一次缓存性能问题排查
概述
以下分享的都跳過了很多坑,包括redis、tomcat環(huán)境配置、機器硬件配置等等問題(與線上保持一致,或者硬件性能減配系數(shù),例如線上:8C16G,壓測:4C8G,系數(shù)簡單相差2倍),直接把挖掘瓶頸的主要思路搬出臺面。
壓測數(shù)據(jù)分析
全局圖預覽
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通過對某直播觀看頁面進行高并發(fā)壓測,在APM(Pinpoint)監(jiān)控中發(fā)現(xiàn)一個有趣的地方:
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上圖中兩個紅框中的數(shù)據(jù)(接近10s),相隔大概30分鐘就發(fā)生,16:20左右,系統(tǒng)撐不住服務出現(xiàn)異常不可用,懷著好奇的心態(tài),追查方法調用的棧,如下圖所示:
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該方法耗時多久呢?首先搞清楚Call Tree里面的一些概念:
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可見這個sql查詢方法耗時14秒多,為什么呢?APM里面已經(jīng)顯示了sql語句,在mysql中執(zhí)行查詢發(fā)現(xiàn)執(zhí)行時間很快,那么問題出在哪里呢?只能繼續(xù)深挖!
通過對比同樣的url,請求響應毫秒級的情況下,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)如下圖所示:
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從redis獲取到數(shù)據(jù)后,并沒有再執(zhí)行sql查詢了,通過這個分析,我們決定追蹤代碼還原真相(不懂代碼的測試不是好開發(fā)):
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可以看到緩存失效之后,直接查詢數(shù)據(jù)庫了
解決方案
SQL優(yōu)化:優(yōu)先級低
從數(shù)據(jù)分析來看,sql優(yōu)化的用處不大,并不是返回了大量數(shù)據(jù)缺少索引,此次可以跳過。
緩存并發(fā):優(yōu)先級高
出現(xiàn)場景:當網(wǎng)站并發(fā)訪問高,一個緩存如果失效,可能出現(xiàn)多個進程同時查詢DB,同時設置緩存的情況,如果并發(fā)確實很大,這也可能造成DB壓力過大,還有緩存頻繁更新的問題。
處理方法:對緩存查詢加鎖,如果KEY不存在,就加鎖,然后查DB入緩存,然后解鎖;其他進程如果發(fā)現(xiàn)有鎖就等待,然后等解鎖后返回數(shù)據(jù)或者進入DB查詢。
經(jīng)驗總結
1、善用監(jiān)控工具,例如APM,進行鏈路監(jiān)控、服務器性能、方法調用順序觀察
2、追蹤方法棧和相關日志
3、深入排查代碼挖本質
微信公眾號:樂少黑板報
轉載于:https://blog.51cto.com/jooben/2324649
創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯,堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎總結
以上是生活随笔為你收集整理的一次缓存性能问题排查的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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