跨微服务数据库查询效率低怎么办？

优化跨微服务数据库查询效率的策略

本文讨论了Java微服务架构下跨数据库查询效率低的问题。微服务A和B分别连接不同的数据库，而不是在同一个服务器上。微服务B需要获取未在微服务A中导入自己数据库的人员信息。目前的计划是从微服务B数据库中获取导入的ID列表，然后在微服务A中使用select * from base_user where id not in (...)语句查询。随着导入人数的增加，查询效率急剧下降。

以下是一些优化方案：

1. 分批处理: 将导入人员的ID列表分成多个小批量，并分批调用微服务A的接口查询。该方法降低了每个数据库的负载，提高了效率，避免了NOT 超大列表IN处理带来的性能瓶颈。

2. 使用LEFT JOIN取代NOT IN: NOT 大量数据的IN处理效率较低。使用LEFT JOIN结合IS NULL可以实现相同的功能，而且效率更高。例如，创建一个已导入人员ID的临时表存储，然后使用LEFT。 JOIN连接base_user表和临时表，筛选ID为NULL的记录。

3. 使用临时表： 在微服务A端，在JOIN操作之前，将微服务B提供的ID列表导入临时表。这可以减少IN或NOT的数据库分析 IN子句的时间，从而提高查询效率。

4. 异步处理: 为了避免阻止微服务B请求，可以异步处理查询任务。微服务B发送ID列表后立即返回，微服务A后台异步查询返回结果，提高微服务B响应速度。

5. 缓存机制: 如果人员信息变化频率低，可以在微服务A或B端添加缓存(如Redis)，存储已导入人员ID列表。查询前检查缓存，命中后直接返回，否则执行数据库查询并更新缓存，减少数据库查询次数。

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