一、服務介面效能測試相關
tp指標：
如tp50：指在乙個時間段內(如5分鐘)，統計該方法每次呼叫所消耗的時間，並將這些時間從小到大的順序進行排序，取第50%的那個值作為tp50值；配置此監控指標對應的報警閾值後，需要保證在這個時間段內該方法所有呼叫的消耗時間至少有50%的值要小於此閾值，否則系統會報警。
響應時間的其他指標：最大值、 平均值等
qps概念：
定義：單個程序每秒請求伺服器的成功次數
tp指標和qps的關係：
tp指標反映的伺服器介面的耗時，qps反映的是單個程序每秒請求伺服器的成功次數。如果伺服器介面的耗時降低，伺服器能夠支撐的qps自然就會上公升。同樣，如果伺服器能夠支撐的qps下降了，說明耗時在增加，tp指標在變差。
在開發完服務介面，可利用jmeter壓測工具測試服務介面的tp指標，分析服務的響應耗時。
二、mysql索引查詢優化原理
2.1 索引原理
資料儲存在磁碟上，為了提高效能，可以把部分資料讀入記憶體來計算，因為訪問磁碟的成本大概是訪問記憶體的10萬倍左右。
傳統的機械磁碟讀取資料靠機械運動，每次讀取所花時間可分為尋道、旋轉延遲、傳輸3部分，尋道時間指磁臂移到指定磁軌所需時間，主流磁碟一般不高於5ms；旋轉延遲即磁碟轉速，比如乙個磁碟7200轉，表示每分鐘能轉7200次，即1秒能轉120次，旋轉延遲就是1/120/2=4.17ms；傳輸時間指將資料寫入或讀出磁碟的時間，一般在零點幾毫秒。綜上，一次磁碟io的時間約9ms，聽起來還好，但是一台500mios的機器每秒可執行5億條指令，因為指令依靠的是電的性質，即執行一次io的時間可以執行約450萬條指令，資料庫資料量動輒百萬乃至千萬級，每次9ms，顯然是個災難。
考慮到磁碟io操作代價高昂，os做了一些優化，當一次io時，不只將當前磁碟位址的資料，還將相鄰的資料也都讀取到記憶體緩衝區，由區域性預讀性原理可知，當計算機訪問乙個位址的資料時，與其相鄰的資料也會很快被訪問到，每次io讀取的資料我們稱之為一頁(page)。具體一頁有多大跟os有關，一般為4k或8k，即每讀取一頁，發生一次io。
由上可知，需要在每次查詢資料時，將磁碟io次數控制在乙個很小的數量級，最好是常量級。乙個高度可控的多路搜尋樹可以滿足這樣的需求。
上圖為一顆b+樹，淺藍色的塊是乙個磁碟塊，每個磁碟塊包含幾個資料項，用深藍色表示，和指標，用黃色表示。如磁碟塊1包含資料項17和35，包含指標p1、p2和p3，p1表示小於17的磁碟塊，p2表示17和35之間的磁碟塊，p3表示大於35的磁碟塊。真實的資料存在於葉子節點即圖中的最下面一層。非葉子節點不存在真實資料，只存指引搜尋方向的資料項，如17、35並不真實存在於資料表。
例如，如果要查詢資料項29，首先會將磁碟塊1載入到記憶體(一次io)；在記憶體中用二分查詢確定29在17和35之間，鎖定指標p2，通過p2的磁碟位址將磁碟塊3載入到記憶體(二次io)；29在26和30之間，鎖定磁碟塊3的指標p2，通過p2載入磁碟塊8到記憶體(三次io)，在記憶體中二分查詢找到29，查詢結束。真實情況是，3層的b+樹可表示上百萬條資料，如果上百萬的資料只需三次io，效能將是巨大的提公升，如果沒有索引，每個資料項都發生一次io，那麼總共需要百萬次io，顯然成本太高。
通過上面的分析，可知io次數取決於b+樹的高度h。假設當前資料表的資料為n，每個磁碟塊的資料項的數量為m，則有:
n固定，m越大，h越小。而m=磁碟塊size/資料項size，磁碟塊大小即乙個資料頁的大小是固定的，如果資料項佔的空間越小，資料項的數量越多，樹的高度越低。這就是為什麼每個資料項，即索引欄位要盡量小，這也是為什麼b+樹要求把真實的資料放到葉子節點。
當b+樹的資料項是復合的資料結構(比如name,age,***)時，b+樹按照從左到右的順序建立搜尋樹。比如當(張三，20，f)這樣的資料來檢索時，b+樹會優先確定name，如果name相同再依次比較age和***，最後得到檢索的資料；但當(20，f)這樣的資料來檢索時，b+樹就不知道下一步該查哪個節點，因為建立搜尋樹時name時第乙個比較因子，必須要先根據name來搜尋才能知道下一步去**。比如當(張三，f)這樣的資料來檢索時，b+樹可用name來指定搜尋方向，但因下一欄位age的缺失，所以只能把名字等於張三的資料都找到，然後再匹配性別是f的資料了。這個性質稱為索引的最左匹配特性。
2.2 主鍵索引和普通索引
每張表都有主鍵索引，且是根據主鍵順序存放資料的，如果建表時未定義主鍵，則資料庫會自己生成rowid當主鍵。主鍵索引又被稱為聚簇索引。主鍵索引的b+樹的葉子節點儲存的是正行資料。
普通索引又稱為二級索引或非主鍵索引，在b+樹的葉子節點儲存的是主鍵值。如下面的sql語句：
select b from t where a=10
在執行時，資料庫會在a的索引表中查詢a='xx'對應到的主鍵值，再用這個主鍵到主鍵索引中查詢需要的資料，這個過程叫做回表操作。
2.3 覆蓋索引和索引下推
上面提到在執行sql時，會執行回表操作，回表操作多查詢一次主鍵索引樹，影響了效率。那有什麼辦法可以避免呢？答案就是建立乙個聯合索引index index_a_b (a, b)，這樣資料在查詢時就直接拿到了需要的b欄位的值，不需要再進行回表操作。例如查詢主鍵sql也是不需要回表操作的，這個就是覆蓋索引的概念了。
索引下推是mysql5.6引入的功能，指的是可以在遍歷的過程中就對包含的字段先做判斷，直接過濾掉不符合條件的資料，減少回表操作。
例如下面這條sql語句：
select * from t where a>10 and a<20 and b='xx'
如果沒有索引下推功能，這條語句的執行過程是這樣的：判斷a是否大於10且小於20
如果步驟1不滿足條件，則進行下一條記錄。如果步驟1滿足條件，則從a的索引樹種取得對應的主鍵進行回表操作
回表操作取得整行資料，取b的值判斷是否等於'xx'，如果是，取出資料。重複步驟1和步驟2，直至a大於等於20終止
上面的執行過程中如果滿足步驟1的資料有100條，但同時滿足t.b='xx'的資料只有10條，資料庫卻需要回表100次。
引入索引下推後，執行過程如下：判斷a是否大於10且小於20
如果步驟1不滿足條件，則進行下一條記錄。如果步驟1滿足條件，則繼續判斷b是否等於''xx'。如果不滿足，則進行下一條記錄，如果滿足，則從a的索引樹中取得對應的主鍵進行回表操作，取出資料
重複步驟1和步驟2，直至a大於等於20終止
在引入索引下推後，整個過程只需要回表10次，大大減少了回表操作。
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