博客后台接口优化-访问记录📜

前言

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一直没有更新文章了，曾梦想着每周更新一篇文章。直到上班之后才知道，根本不想写。我现在的状态就是下班回家吃完晚饭刷会视频看会剧，洗个澡儿，睡觉。下班之后根本不想写代码😮‍💨。

如果是双休的话我可能会一周一更，但是单休的程序员，我真的一点动力都没有，已经被资本家压榨得干干净净了。

回到正题，虽然文章没有更新，但是博客还是有收到各大搜索引擎的爬虫（除开百度，因为博客备案到期了，我换到香港服务器了，百度不会爬取），导致访问记录持续增加，现在访问记录已经有172875条记录了

问题解析

博客很多地方的分页都是用的一款组件，叫做X.PagedList组件，这款组件使用起来还是方便的，但是他是将数据全部查询出来，加载到内存中进行分页，相当于我从数据库一次拿了172875条数据出来，然后进行分页。如果不搭配缓存的话，这样分页的效率是很低的。

抛开网络传输，本地测试看看接口响应需要多久，本地跑只要1.48秒，线上跑需要花7.99秒

本地

线上

那么就针对本地1.48秒进行优化。

解决办法

既然一次性去10万条数据慢，那我何不在查询sql的时候就分页呢。所以当我们去向数据库拿取数据的时候就只拿取当前页的数据，具体实现如下：

原本写法

public IPagedList<VisitRecord> GetPagedList(VisitRecordQueryParameters param)
{
    var querySet = _myDbContext.visitRecords.ToArray();
    // 搜索
    if (!string.IsNullOrEmpty(param.Search))
    {
    	querySet = querySet.Where(a => a.RequestPath.Contains(param.Search)).ToArray();
    }

    querySet = querySet.OrderByDescending(a => a.Id).ToArray();
    return querySet.ToList().ToPagedList(param.Page, param.PageSize);
}

生成的sql语句，放到数据库执行如下：

修改写法

public async Task<(List<VisitRecord>, PaginationMetadata)>GetPagedList(VisitRecordQueryParameters param)
{
    var querySet = _myDbContext.visitRecords.AsQueryable();
    // 搜索
    if (!string.IsNullOrEmpty(param.Search))
    {
    querySet = querySet.Where(a => a.RequestPath.Contains(param.Search));
    }

    var data = await querySet
    .OrderByDescending(a => a.Id)
    .Skip((param.Page - 1) * param.PageSize)
    .Take(param.PageSize)
    .ToListAsync();

    var pagination = new PaginationMetadata()
    {
        PageNumber = param.Page,
        PageSize = param.PageSize,
        TotalItemCount = await querySet.CountAsync()
    };

    return (data, pagination);
}

修改后生成的sql语句如下，在数据库分页。

优化对比

可以看到还是优化了挺多的。

结尾

当数据量到达百万级，又该如何优化呢🤔

如果大家有更好的办法，可以评论私信~

如果不想自己写返回分页数据的类，可以使用CodeLab.Share，Nuget包。