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本文是工作中一點點簡單的思考，不能保證是完全正確的，可能也僅僅是適用於部分場景。

場景 1：獲取使用者關注的好友列表中，每個好友的名字、頭像等資訊。

在很多公司中，不同的服務是由不同的人甚至是不同的部門維護的，這中間會通過一些定義好的介面進行互動（這裡就用 RPC介面來說明了）。假設我們的服務是維護使用者的關注關係，而使用者的基本資訊會維護在使用者服務中。使用者服務提供瞭如下兩個介面：

get_user_info(user_id):
    return {name='name', avatar='avatar'}
    
batch_get_user_info(user_ids):
    return map{user_id=user_info, user_id2=user_info}
 

假設我們提供給使用者的關注好友列表，開始的時候是先獲取使用者的所有關注好友，然後依次去獲取每個關注好友的資訊，則提供給使用者的介面 P95 可能會是 300ms，初始虛擬碼如下：

def get_following_info():
    following_ids = [1, 2, 4, 5]
    user_infos = []
    for f_id in following_ids:
        user_infos.append(get_user_info(f_id))
    return user_infos

我們知道，和 IO 比起來，一般來說，記憶體計算要快得多，所以，針對以上程式碼，我們可以使用批量介面，直接獲取到所有的使用者資訊。

def get_following_info():
    following_ids = [1, 2, 4, 5]
    return batch_get_user_info(following_ids)

使用了以上程式碼之後，可能介面的效能會提高到 100 ms，此外，由於網路 IO 的減少，介面的錯誤也會少了很多。這就是一個優化。

當然，如果一個使用者關注了很多的好友，可能沒辦法一次獲取到所有的好友訊息，這時候就需要分頁了。

場景2: 批量查詢表中資料

一般情況下，應用伺服器和資料庫儲存並不是在同一臺伺服器上，如果要進行資料庫的查詢操作，很多時候就需要通過網路來進行。

對於 MySQL 來說，資料是按照主鍵來進行物理儲存的，如果表中沒有主鍵，則會設定一個預設的主鍵。二級索引都會查詢到主鍵之後，再次回表查詢。也就是說，根據主鍵，可以認為更快的進行資料的查詢。對於下面的表，如果我們想進行表的掃描，獲取到 user_id，則可以首先獲取到表的最大和最小主鍵 ID，然後批量獲取兩個 ID 之間的資料。

CREATE TABLE `user_name` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
  `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT ' 使用者 id',
  `user_name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '姓名',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `unq_uid` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

select max(id) from `user_name`;
select min(id) from `user_name`;

獲取到了最大最小的 ID 之後，就可以批量獲取兩個 ID 之間的資料了，不過多數情況下，兩個 ID 之間是有幾百萬甚至上億資料的，這時候就需要在程式中設定一個閾值，避免一下獲取太多，反而減緩速度，甚至沒法獲取到。當然，一次獲取資料太多，記憶體也可能存在不足的問題了。

select user_name from `user_name` where 0 < id < 200; 

這樣一來，只需要在程式中設定好每次查詢的資料量，就可以一次查詢多條資料了。