Casdoor项目优化：解决大规模用户场景下的性能瓶颈

在开源身份认证系统Casdoor的最新版本中，开发团队针对一个关键性能问题进行了优化——当用户数量超过2000万时，添加新用户的操作变得异常缓慢。这一问题源于系统在每次添加用户时都会计算当前用户总数以确定排名(ranking)，随着用户基数增长，这一操作逐渐成为性能瓶颈。

问题根源分析

在Casdoor的原始实现中，每当调用AddUser接口时，系统会执行GetUserCount函数来获取当前组织的用户总数，然后将新用户的ranking字段设置为总数加1。对于小规模部署而言，这一设计简单有效。但当用户数量达到千万级别时，每次添加用户都执行全表计数查询，其时间复杂度为O(n)，导致操作延迟显著增加。

解决方案演进

开发团队最初尝试通过缓存机制优化GetUserCount的性能，但在实际测试中发现效果有限。随后采纳了更彻底的解决方案：

1. 可选ranking机制：修改AddUser逻辑，仅在用户对象的ranking字段为0时才执行计数操作。这样，调用方可以主动设置ranking值来避免昂贵的计数查询。

2. 默认值优化：对于不需要精确排名的场景，应用可以直接传递ranking=1，完全绕过计数逻辑。这种设计既保持了向后兼容性，又为性能敏感场景提供了优化空间。

技术实现细节

在object/user.go文件中，关键修改是将原来的无条件计数逻辑改为条件执行：

if user.Ranking == 0 {
    count, err := GetUserCount(user.Owner, "", "", "")
    if err != nil {
        return false, err
    }
    user.Ranking = int(count + 1)
}

这一改动虽然简单，但效果显著。它遵循了"按需计算"的设计原则，将性能控制权交给了应用层，特别适合超大规模用户管理的场景。

实际应用建议

对于Casdoor的高负载部署环境，特别是用户数量超过百万级的场景，建议：

1. 如果业务不依赖用户排名，可以在创建用户时显式设置ranking=1
2. 对于需要排名的场景，考虑实现外部批处理作业定期计算并更新排名
3. 监控AddUser接口的响应时间，当出现性能下降时评估是否需要进行分库分表

这一优化已被纳入Casdoor 1.798.0版本，为大规模用户管理系统提供了更好的性能基础。