代码Review

背景：

  公司APP社区模块首页数据，第一版从数据库拉取，由于关联表过多，数据量较大，导致查询较慢。通过监控查看接口TPM，实在惨不忍睹。SQL优化后，效果不佳，第二版上线内存数据库redis，将第一页数据缓存到redis中，直接拉取cache。由于当时为了降低数据库压力，急忙上线后，才发现添加缓存带了很多业务上的处理，如：用户点赞，发表动态，评论，回复时缓存的处理，缓存的排序处理等。第三版着重进行代码的Review，填补第二版的坑。

The Key：

  1、快速定位问题

       分析何种操作触发了问题，通过代码断点调试，进行操作重现问题。（保证测试环境同线上版本一致）

  2、灵活解决问题

       确定问题，找到解决方案后，及时编码验证。若长时间卡在某地方，进行讨论，若方案暂时无法解决，寻找其他解决方案。

Code：

  1、插入排序

for (int i = 1, l = TrendsList.Count; i < l; i++)
{
    int insertIndex = i - 1;var insertVal = TrendsList[i];
    while (insertIndex >= 0 && DateTime.Compare(insertVal.Time, TrendsList[insertIndex].Time) > 0)
    {
        TrendsList[insertIndex + 1] = TrendsList[insertIndex];
        insertIndex--;
    }
    TrendsList[insertIndex + 1] = insertVal;
}

 插入排序适用于最新，按照发表时间排序（忽略置顶，实际项目中会添加置顶）。

 2、LINQ

int praiseCount = 0;
string isTop = "0";
foreach (var item in TrendsList)
{
    praiseCount = item.Praise.Count + item.ReplyList.Count * 5;
    isTop = Convert.ToBoolean(item.IsTop) ? "1" : "0";
    if (item.SortKey == null)
    {
        item.SortKey = isTop + praiseCount.ToString("000000000");
    }
}
trend.SortKey = "0" + (trend.Praise.Count + trend.ReplyList.Count * 5 + 1).ToString("000000000");
TrendsList.Insert(0, trend);
TrendsList = TrendsList.OrderByDescending(o => o.SortKey).ToList();

 实体类添加排序字段（根据热门排序规则），使用List的linq倒序排列，在点赞数暂时未超过100000000时问题得以解决。