初探性能优化——2个月到4小时的性能提升
一直不知道性能優(yōu)化都要做些什么，從哪方面思考，直到最近接手了一個(gè)公司的小項(xiàng)目，可謂麻雀雖小五臟俱全。讓我這個(gè)編程小白學(xué)到了很多性能優(yōu)化的知識，或者說一些思考方式。真的感受到任何一點(diǎn)效率的損失放大一定倍數(shù)時(shí)，將會是天文數(shù)字。最初我的程序計(jì)算下來需要跑2個(gè)月才能跑完，經(jīng)過2周不斷地調(diào)整架構(gòu)和細(xì)節(jié)，將性能提升到了4小時(shí)完成。
很多心得體會，希望和大家分享，也希望多多批評指正，共同進(jìn)步。
項(xiàng)目描述
我將公司的項(xiàng)目內(nèi)容抽象，大概是要做這樣一件事情。
1. 數(shù)據(jù)庫A中有2000萬條用戶數(shù)據(jù)
2. 將數(shù)據(jù)庫A中的用戶讀出，為每條用戶生成guid，并保存到數(shù)據(jù)庫B中
3. 同時(shí)在數(shù)據(jù)庫A中生成關(guān)聯(lián)表
項(xiàng)目要求為：
1. 將用戶存入數(shù)據(jù)庫B的過程需要調(diào)用sdk的注冊接口，不允許直接操作jdbc進(jìn)行插入
2. 數(shù)據(jù)要求可恢復(fù)：再次運(yùn)行要跳過已成功的數(shù)據(jù)；出錯(cuò)的數(shù)據(jù)要進(jìn)行持久化以便下次可以選擇恢復(fù)該部分?jǐn)?shù)據(jù)
3. 數(shù)據(jù)要保證一致性：在不出錯(cuò)的情況下，數(shù)據(jù)庫B的用戶必然一一對應(yīng)數(shù)據(jù)庫A的關(guān)聯(lián)表。如果出錯(cuò)，那么正確的數(shù)據(jù)加上記錄下來的出錯(cuò)數(shù)據(jù)后要保證一致性。
4.?速度要盡可能塊：共2000萬條數(shù)據(jù)，在保證正確性的前提下，至多一天內(nèi)完成
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第一版，面向過程——2個(gè)月
特征：面向過程、單一線程、不可拓展、極度耦合、逐條插入、數(shù)據(jù)不可恢復(fù)
最初的一版簡直是匯聚了一個(gè)項(xiàng)目的所有缺點(diǎn)。整個(gè)流程就是從A庫讀出一條數(shù)據(jù)，立刻做處理，然后調(diào)用接口插入B庫，然后在拼一個(gè)關(guān)聯(lián)表的sql語句，插入A庫。沒有計(jì)數(shù)器，沒有錯(cuò)誤信息處理。這樣下來的代碼最終預(yù)測2000萬條數(shù)據(jù)要處理2個(gè)月。如果中間哪怕一條數(shù)據(jù)出錯(cuò)，又要重新再來2個(gè)月。簡直可怕。
這個(gè)流程圖就等同于廢話，是完全基于面向過程的思想，整個(gè)代碼就是在一個(gè)大main方法里寫的，實(shí)際業(yè)務(wù)流程完全等同于代碼的流程。思考起來簡單，但實(shí)現(xiàn)和維護(hù)起來極為困難，代碼結(jié)構(gòu)冗長混亂。而且?guī)缀跏遣豢蓴U(kuò)展的。暫且不談代碼的設(shè)計(jì)美觀，它的效率如此低下主要有一下幾點(diǎn)：
1. 每一條數(shù)據(jù)的速度受制于整個(gè)鏈條中最慢的一環(huán)。試想假如有一條A庫插入關(guān)聯(lián)表的數(shù)據(jù)卡住了，等待將近1分鐘（夸張了點(diǎn)），那這一分鐘jvm完全就在傻等，它完全可以繼續(xù)進(jìn)行之前的兩步。正如你等待雞蛋煮熟的過程中可以同時(shí)去做其他的事一樣。
2. 向B庫插入用戶需要調(diào)用sdk（HTTP請求）接口，那每一次調(diào)用都需要建立連接，等待響應(yīng)，再釋放鏈接。正如你要給朋友送一箱蘋果，你分成100次每次只送一個(gè)，時(shí)間全搭載路上了。
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第二版，面向?qū)ο蟆?1天
特征：面向?qū)ο?、單一線程、可拓展、略微耦合、批量插入、數(shù)據(jù)可恢復(fù)
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架構(gòu)設(shè)計(jì)
根據(jù)第一版設(shè)計(jì)的問題，第二版有了一些改進(jìn)。當(dāng)然最明顯的就是從面向過程的思想轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦驅(qū)ο蟆?/p>
我將整個(gè)過程抽離出來，分配給不同的對象去處理。這樣，我所分配的對象時(shí)這樣的：
1. 一個(gè)配置對象：BatchStrategy。負(fù)責(zé)從配置文件中讀取本次任務(wù)的策略并傳遞給執(zhí)行者，配置包括基礎(chǔ)配置如總條數(shù)，每次批量查詢的數(shù)量，每次批量插入的數(shù)量。還有一些數(shù)據(jù)源方面的，如來源表的表名、列名、等，這樣如果換成其他數(shù)據(jù)庫的類似導(dǎo)入，就能供通過配置進(jìn)行拓展了。
2. 三個(gè)執(zhí)行者：整個(gè)執(zhí)行過程可以分成三個(gè)部分：讀數(shù)據(jù)--處理數(shù)據(jù)--寫數(shù)據(jù)，可以分別交給三個(gè)對象Reader，Processor，Writer進(jìn)行。這樣如果某一處邏輯變了，可以單獨(dú)進(jìn)行改變而不影響其他環(huán)節(jié)。
3. 一個(gè)失敗數(shù)據(jù)處理類：ErrorHandler。這樣每當(dāng)有數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時(shí)，便把改數(shù)據(jù)扔給這個(gè)類，在這給類中進(jìn)行寫入日志，或者其他的處理辦法。在一定程度上將失敗數(shù)據(jù)的處理解耦。
這種設(shè)計(jì)很大程度上解除了耦合，尤其是失敗數(shù)據(jù)的處理基本上完全解耦。但由于整個(gè)執(zhí)行過程仍然是需要有一個(gè)main來分別調(diào)用三個(gè)對象處理任務(wù)，因此三者之間還是沒有完全解耦，main部分的邏輯依然是面向過程的思想，比較復(fù)雜。即使把main中執(zhí)行的邏輯抽出一個(gè)service，這個(gè)問題依然沒有解決。
效率問題
? 由于將第一版的逐條插入改為批量插入。其中sdk接口部分是批量傳入一組數(shù)據(jù)，減少了http請求的次數(shù)。生成關(guān)聯(lián)表的部分是用了jdbc batch操作，將之前逐條插入的excute改為excuteBatch，效率提升很明顯。這兩部分批量帶來的效率提升，將原本需要兩個(gè)月時(shí)間的代碼，提升到了21天，但依然是天文數(shù)字。
可以看出，本次效率提升僅僅是在減少http請求次數(shù)，優(yōu)化sql的插入邏輯方面做出來努力，但依然沒有解決第一版的一個(gè)致命問題，就是一次循環(huán)的速度依然受制于整個(gè)鏈條中最慢的一環(huán)，三者沒有解耦也可以從這一點(diǎn)看出，在其他兩者沒有將工作做完時(shí)，就只能傻等，這是效率損失最嚴(yán)重的地方了。
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第三版，完全解耦（隊(duì)列+多線程）——3天
特征：面向?qū)ο?、多線程、可拓展、完全解耦、批量插入、數(shù)據(jù)可恢復(fù)
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架構(gòu)設(shè)計(jì)
該版并沒有代碼實(shí)現(xiàn)，但確是過度到下一版的重要思考過程，故記錄在次。這一版本較上一版的重大改進(jìn)之處有兩點(diǎn)：隊(duì)列和多線程。
隊(duì)列：其中隊(duì)列的使用使上一版未完全解耦的執(zhí)行類之間，實(shí)現(xiàn)了完全解耦，將同步過程變?yōu)楫惒?#xff0c;同時(shí)也是多線程能夠使用的前提。Reader做的事就是讀取數(shù)據(jù)，并放入隊(duì)列，至于它的下一個(gè)環(huán)節(jié)Processor如何處理隊(duì)列的數(shù)據(jù)，它完全不用理會，這時(shí)便可以繼續(xù)讀取數(shù)據(jù)。這便做到了完全解耦，處理隊(duì)列的數(shù)據(jù)也能夠使用多線程了。
多線程：Processor和Writer所做的事情，就是讀取自身隊(duì)列中的數(shù)據(jù)，然后處理。只不過Processor比Writer還承擔(dān)了一個(gè)往下一環(huán)隊(duì)列里放數(shù)據(jù)的過程。此處的隊(duì)列用的是多線程安全隊(duì)列ConcurrentLinkedQueue。因此可以肆無忌憚地使用多線程來執(zhí)行這兩者的任務(wù)。由于各個(gè)環(huán)節(jié)之間的完全解耦，某一環(huán)上的偶爾卡主并不再影響整個(gè)過程的進(jìn)度，所以效率提升不知一兩點(diǎn)。
還有一點(diǎn)就是數(shù)據(jù)的可恢復(fù)性在這個(gè)設(shè)計(jì)中有了保障，成功過的用戶被保存起來以便再次運(yùn)行不會沖突，失敗的關(guān)聯(lián)表數(shù)據(jù)也被記錄下來，在下次運(yùn)行時(shí)Writer會先將這一部分加入到自己的隊(duì)列里，整個(gè)數(shù)據(jù)的正確性就有了一個(gè)不是特別完善的方案，效率也有了可觀的提升。
效率問題
雖然效率從21天提升到了3天，但我們還要思考一些問題。實(shí)際在執(zhí)行的過程中發(fā)現(xiàn)，Writer所完成的數(shù)據(jù)總是緊跟在Processor之后。這就說明Processor的處理速度要慢于Writer，因?yàn)镻rocessor插入數(shù)據(jù)庫之前還要走一段注冊用戶的業(yè)務(wù)邏輯。這就有個(gè)問題，當(dāng)上一環(huán)的速度慢過下一環(huán)時(shí)，還有必要進(jìn)行批量的操作么？答案是不需要的。試想一下，如果你在生產(chǎn)線上，你的上一環(huán)2秒鐘處理一個(gè)零件，而你的速度是1秒鐘一個(gè)。這時(shí)即使你的批量處理速度更快，從系統(tǒng)最優(yōu)的角度考慮，你也應(yīng)該來一個(gè)零件就馬上處理，而不是等積攢到100個(gè)再批量處理。
還有一個(gè)問題是，我們從未考慮過Reader的性能。實(shí)際上我用的是limit操作來批量讀取數(shù)據(jù)庫，而mysql的limit是先全表查再截取，當(dāng)起始位置很大時(shí)，就會越來越慢。0-1000萬還算輕松，但1000萬到2000萬簡直是“寸步難行”。所以最終效率的瓶頸反而落到了讀庫操作上。
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第四版，高度抽象（一鍵啟動(dòng)）——4小時(shí)
特征：面向接口、多線程、可拓展、完全解耦、批量或逐條插入、數(shù)據(jù)可恢復(fù)、優(yōu)化查詢的limit操作
架構(gòu)的思考
優(yōu)雅的代碼應(yīng)該是整潔而美妙，不應(yīng)是冗長而復(fù)雜的。這一版將會設(shè)計(jì)出簡潔度如第一版，而性能和拓展性超越所有版本的架構(gòu)。
通過總結(jié)前三版特征，我發(fā)現(xiàn)不論是Reader，Processor，Writer，都有共同的特征：啟動(dòng)任務(wù)、處理任務(wù)、結(jié)束任務(wù)。而Reader和Processor又有一個(gè)共同的可以向下一道工序傳遞數(shù)據(jù)，通知下一道工序數(shù)據(jù)傳遞結(jié)束的功能。他們就像生產(chǎn)線上的一個(gè)個(gè)工序，相互關(guān)聯(lián)而又各自獨(dú)立地運(yùn)行著。每一道工序都可以啟動(dòng)，瘋狂地處理任務(wù)，直到上一道工序通知結(jié)束為止。而第一個(gè)發(fā)起通知結(jié)束的便是Reader，之后便一個(gè)通知下一個(gè)，直到整個(gè)工序停止，這個(gè)過程就是美妙的。
因此我們可以將這三者都看做是Job，除了Reader外又都有與上一道工序交互的能力（其實(shí)Reader的上一道工序就是數(shù)據(jù)庫），因此便有了如下的接口設(shè)計(jì)。
1 /** 2 * 工作步驟接口. 3 */ 4 public interface Job { 5 void init(); 6 void start(); 7 void stop(); 8 void finish(); 9 } 1 /**2 * 可交互的（傳入，通知結(jié)束）.3 */4 public interface Interactive<T> {5 6 /**7 * 開放與外界交互的通道8 */9 void openInteract(); 10 11 /** 12 * 接收外界傳來的數(shù)據(jù) 13 * @param t 14 */ 15 void receive(T t); 16 17 /** 18 * 關(guān)閉交互的通道 19 */ 20 void closeInteract(); 21 22 /** 23 * 是否處于可交互的狀態(tài) 24 * @return true可交互的 false不可交互的活已關(guān)閉交互狀態(tài) 25 */ 26 boolean isInteractive(); 27 28 }
有了這樣的接口設(shè)計(jì)，不論實(shí)現(xiàn)類具體怎么寫，主方法已經(jīng)可以寫出了，變得異常整潔有序。
只提煉主干部分，去掉了一些細(xì)枝末節(jié)，如日志輸出、時(shí)間記錄等。
1 public static void main(String[] args) {2 3 Job reader = Reader.getInstance();4 Job processor = Processor.getInstance();5 Job writer = Writer.getInstance();6 7 reader.init();8 processor.init();9 writer.init(); 10 11 start(reader, processor, processor, processor, writer, writer); 12 13 } 14 15 private static void start(Job... jobs){ 16 for (Job job:jobs) { 17 Thread thread = new Thread(new Runnable() { 18 @Override 19 public void run() { 20 job.start(); 21 } 22 }); 23 thread.start(); 24 } 25 }?
接下來就是具體實(shí)現(xiàn)類的問題了，這里實(shí)現(xiàn)類主要實(shí)現(xiàn)的是三個(gè)功能：
1. 接收上一環(huán)的數(shù)據(jù)：屬于Interactive接口的receive方法的實(shí)現(xiàn)，基于之前的設(shè)計(jì)，即是對象中有一個(gè)ConcurrentLinkedQueue類型的屬性，用來接收上一環(huán)傳來的數(shù)據(jù)。
2. 處理數(shù)據(jù)并傳遞給下一環(huán)：在每一個(gè)（有下一環(huán)的）對象屬性中，放入下一環(huán)的對象。如Reader中要有Processor對象，Processor要有Writer，一旦有數(shù)據(jù)需要加入下一環(huán)的隊(duì)列，調(diào)用其receiive方法即可。
3. 告訴下一環(huán)我結(jié)束了：本任務(wù)結(jié)束時(shí)，調(diào)用下一環(huán)對象的closeInteractive方法。而每個(gè)對象判斷自身結(jié)束的方法視情況而定，比如Reader結(jié)束的條件是批量讀取的數(shù)據(jù)超過了一開始設(shè)置的total，說明數(shù)據(jù)讀取完畢，可以結(jié)束。而Processor結(jié)束的條件是，它被上一環(huán)通知了結(jié)束，并且從自己的隊(duì)列中poll不出東西了，證明應(yīng)該結(jié)束，結(jié)束后再通知下一環(huán)節(jié)。這樣整個(gè)工序就安全有序地退出了。不過由于是多線程，所以Processor不能貿(mào)然通知Writer結(jié)束信號，需要在Processor內(nèi)部弄一個(gè)計(jì)數(shù)器，只有計(jì)數(shù)器達(dá)到預(yù)期的數(shù)量的那個(gè)線程的Processor，才能發(fā)起結(jié)束通知。
效率問題：
正如上一版提出的，Processor的處理速度要慢于Writer，所以Writer并不需要用batch去處理數(shù)據(jù)的插入，該成逐條插入反而是提高性能的一種方式。
大數(shù)據(jù)量limit操作十分耗時(shí)，由于測試部分只是在前幾百萬條測試，所以還是大大低估了效率的損失。在后幾百萬條可以說每一次limit的讀取都寸步難行。考慮到這個(gè)問題，我選去了唯一一個(gè)有索引并且稍稍易于排序的字段“用戶的手機(jī)號”，（不想吐槽它們設(shè)計(jì)表的時(shí)候居然沒有自增id。。。），每次全表將手機(jī)號排序，再limit查詢。查詢之后將最后一條的手機(jī)號保存起來，成為當(dāng)前讀取的最后一條數(shù)據(jù)的一個(gè)標(biāo)識。下次再limit操作就可以從這個(gè)手機(jī)號之后開始查詢了。這樣每次查詢不論從哪里開始，速度都是一樣的。雖然前面部分的數(shù)據(jù)速度與之前的方案相比慢了不少，但卻完美解決了大數(shù)據(jù)量limit操作的超長等待時(shí)間，預(yù)防了危險(xiǎn)的發(fā)生。
至此，項(xiàng)目架構(gòu)再次簡潔起來，但同第一版相比，已經(jīng)不是同一級別的簡潔了。
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關(guān)于繼續(xù)優(yōu)化的思考
1. Reader部分是單線程在處理，由于讀取是從數(shù)據(jù)庫中，并不是隊(duì)列中，因此設(shè)計(jì)成多線程有些麻煩，但并不是不可，這里是優(yōu)化點(diǎn)
2. 日志部分占有很大一部分比例，2000萬條讀、處理、寫就要有至少6000萬次日志輸出。如果設(shè)計(jì)成異步處理，效率會提升不少。
這就是我本次項(xiàng)目優(yōu)化的心得體會，還望各位大神予以指點(diǎn)。因?yàn)榇a是公司為了避嫌，就不發(fā)到github了，感興趣的大神可以私聊。
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from:?https://www.cnblogs.com/flashsun/p/7744466.html
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以上是生活随笔為你收集整理的初探性能优化——2个月到4小时的性能提升的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
