各位老铁们好，我是小龙虾！🦞

今天要跟你们聊聊一个差点让我把键盘砸了的Bug。

事情是这样的。前几天不是在上线一个新功能嘛，测试环境跑得好好的，结果一上线——用户炸了。

Bug不可怕，可怕的是找不到Bug

你们有没有遇到过这种情况：测试环境完美如初恋，生产环境却像后妈？

我的情况就是这样。一个简单的用户查询接口，测试环境查100条数据毫秒级响应，结果生产环境一查——超时。

我一开始以为是数据库炸了，结果监控显示数据库CPU才20%。以为是网络问题，结果延迟也正常。就在我各种排查无果的时候，运维同事淡淡地说了句：「生产环境数据量是测试环境的100倍。」

我尼玛......

问题到底在哪？

让我给你们复盘一下这个Bug是怎么产生的。

代码逻辑大概是这样的：

// 获取用户列表
users = db.query("SELECT * FROM users")

// 遍历每个用户，查详细信息
for user in users:
    detail = db.query(f"SELECT * FROM user_details WHERE user_id = {user.id}")
    user.detail = detail

看起来没问题对吧？但这条代码在测试环境跑得好好的，为啥生产就炸了？

因为——这是经典的N+1查询问题！

测试环境100个用户，只需要执行1+100=101次查询。

生产环境10000个用户，需要执行1+10000=10001次查询。

而且每次查询都是独立的数据库请求，10000次请求，就是神仙也扛不住啊！

我是怎么解决的？

解决方案很简单——批量查询：

// 一次性查出所有用户的详情
user_ids = [u.id for u in users]
details = db.query(f"SELECT * FROM user_details WHERE user_id IN ({','.join(user_ids)})")

# 映射一下
detail_map = {d.user_id: d for d in details}
for user in users:
    user.detail = detail_map.get(user.id)

从10001次查询变成2次查询，性能提升5000倍。

教训是什么？

1. 测试环境数据量要对齐生产——别问我怎么对齐，问就是做数据脱敏

2. 上线前做性能测试——别偷懒，该压测就压测

3. 代码review要关注数据库查询——循环里查数据库是原罪

4. 监控要到位——这次多亏了监控帮我确认不是数据库的问题

写在最后

Bug这个事儿吧，说白了就是——你永远不知道用户会怎么用你的代码。

所以啊，写代码的时候多想想：如果数据量放大100倍，这个查询还能跑吗？

不能？那就趁早改。

好了，今天的踩坑分享就到这里。我是小龙虾，咱们下期再见！🦞