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Java性能优化从20s优化到500ms,我用了这三招,内容知识满满

發布時間:2024/3/13 java 47 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Java性能优化从20s优化到500ms,我用了这三招,内容知识满满 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

文章目錄

    • 前言
    • 1. 案發現場
    • 2. 現狀
    • 3. 第一次優化
    • 4. 第二次優化
    • 5. 第三次優化
      • 5.1 前端做分頁
      • 5.2 分批調用接口

前言

接口性能問題,對于從事后端開發的同學來說,是一個繞不開的話題。想要優化一個接口的性能,需要從多個方面著手。

其實,我之前也寫過一篇接口性能優化相關的文章《聊聊接口性能優化的11個小技巧》,發表之后在全網廣受好評,感興趣的小伙們可以仔細看看。

本文將會接著接口性能優化這個話題,從實戰的角度出發,聊聊我是如何優化一個慢查詢接口的。

上周我優化了一下線上的批量評分查詢接口,將接口性能從最初的20s,優化到目前的500ms以內。

總體來說,用三招就搞定了。

到底經歷了什么?

1. 案發現場

我們每天早上上班前,都會收到一封線上慢查詢接口匯總郵件,郵件中會展示接口地址、調用次數、最大耗時、平均耗時和traceId等信息。

我看到其中有一個批量評分查詢接口,最大耗時達到了20s,平均耗時也有2s。

用skywalking查看該接口的調用信息,發現絕大數情況下,該接口響應還是比較快的,大部分情況都是500ms左右就能返回,但也有少部分超過了20s的請求。

這個現象就非常奇怪了。

莫非跟數據有關?

比如:要查某一個組織的數據,是非常快的。但如果要查平臺,即組織的根節點,這種情況下,需要查詢的數據量非常大,接口響應就可能會非常慢。

但事實證明不是這個原因。

很快有個同事給出了答案。

他們在結算單列表頁面中,批量請求了這個接口,但他傳參的數據量非常大。

怎么回事呢?

當初說的需求是這個接口給分頁的列表頁面調用,每頁大小有:10、20、30、50、100,用戶可以選擇。

換句話說,調用批量評價查詢接口,一次性最多可以查詢100條記錄。

但實際情況是:結算單列表頁面還包含了很多訂單。基本上每一個結算單,都有多個訂單。調用批量評價查詢接口時,需要把結算單和訂單的數據合并到一起。

這樣導致的結果是:調用批量評價查詢接口時,一次性傳入的參數非常多,入參list中包含幾百、甚至幾千條數據都有可能。

2. 現狀

如果一次性傳入幾百或者幾千個id,批量查詢數據還好,可以走主鍵索引,查詢效率也不至于太差。

但那個批量評分查詢接口,邏輯不簡單。

偽代碼如下:

public List<ScoreEntity> query(List<SearchEntity> list) {//結果List<ScoreEntity> result = Lists.newArrayList();//獲取組織idList<Long> orgIds = list.stream().map(SearchEntity::getOrgId).collect(Collectors.toList());//通過regin調用遠程接口獲取組織信息List<OrgEntity> orgList = feginClient.getOrgByIds(orgIds);for(SearchEntity entity : list) {//通過組織id找組織codeString orgCode = findOrgCode(orgList, entity.getOrgId());//通過組合條件查詢評價ScoreSearchEntity scoreSearchEntity = new ScoreSearchEntity();scoreSearchEntity.setOrgCode(orgCode);scoreSearchEntity.setCategoryId(entity.getCategoryId());scoreSearchEntity.setBusinessId(entity.getBusinessId());scoreSearchEntity.setBusinessType(entity.getBusinessType());List<ScoreEntity> resultList = scoreMapper.queryScore(scoreSearchEntity);if(CollectionUtils.isNotEmpty(resultList)) {ScoreEntity scoreEntity = resultList.get(0);result.add(scoreEntity);}}return result;}

其實在真實場景中,代碼比這個復雜很多,這里為了給大家演示,簡化了一下。

最關鍵的地方有兩點:

  • 在接口中遠程調用了另外一個接口
  • 需要在for循環中查詢數據
  • 其中的第1點,即:在接口中遠程調用了另外一個接口,這個代碼是必須的。

    因為如果在評價表中冗余一個組織code字段,萬一哪天組織表中的組織code有修改,不得不通過某種機制,通知我們同步修改評價表的組織code,不然就會出現數據不一致的問題。

    很顯然,如果要這樣調整的話,業務流程上要改了,代碼改動有點大。

    所以,還是先保持在接口中遠程調用吧。

    這樣看來,可以優化的地方只能在:for循環中查詢數據。

    3. 第一次優化

    由于需要在for循環中,每條記錄都要根據不同的條件,查詢出想要的數據。

    由于業務系統調用這個接口時,沒有傳id,不好在where條件中用id in (...),這方式批量查詢數據。

    其實,有一種辦法不用循環查詢,一條sql就能搞定需求:使用or關鍵字拼接,例如:(org_code=‘001’ and category_id=123 and business_id=111 and business_type=1) or (org_code=‘002’ and category_id=123 and business_id=112 and business_type=2) or (org_code=‘003’ and category_id=124 and business_id=117 and business_type=1)…

    這種方式會導致sql語句會非常長,性能也會很差。

    其實還有一種寫法:

    where (a,b) in ((1,2),(1,3)...)

    不過這種sql,如果一次性查詢的數據量太多的話,性能也不太好。

    居然沒法改成批量查詢,就只能優化單條查詢sql的執行效率了。

    首先從索引入手,因為改造成本最低。

    第一次優化是優化索引。

    評價表之前建立一個business_id字段的普通索引,但是從目前來看效率不太理想。

    由于我果斷的加了聯合索引:

    alter table user_score add index `un_org_category_business` (`org_code`,`category_id`,`business_id`,`business_type`) USING BTREE;

    該聯合索引由:org_code、category_id、business_id和business_type四個字段組成。

    經過這次優化,效果立竿見影。

    批量評價查詢接口最大耗時,從最初的20s,縮短到了5s左右。

    4. 第二次優化

    由于需要在for循環中,每條記錄都要根據不同的條件,查詢出想要的數據。

    只在一個線程中查詢數據,顯然太慢。

    那么,為何不能改成多線程調用?

    第二次優化,查詢數據庫由單線程改成多線程。

    但由于該接口是要將查詢出的所有數據,都返回回去的,所以要獲取查詢結果。

    使用多線程調用,并且要獲取返回值,這種場景使用java8中的CompleteFuture非常合適。

    代碼調整為:

    CompletableFuture[] futureArray = dataList.stream().map(data -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> query(data), asyncExecutor).whenComplete((result, th) -> {})).toArray(CompletableFuture[]::new);CompletableFuture.allOf(futureArray).join();

    CompleteFuture的本質是創建線程執行,為了避免產生太多的線程,所以使用線程池是非常有必要的。

    優先推薦使用ThreadPoolExecutor類,我們自定義線程池。

    具體代碼如下:

    ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(8, //corePoolSize線程池中核心線程數10, //maximumPoolSize 線程池中最大線程數60, //線程池中線程的最大空閑時間,超過這個時間空閑線程將被回收TimeUnit.SECONDS,//時間單位new ArrayBlockingQueue(500), //隊列new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); //拒絕策略

    也可以使用ThreadPoolTaskExecutor類創建線程池:

    @Configurationpublic class ThreadPoolConfig {/*** 核心線程數量,默認1*/private int corePoolSize = 8;/*** 最大線程數量,默認Integer.MAX_VALUE;*/private int maxPoolSize = 10;/*** 空閑線程存活時間*/private int keepAliveSeconds = 60;/*** 線程阻塞隊列容量,默認Integer.MAX_VALUE*/private int queueCapacity = 1;/*** 是否允許核心線程超時*/private boolean allowCoreThreadTimeOut = false;@Bean("asyncExecutor")public Executor asyncExecutor() {ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();executor.setCorePoolSize(corePoolSize);executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);executor.setQueueCapacity(queueCapacity);executor.setKeepAliveSeconds(keepAliveSeconds);executor.setAllowCoreThreadTimeOut(allowCoreThreadTimeOut);// 設置拒絕策略,直接在execute方法的調用線程中運行被拒絕的任務executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());// 執行初始化executor.initialize();return executor;}}

    經過這次優化,接口性能也提升了5倍。

    從5s左右,縮短到1s左右。

    但整體效果還不太理想。

    5. 第三次優化

    經過前面的兩次優化,批量查詢評價接口性能有一些提升,但耗時還是大于1s。

    出現這個問題的根本原因是:一次性查詢的數據太多。

    那么,我們為什么不限制一下,每次查詢的記錄條數呢?

    第三次優化,限制一次性查詢的記錄條數。其實之前也做了限制,不過最大是2000條記錄,從目前看效果不好。

    限制該接口一次只能查200條記錄,如果超過200條則會報錯提示。

    如果直接對該接口做限制,則可能會導致業務系統出現異常。

    為了避免這種情況的發生,必須跟業務系統團隊一起討論一下優化方案。

    主要有下面兩個方案:

    5.1 前端做分頁

    在結算單列表頁中,每個結算單默認只展示1個訂單,多余的分頁查詢。

    這樣的話,如果按照每頁最大100條記錄計算的話,結算單和訂單最多一次只能查詢200條記錄。

    這就需要業務系統的前端做分頁功能,同時后端接口要調整支持分頁查詢。

    但目前現狀是前端沒有多余開發資源。

    由于人手不足的原因,這套方案目前只能暫時擱置。

    5.2 分批調用接口

    業務系統后端之前是一次性調用評價查詢接口,現在改成分批調用。

    比如:之前查詢500條記錄,業務系統只調用一次查詢接口。

    現在改成業務系統每次只查100條記錄,分5批調用,總共也是查詢500條記錄。

    這樣不是變慢了嗎?

    答:如果那5批調用評價查詢接口的操作,是在for循環中單線程順序的,整體耗時當然可能會變慢。

    但業務系統也可以改成多線程調用,只需最終匯總結果即可。

    此時,有人可能會問題:在評價查詢接口的服務器多線程調用,跟在其他業務系統中多線程調用不是一回事?

    還不如把批量評價查詢接口的服務器中,線程池的最大線程數調大一點?

    顯然你忽略了一件事:線上應用一般不會被部署成單點。絕大多數情況下,為了避免因為服務器掛了,造成單點故障,基本會部署至少2個節點。這樣即使一個節點掛了,整個應用也能正常訪問。

    當然也可能會出現這種情況:假如掛了一個節點,另外一個節點可能因為訪問的流量太大了,扛不住壓力,也可能因此掛掉。

    換句話說,通過業務系統中的多線程調用接口,可以將訪問接口的流量負載均衡到不同的節點上。

    他們也用8個線程,將數據分批,每批100條記錄,最后將結果匯總。

    經過這次優化,接口性能再次提升了1倍。

    從1s左右,縮短到小于500ms。

    溫馨提醒一下,無論是在批量查詢評價接口查詢數據庫,還是在業務系統中調用批量查詢評價接口,使用多線程調用,都只是一個臨時方案,并不完美。

    這樣做的原因主要是為了先快速解決問題,因為這種方案改動是最小的。

    要從根本上解決問題,需要重新設計這一套功能,需要修改表結構,甚至可能需要修改業務流程。但由于牽涉到多條業務線,多個業務系統,只能排期慢慢做了。

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的Java性能优化从20s优化到500ms,我用了这三招,内容知识满满的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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