今天有一个线上系统，客户反映有一个查询异常缓慢，要几分钟才出得来，于是老大安排我来排查一下。
这个系统差不多有3万左右的用户，每个用户会实时上报一些数据，上报数据量比较大，就分了两个服务器。服务器A专门用来存储和处理上报的数据；服务器B为业务服务器，用户信息等基础数据在服务器B上。
这个查询的业务是要从服务器A获取每个用户上报的最新一条数据，再结合服务器B的用户信息数据，统计每个单位的最新上报情况。服务器A是通过restful接口提供服务的，以前的实现是通过接口从服务器A获取到最新上报数据realList，再查出用户信息数据userList，然后在内存里进行统计，基本实现就是两个for循环：
以上代码的问题在于实现倒是简单了，但是两个list的数据量都是3万左右，双重循环就要9亿次。这能不慢吗。
如果最新上报数据也在服务器B上，那就好办了，直接连表查询就可以，可是现在没有，所以最初想到的解决办法有两种：
(1)服务器B上建一张实时的最新数据表，然后再用一个定时任务把数据从A存到B上。这样查询统计时只需关联表查询就可以了。但是需要动到数据库，还要定时任务，增加了不稳定性。
(2)每次查询建临时表，再把数据存到临时表，然后再连表查询，这看似简单了一点，但是可能存在并发问题，而且3万条数据存储也需要时间，效率不一定能满足。
以上两种方案看似都可以解决问题，那还有没有更简单的解决方案呢？老大交代时说尽量用最简单的方法来解决，而且得知系统用户基本就稳定在3万左右。所以我考虑先从代码逻辑方面进行优化，能不动到数据库是最好的。以前用了双重循环，那么可不可以只用一层循环，只要降低了循环次数，效率就会有提升。 最终我的解决方案是这样的：
(1)首先循环realList，以userid为key放到一个Map里；
(2)再循环userList，然后在Map里查找userid对应的上报数据。
由于Map查找速度非常快，基本可以忽略。这样每次循环3万次，总共就只需要循环6万次。循环次数从9亿降到了6万，直接降低了近一万倍，整个查询在1秒左右就出来了。
代码实现：
此次优化并没有涉及很高技术，只是一个程序复杂度的优化。主要还是瞬间把循环次数降低了近10000倍，就感觉干了一件大事，发个文嘚瑟一下！