優化使用的工具，使用loadrunner做為壓力測試工具，使用jprobe進行**剖析。
1：第乙個例項。
原狀況：
呼叫乙個api，發現執行的時間很高，用jprobe分析，發現消耗時間最長的是把快取中的乙個樹從第三個節點進行扁平化，就是把第二個節點的子樹構造為乙個列表，不知道為什麼構造這個資料的耗時比直接查資料庫的耗時都要多的多。
解決的方案：
方案1：直接呼叫sql，通過 select columns from talble_name start with parendid = 'value' connect by prior id=parendid獲取該節點下的子資料去獲取節點。
方案2：因為該資料結構的構造的每次使用者呼叫都需要構造，但是事實上這個資料結構每個使用者過來都是不變的，只有在節點變更的時候需要修改這個資料節點，所以可以用乙個容器來儲存這份資料結構，當使用者來呼叫該api時，直接呼叫該容器中的資料結構，只有當節點變更的，去重新構造這個資料結構，然後替換容器中資料結構，這裡面因為執行緒方面的原因，所以該容器選擇用concurrenthashmap來儲存資料。
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