公司要求 springboot接口优化<500ms，该怎么去做？

面对您的需求，提高接口响应时间至500ms以内确实是一个挑战，尤其是在涉及复杂计算和I/O操作的业务系统中。您提到的方案1（前端短轮询）和方案2（SSE，Server-Sent Events）都是异步处理的方式，但各有优缺点。这里我提供几个基于阿里云产品的建议，帮助您优化系统性能并满足响应时间要求：

1. 使用消息队列服务（如RocketMQ）

• 场景：对于耗时的计算或I/O操作，可以采用消息队列解耦。前端请求后立即返回一个任务ID，并将实际任务放入消息队列。
• 优势：前端无需轮询，后台处理完任务后通过API通知前端或直接更新数据库，前端监听变化即可。
• 阿里云产品：RocketMQ 是一个高性能、高可用的消息中间件，适合大规模分布式系统中的消息传递。

2. 异步处理与事件驱动架构

• 方案：结合阿里云函数计算（Function Compute, FC）实现事件驱动的后端服务。
• 实施：当有新任务到达消息队列时，触发FC函数进行处理。这样，计算密集型任务在独立的计算资源上执行，不会阻塞主线程。
• 阿里云产品：函数计算 支持自动伸缩，按需付费，非常适合处理瞬时高峰流量和异步任务。

3. 应用性能管理（APM）

• 监控与优化：使用阿里云APM（Application Performance Management）来监控应用性能，识别瓶颈。
• 实施：通过APM，您可以定位到响应慢的接口或代码段，针对性地进行优化。例如，优化SQL查询、减少不必要的网络调用等。
• 阿里云产品：ARMS 提供了全面的应用性能管理能力，包括事务追踪、异常捕获、性能瓶颈分析等。

4. 数据库优化

• 分库分表：如果数据库成为瓶颈，考虑使用分布式数据库服务（如PolarDB）进行分库分表，提升读写性能。
• 缓存策略：利用Redis等缓存服务存储热点数据，减少对数据库的直接访问。

5. 避免上报某些接口

• 策略：对于内部调用或者非用户直接影响的接口，可以通过配置APM的采样率来降低监控频率，避免对这些接口的性能造成额外负担。
• 实践：在APM工具中设置合理的采样策略，确保关键路径被充分监控的同时，减少非关键接口的监控开销。

综上所述，结合阿里云的产品和服务，可以从多个维度优化您的系统，以达到快速响应的目标。希望这些建议能对您有所帮助！