后台开发必知必会日常开发性能优化总结

Posted 2021-06-04 在路上的德尔菲

“现代大规模关键性系统中的Java性能调优，是一项富有挑战的任务。需要关注各种问题，包括算法结构、内存分配模式及磁盘和文件I/O使用方式。性能调优最困难的是找出问题，即便是经验丰富的人也会被他们的自觉所误导。性能杀手总是隐藏在最意想不到的地方”

                                                                                 —James Gosling

                                                                               

性能优化

性能优化一般指降低响应时间和提高系统吞吐量两个方面，但在流量高峰时期，服务的可用性才是应该关注的重点，此时性能优化也包括提高服务可用性。而以上提出的降低响应时间、提高系统吞吐量和提高服务可用性三者是相互矛盾的，不可兼得。比如增加缓存可以降低平均响应时间，但是处理线程数量会因为缓存过大而有所限制，从而降低系统吞吐量。所以需要在三者中找到平衡，实现业务需求。

 

如何量化性能，我们针对不同的端有以下性能指标：

• Web端：首屏时间、白屏时间、可交互时间、完全加载时间

首屏时间即用户打开网页开始到浏览器第一屏渲染完成的时间，一般说页卡就是指首屏时间长，用户体验不好。

首屏时间 = DNS时间 + 建立连接时间 + 后端响应时间 + 网络传输时间 + 首屏页面渲染时间

 

• 移动端：Crash率、内存使用率、FPS(FramesPer Second,每秒传输帧数)、端到端响应时间

端到端响应时间是衡量一个API性能的关键指标，比纯后端响应时间更全面，它会受到DNS、网络带宽、网络路由等多个因素的影响。

 

• 后端： RT(Response Time,响应时间)、TPS(Throught Per Second,吞吐量)、并发数

后端系统响应时间是指系统对请求做出响应的时间（应用延迟时间），对于面向用户的web服务，响应时间会受到数据库查询、RPC调用、网络IO、JVM垃圾回收等多反面因素的影响。对于高并发的应用和系统，吞吐量是关键指标，与Request对应的CPU、内存资源消耗、调用外部接口及IO紧密关联。

 

 

下面主要侧重于后端的性能优化，提供以下几个方面值得思考：

代码

for循环次数过多、递归调用导致栈溢出：是否可以在满足结果后break。

很多无谓条件判断：增加前置判断，不符合条件直接返回结果。

算法复杂度：是否有更优的算法，是否可优化当前算法。

 

 

业务逻辑优化

业务逻辑经常被忽略，但效果往往比数据库调优、JVM调优效果更明显。

举个栗子，淘宝中B端商家有个全部订单功能，如果是导出用户的全部订单，数据量过大导致加载过慢，可以更改业务逻辑，默认只会导出最近半年的订单，也通过在导出时增加时间段选择项，超时问题即可解决。

再举个栗子，12306抢票场景下，由于访问人数过多，用户点击“查票”之后系统会非常卡顿，作为用户会习惯再去点击“查票”，可能会连续点击好几次，假设每个人点击5次，后端系统负载会增加5倍，而其中80%的请求是重复请求。通过逻辑优化，将用户点击查询后将“查看”按钮置灰或通过JS控制xx秒内只能提交一次请求等，有效拦截80%的无效流量。

 

硬件升级

如机械硬盘升级为固态硬盘，提高服务器内存等

 

 

数据库

1. SQL调优（频率较高）：自带慢查询日志或开源慢查询系统定位出问题的SQL，然后explain、profile等工具逐步优化。也要注意包装好的底层SQL语句的合理性,如避免对查询条件计算、模糊查询LIKE使用避免%%、避免创建的索引失效等。

2. 添加索引，加快数据的检索速度和表和表之间的连接，减少在使用分组和排序子句进行数据检索时间。常见的索引有唯一索引、主键索引、组合索引、聚集索引，也不是创建越多的索引越好，创建索引会占用资源空间而维护索引增加工作复杂度。

3. 架构层面调优：

   A.       读写分离：读数据操作一般都多于写操作，保证读可以任意扩展

   B.       多从库负载均衡：避免单个从库负载过高

   C.       水平和垂直分库分表：提升中心服务写入容量

4. 连接池调优：为了数据库连接的高效获取、对数据库连接的限流，需要结合当前使用连接池的原理、具体的连接池监控数据和当前业务量作判断

    

缓存

 缓存分类：

• 本地缓存：HashMap/ConcurrentHashMap、Guava Cache，适合数据量小，并且不会频繁增长又清空

• 缓存服务：Redis、Memcache、Tair，适合数据量偏大，这几种具有不同的特点，比如Redis支持多种数据类型，Memcache全部存储在内存中。

使用缓存的目的：

• 快速响应，减少响应时间

• 防止数据库在高并发访问中不堪重负

优化关键点：

1. 什么时候更新（删除）缓存？保障可靠性与实时性：

   A.设置缓存时间，一定时间后expire失效，重新从数据库加载数据，因此要容忍一定时间的数据不一致。

   B.选择缓存服务模型，同时更新缓存和数据库（Cache Aside）；先更新缓存，缓存负责同步更新数据库（Read/Write Through）；先更新缓存，缓存定时异步更新数据库（Write Behind Caching）。三种模式各有优势，根据业务场景选择使用，会带来更多系统开销和事务一致性问题。

2. 缓存是否会满？满了使用什么策略？：

   A.LRU(Least Recently Used)最近最少使用原则，如在Redis中有6种淘汰策略allkeys-lru/random、volatile-lru/random/ttl、noeviction.

   B.到达一定容量（快满时）发出警报以扩容

   C.不同数据设置不同expire时间，使不常访问数据过期较快

3. 缓存允许丢失吗？丢失了怎么办？

   根据业务要求设定，不允许丢失可以使用缓存服务的持久化功能，如redis的全量持久化(RDB)和增量持久化（AOF），丢失了可以加载已持久化的数据，但还是会有一定数据丢失（AOF会有一秒的丢失数据）

    

4. 缓存击穿/雪崩？

  缓存服务一旦宕机或全部丢失，可能一瞬间所有的流量都直接打到了后 端数据库上，可能造成连锁反应，瞬间的请求高峰极有可能导致数据库无法承载。

使用缓存对提高系统性能有很多好处，但是不合理的缓存使用会为系统造成负担，甚至风险。比如频繁修改得数据，没有热点的访问都是值得考虑的。

 

异步

使用异步的目的：

1. 缩短接口响应时间，使用户请求快速返回

2. 避免线程长时间处于运行状态，线程池可用线程减少，线程池任务队列长度增大，阻塞等多请求。

3. 线程长时间处于运行状态会引起系统负载、CPU使用率、机器整体性能下降。

优化方式：

1. 开辟一个线程或线程池，如果线程处理的数据量很大，可以引入阻塞队列BlockingQueue，让一批异步线程不断往阻塞队列中扔数据，然后额外开辟一个线程从阻塞队列中拿数据，进行批处理。根据场景需求选择不同的阻塞队列，如ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、PriorityBlockingQueue、SynchronousQueue等

2. 使用消息队列MQ中间件，如RocketMQ、ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等，有些消息不需要这个系统处理，将消息通过消息中间件传送到其他系统处理。

3. 使用NIO，一切网络IO皆可异步：RPC框架、Servlet 3.0提供的异步技术、Apache HttpAsyncClient、缓存异步接口等。

 

 

JVM调优

关键指标如gc time、gc count、各个分代（Eden、S0、S1、Old、Perm）的内存大小变化、机器的Load值和CPU使用率、JVM的线程数等

常见调优方法：

1. 高峰期CPU使用率和Load使用率偏高，观察一些JVM的thread count和gc count（主要是young gc count），如果这两个值都偏高，基本判定是young gc频率过高导致，可以通过适当增大young区大小或者占比来解决。

2. 如果发生full gc和old cms gc非常频繁，诱发STW(stop the world)时间相应加长，导致接口响应变慢。可能是出现了“内存泄漏”即应该释放的内存空间没有被释放掉，解决办法是找到这些应该被释放的对象，可以使用jdk中提供的工具如jmap、MAT定位具体代码。

3. 减少gc次数或单次gc时间，来降低整个应用的STW时间，以加快接口响应。

 

 

多线程与分布式

使用场景:IO任务、离线任务、异步任务、大数据任务、耗时较长任务

注意不是多线程就一定比单线程效率高，由于多线程情况下CPU还要花时间维护，CPU处理各线程的请求时在线程间切换也要花时间，用了有时反而会得不偿失。

1. 单机多线程：通过引入线程池

   A.     更好管理线程，节省线程创建和销毁的开销，提高性能

   B.     限流，给线程池一个固定的容量，保障机器在极限压力下稳定处理的能力

   C.   根据业务场景设定调整核心参数如corePoolSize、maxPool Size、keepAliveTime、workerQueue等

2. 多机多线程：多个节点组成一个分布式系统，协同工作,更加复杂。

 

服务器优化

1. nginx作为一个高性能的HTTP和反相代理服务器，常用作静态内容服务和负载均衡服务，提供更快、更可靠、单机支持10万以上并发连接的优势。如sendfile指令对于普通应用可设为on，IO重负载应用可设置为off,以平衡磁盘和网络IO处理速度；请求黑名单拦截、控制最大连接数、连接超时时间等设置都可以帮助更好优化服务性能。

2. Tomcat应用服务器优化可提高网站的并发能力，运行方式的选择BIO、NIO、ARP，线程池属性设置如maxThreads、maxIdleTime、maxQueueSize、minSpareThreads，合理的设置能够使用最少的资源来调度；连接器作为Tomcat接受请求的入口，属性设置如protocol、enableLookups、asyncTimeout等。

 

小结：以上讲了很多性能优化可供参考的方向，从DNS连接到接入层再到逻辑层，存储由缓存到数据库，但不能盲目的去优化，最重要是找到性能瓶颈，再进行优化，在硬件、网络、资源一定的情况下以实现性能最大化。