整体项目介绍：
https://blog.csdn.net/wenjieyatou/article/details/80190886
优惠券项目一介绍：https://blog.csdn.net/wenjieyatou/article/details/80191083
优惠券项目二介绍：
https://blog.csdn.net/wenjieyatou/article/details/80203860
下面是优惠券项目三介绍：
分支1.3
目的：通过程序代码和优化数据库来提高性能具体方案：
1：以前获取券组下所有的优惠券修改为获取100条(经测试统计得出发送50张券消耗时间是106s，每次获取优惠券大约耗时是2s多，整体性能提升近3倍)
/**
* 获取券组下优惠券
* @param vendorId
* @param actNo
* @param groupNo
* @param type
* @return
*/
private List<Coupon> getCoupons(Long vendorId,String actNo,String groupNo,int type) {
Coupon coupon = new Coupon();
coupon.setVendorId(vendorId);
coupon.setActNo(actNo);
coupon.setSubgroupCode(groupNo);
coupon.setState(type);
coupon.setPageIndex(0);
//限制获取数量为100。
coupon.setPageSize(100);
String key = String.format("%s_%s_%s", vendorId, actNo, groupNo);
List<Coupon> coupons = new ArrayList<>();
if (couponMap.get(key) != null) {
coupons = (List<Coupon>) couponMap.get(key);
}
if (couponMap.get(key) == null) {
coupons = couponDao.getCouponListByPage(coupon);
if (CollectionUtils.isNotEmpty(coupons)) {
couponMap.put(key, coupons);
}
}
return coupons;
}
2：优化sql，加入组合索引（统计得出发送50张优惠券消耗总时间是2.5s，每次获取优惠券大约耗时是0.015s，整体的性能提升了近42倍）
组合优化参考：https://blog.csdn.net/u013628152/article/details/51550923
再谈SQL优化：组合索引
对于任何DBMS，索引都是进行优化的最主要的因素。对于少量的数据，没有合适的索引影响不是很大，但是，当随着数据量的增加，性能会急剧下降。
如果对多列进行索引(组合索引)，列的顺序非常重要，MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找。例如：
假设存在组合索引(c1,c2)，查询语句select * from t1 where c1=1 and c2=2能够使用该索引。查询语句select * from t1 where c1=1也能够使用该索引。但是，查询语句select * from t1 where c2=2不能够使用该索引，因为没有组合索引的引导列，即，要想使用c2列进行查找，必需出现c1等于某值。
举例说明：
创建两张表book(图书表)和bookclass(图书分类表)
select b.ISBN FROM book b where b.CATEGORY_ID = 1;
使用explain来分析一下该SQL：
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
ALL 对于每个来自于先前的表的行组合，进行完整的表扫描。如果表是第一个没标记const的表，这通常不好，并且通常在它情况下很差。通常可以增加更多的索引而不要使用ALL，使得行能基于前面的表中的常数值或列值被检索出。
创建组合索引：
create index index_isbn on book (CATEGORY_ID,ISBN) ;
再次执行SQL，发现时间缩短到0.009s
ref 对于每个来自于前面的表的行组合，所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。如果联接只使用键的最左边的前缀，或如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY（换句话说，如果联接不能基于关键字选择单个行的话），则使用ref。如果使用的键仅仅匹配少量行，该联接类型是不错的。
3：加入本地缓存（如果一次性获取的优惠券先放入map中,那么下次如果还有就不需要从库中获取优惠券。统计发现：10件商品，每件商品发50张优惠券
不加本地缓存效率耗时是7.5s，加入本地缓存后耗时约5.5s，整体性能提升了2s）
这个做法主要是在类里面定义一个map，第一次访问数据库后将数据存在map中，后面再有请求时可以先在map中取，map中没有的话再访问数据库，之后将新访问的数据存在map中。考虑并发问题，可以使用concurrenthashmap。
这种添加本地缓存比较适用于单服务器部署，在集群情况下是不太好。另一种做法是使用redis构成分布式缓存。
private Map couponMap = new ConcurrentHashMap();
List<Coupon> coupons = new ArrayList<>();
if (couponMap.get(key) != null) {
coupons = (List<Coupon>) couponMap.get(key);
}
if (couponMap.get(key) == null) {
coupons = couponDao.getCouponListByPage(coupon);
if (CollectionUtils.isNotEmpty(coupons)) {
couponMap.put(key, coupons);
}
}
4：对于发券采用批量更新来替代for循环(由上面的约5.5s性能提升为大约4.8s)
意思就是执行一次数据库连接 sql的编译。避免了每次都重新请求数据库，每次重新编译sql。