射），減少數據庫查詢。

四、通用優化策略

1. 接口限流與熔斷

   • 對接口設置限流閾值（如每秒100次請求），防止突發流量壓垮服務；使用Sentinel/Hystrix實現熔斷降級，接口異常時返回預設兜底數據（如“服務繁忙，請稍後重試”）。

2. 網絡與服務器優化

   • 使用HTTP/2協議減少TCP連接開銷；開啓GZIP壓縮請求/響應數據，降低傳輸體積。
   • 服務器資源擴容：根據接口壓力配置合理的CPU、內存，或採用集羣部署（如Nginx負載均衡）分散請求壓力。

3. 監控與調優

   • 接入APM工具（如SkyWalking、Pinpoint）監控接口響應時間、數據庫慢查詢，定位性能瓶頸；定期分析慢查詢日誌，優化SQL語句（如避免SELECT *、減少子查詢）。

通過以上策略，可從數據存儲、請求處理、資源利用等層面全面提升接口性能，保障高併發場景下的穩定性與響應速度。