我只改五行代码,接口性能提升了 10 倍!

Posted 程序员的店小二

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了我只改五行代码,接口性能提升了 10 倍!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

背景

某公司的一个 ToB 系统,因为客户使用的也不多,没啥并发要求,就一直没有经过压测。这两天来了一个“大客户”,对并发量提出了要求:核心接口与几个重点使用场景单节点吞吐量要满足最低500/s的要求。

当时一想,500/s吞吐量还不简单。Tomcat按照 100 个线程,那就是单线程 1S 内处理 5 个请求,200ms 处理一个请求即可。这个没有问题,平时接口响应时间大部分都 100ms 左右,还不是分分钟满足的事情。然而压测一开,100 的并发,吞吐量居然只有 50 ...

而且再一查,100 的并发,CPU 使用率居然接近 80% ...

从上图可以看到几个重要的信息:

  • 最小值:表示我们非并发场景单次接口响应时长。还不足100ms。挺好!

  • 最大值:并发场景下,由于各种锁或者其他串行操作,导致部分请求等待时长增加,接口整体响应时间变长。5秒钟。有点过分了!!!

再一看百分位,大部分的请求响应时间都在4s。无语了!!!

所以 1s 钟的 吞吐量 单节点只有 50 。距离 500 差了 10 倍。难受!!!!

分析过程

定位“慢”原因

这里暂时先忽略 CPU 占用率高的问题

首先平均响应时间这么慢,肯定是有阻塞。先确定阻塞位置。重点检查几处:

  • 锁 (同步锁、分布式锁、数据库锁)

  • 耗时操作 (链接耗时、SQL耗时)

结合这些先配置耗时埋点。

  • 接口响应时长统计。超过 500ms 打印告警日志。

  • 接口内部远程调用耗时统计。200ms 打印告警日志。

  • Redis 访问耗时。超过 10ms 打印告警日志。

  • SQL 执行耗时。超过 100ms 打印告警日志。

上述配置生效后,通过日志排查到接口存在慢SQL。具体SQL类似与这种:

<!-- 主要类似与库存扣减 每次-1 type 只有有限的几种且该表一共就几条数据(一种一条记录)--><!-- 压测时可以认为 type = 1 是写死的 -->update table set field = field - 1 where type = 1 and filed > 1;

上述 SQL 相当于并发操作同一条数据,肯定存在锁等待。日志显示此处的等待耗时占接口总耗时 80% 以上。

二话不说先改为敬。因为是压测环境,直接改为异步执行,确认一下效果。

PS:当时心里是这么想的:妥了,大功告成。就是这里的问题!绝壁是这个原因!优化一下就解决了。当然,如果这么简单就没有必要写这篇文章了...

优化后的效果:

嗯... emm... 好!这个优化还是很明显的,提升提升了近 2 倍。

此时已经感觉到有些不对了,慢 SQL 已经解决了(异步了~ 随便吧~ 你执行 10s 我也不管了),虽然对吞吐量的提升没有预期的效果。但是数据是不会骗人的。

  • 最大值:已经从 5s -> 2s

  • 百分位值:4s -> 1s

这已经是很大的提升了。

继续定位“慢”的原因

通过第一阶段的“优化”,我们距离目标近了很多。废话不多说,继续下一步的排查。

我们继续看日志,此时日志出现类似下边这种情况:

2023-01-04 15:17:05:347 INFO **.**.**.***.50 [TID: 1s22s72s8ws9w00] **********************2023-01-04 15:17:05:348 INFO **.**.**.***.21 [TID: 1s22s72s8ws9w00] **********************2023-01-04 15:17:05:350 INFO **.**.**.***.47 [TID: 1s22s72s8ws9w00] **********************2023-01-04 15:17:05:465 INFO **.**.**.***.234 [TID: 1s22s72s8ws9w00] **********************2023-01-04 15:17:05:467 INFO **.**.**.***.123 [TID: 1s22s72s8ws9w00] **********************2023-01-04 15:17:05:581 INFO **.**.**.***.451 [TID: 1s22s72s8ws9w00] **********************2023-01-04 15:17:05:702 INFO **.**.**.***.72 [TID: 1s22s72s8ws9w00] **********************

前三行 info 日志没有问题,间隔很小。第 4 ~ 第 5,第 6 ~ 第 7,第 7 ~ 第 8 很明显有百毫秒的耗时。检查代码发现,这部分没有任何耗时操作。那么这段时间干什么了呢?

  • 发生了线程切换,换其他线程执行其他任务了。(线程太多了)

  • 日志打印太多了,压测5分钟日志量500M。(记得日志打印太多是有很大影响的)

  • STW。(但是日志还在输出,所以前两种可能性很高,而且一般不会停顿百毫秒)

按照这三个思路做了以下操作:

  • 首先,提升日志打印级别到 DEBUG。emm... 提升不大,好像增加了 10 左右。

  • 然后,拆线程 @Async 注解使用线程池,控制代码线程池数量(之前存在3个线程池,统一配置的核心线程数为100)结合业务,服务总核心线程数控制在 50 以内,同步增加阻塞最大大小。结果还可以,提升了 50,接近 200 了。

  • 最后,观察 JVM 的 GC 日志,发现 YGC 频次4/s,没有 FGC。1 分钟内 GC 时间不到 1s,很明显不是 GC 问题,不过发现JVM内存太小只有 512M,直接给了 4G。吞吐量没啥提升,YGC频次降低为 2 秒 1 次。

唉,一顿操作猛如虎。

PS:其实中间还对数据库参数一通瞎搞,这里不多说了。

其实也不是没有收获,至少在减少服务线程数量后还是有一定收获的。另外,已经关注到了另外一个点:CPU 使用率,减少了线程数量后,CPU 的使用率并没有明显的下降,这里是很有问题的,当时认为 CPU 的使用率主要与开启的线程数量有关,之前线程多,CPU 使用率较高可以理解。但是,在砍掉了一大半的线程后,依然居高不下这就很奇怪了。

此时关注的重点开始从代码“慢”方向转移到“CPU高”方向。

定位 CPU 使用率高的原因

CPU 的使用率高,通常与线程数相关肯定是没有问题的。当时对居高不下的原因考虑可能有以下两点:

  • 有额外的线程存在。

  • 代码有部分 CPU 密集操作。

然后继续一顿操作:

  • 观察服务活跃线程数。

  • 观察有无 CPU 占用率较高线程。

在观察过程中发现,没有明显 CPU 占用较高线程。所有线程基本都在 10% 以内。类似于下图,不过有很多线程。

没有很高就证明大家都很正常,只是多而已...

此时没有下一步的排查思路了。当时想着,算了打印一下堆栈看看吧,看看到底干了啥~

在看的过程中发现这段日志:

"http-nio-6071-exec-9" #82 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x00007fea9aed1000 nid=0x62 runnable [0x00007fe934cf4000]   java.lang.Thread.State: RUNNABLE at org.springframework.core.annotation.AnnotationUtils.getValue(AnnotationUtils.java:1058) at org.springframework.aop.aspectj.annotation.AbstractAspectJAdvisorFactory$AspectJAnnotation.resolveExpression(AbstractAspectJAdvisorFactory.java:216) at org.springframework.aop.aspectj.annotation.AbstractAspectJAdvisorFactory$AspectJAnnotation.<init>(AbstractAspectJAdvisorFactory.java:197) at org.springframework.aop.aspectj.annotation.AbstractAspectJAdvisorFactory.findAnnotation(AbstractAspectJAdvisorFactory.java:147) at org.springframework.aop.aspectj.annotation.AbstractAspectJAdvisorFactory.findAspectJAnnotationOnMethod(AbstractAspectJAdvisorFactory.java:135) at org.springframework.aop.aspectj.annotation.ReflectiveAspectJAdvisorFactory.getAdvice(ReflectiveAspectJAdvisorFactory.java:244) at org.springframework.aop.aspectj.annotation.InstantiationModelAwarePointcutAdvisorImpl.instantiateAdvice(InstantiationModelAwarePointcutAdvisorImpl.java:149) at org.springframework.aop.aspectj.annotation.InstantiationModelAwarePointcutAdvisorImpl.<init>(InstantiationModelAwarePointcutAdvisorImpl.java:113) at org.springframework.aop.aspectj.annotation.ReflectiveAspectJAdvisorFactory.getAdvisor(ReflectiveAspectJAdvisorFactory.java:213) at org.springframework.aop.aspectj.annotation.ReflectiveAspectJAdvisorFactory.getAdvisors(ReflectiveAspectJAdvisorFactory.java:144) at org.springframework.aop.aspectj.annotation.BeanFactoryAspectJAdvisorsBuilder.buildAspectJAdvisors(BeanFactoryAspectJAdvisorsBuilder.java:149) at org.springframework.aop.aspectj.annotation.AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator.findCandidateAdvisors(AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator.java:95) at org.springframework.aop.aspectj.autoproxy.AspectJAwareAdvisorAutoProxyCreator.shouldSkip(AspectJAwareAdvisorAutoProxyCreator.java:101) at org.springframework.aop.framework.autoproxy.AbstractAutoProxyCreator.wrapIfNecessary(AbstractAutoProxyCreator.java:333) at org.springframework.aop.framework.autoproxy.AbstractAutoProxyCreator.postProcessAfterInitialization(AbstractAutoProxyCreator.java:291) at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.applyBeanPostProcessorsAfterInitialization(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:455) at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.initializeBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1808) at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.doCreateBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:620) at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.createBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:542) at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.doGetBean(AbstractBeanFactory.java:353) at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.getBean(AbstractBeanFactory.java:233) at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.resolveNamedBean(DefaultListableBeanFactory.java:1282) at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.resolveNamedBean(DefaultListableBeanFactory.java:1243) at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.resolveBean(DefaultListableBeanFactory.java:494) at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.getBean(DefaultListableBeanFactory.java:349) at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.getBean(DefaultListableBeanFactory.java:342) at cn.hutool.extra.spring.SpringUtil.getBean(SpringUtil.java:117)        ......          ......

上边的堆栈发现了一个点:在执行 getBean 的时候,执行了 createBean 方法。我们都知道 Spring 托管的 Bean 都是提前实例化好放在 IOC 容器中的。createBean 要做的事情有很多,比如 Bean 的初始化,依赖注入其他类,而且中间还有一些前后置处理器执行、代理检查等等,总之是一个耗时方法,所以都是在程序启动时去扫描,加载,完成 Bean 的初始化。

而我们在运行程序线程堆栈中发现了这个操作。而且通过检索发现竟然有近 200 处。

通过堆栈信息很快定位到执行位置:

<!--BeanUtils 是 hutool 工具类。也是从IOC容器获取Bean 等价于 @Autowired 注解 -->RedisTool redisTool = BeanUtils.getBean(RedisMaster.class);

而RedisMaster类

@Component@Scope("prototype")public class RedisMaster implements IRedisTool     // ......

没错就是用了多例。而且使用的地方是 Redis(系统使用 Jedis 客户端,Jedis 并非线程安全,每次使用都需要新的实例),接口对 Redis 的使用还是比较频繁的,一个接口得有 10 次左右获取 Redis 数据。也就是说执行 10 次左右的 createBean 逻辑 ...

叹气!!

赶紧改代码,直接使用万能的 new。

在看结果之前还有一点需要提一下,由于系统有大量统计耗时的操作。实现方式是通过:

long start = System.currentTimeMillis();// ......long end = System.currentTimeMillis();long runTime = start - end;

或者 Hutool 提供的 StopWatch:

当时还误以为该方式能够降低性能的影响,但是实际上也只是一层封装。底层使用的是 System.nanoTime()。StopWatch watch = new StopWatch();watch.start();// ......watch.stop();System.out.println(watch.getTotalTimeMillis());

而这种在并发量高的情况下,对性能影响还是比较大的,特别在服务器使用了一些特定时钟的情况下。这里就不多说,感兴趣的可以自行搜索一下。

最终结果:

排查涉及的命令如下:

  • 查询服务进程CPU情况:top –Hp pid

  • 查询JVM GC相关参数:jstat -gc pid 2000 (对 pid [进程号] 每隔 2s 输出一次日志)

  • 打印当前堆栈信息:jstack -l pid >> stack.log

总结

结果是好的,过程是曲折的。总的来说还是知识的欠缺,文章看起来还算顺畅,但都是事后诸葛亮,不对,应该是时候臭皮匠。基本都是边查资料边分析边操作,前后花费了4天时间,尝试了很多。

  • mysql : Buffer Pool 、Change Buffer 、Redo Log 大小、双一配置...

  • 代码 : 异步执行,线程池参数调整,tomcat 配置,Druid连接池配置...

  • JVM : 内存大小,分配,垃圾收集器都想换...

总归一通瞎搞,能想到的都试试。后续还需要多了解一些性能优化知识,至少要做到排查思路清晰,不瞎搞。

最后5行代码有哪些:

new Redis实例:1 耗时统计:3 SQL异步执行 @Async:1(上图最终的结果是包含该部分的,时间原因未对SQL进行处理,后续会考虑Redis原子操作+定时同步数据库方式来进行,避免同时操数据库)

TODO

问题虽然解决了。但是原理还不清楚,需要继续深挖。

为什么 createBean 对性能影响这么大?

如果影响这么大,Spring 为什么还要有多例?首先非并发场景速度还是很快的。这个毋庸置疑。毕竟接口响应时间不足 50 ms。所以问题一定出在,并发 createBean 同一对象的锁等待场景。根据堆栈日志,翻了一下 Spring 源码,果然发现这里出现了同步锁。相信锁肯定不止一处。

org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory#doCreateBean
System.currentTimeMillis 并发度多少才会对性能产生影响,影响有多大?

很多公司(包括大厂)在业务代码中,还是会频繁的使用 System.currentTimeMillis 获取时间戳。比如:时间字段赋值场景。所以,性能影响肯定会有,但是影响的门槛是不是很高。

继续学习性能优化知识
  • 吞吐量与什么有关?

首先,接口响应时长。直接影响因素还是接口响应时长,响应时间越短,吞吐量越高。一个接口响应时间 100ms,那么 1s 就能处理 10 次。

其次,线程数。现在都是多线程环境,如果同时 10 个线程处理请求,那么吞吐量又能增加 10 倍。当然由于 CPU 资源有限,所以线程数也会受限。理论上,在 CPU 资源利用率较低的场景,调大 tomcat 线程数,以及并发数,能够有效的提升吞吐量。

最后,高性能代码。无论接口响应时长,还是 CPU 资源利用率,都依赖于我们的代码,要做高性能的方案设计,以及高性能的代码实现,任重而道远。

  • CPU使用率的高低与哪些因素有关?

CPU 使用率的高低,本质还是由线程数,以及 CPU 使用时间决定的。

假如一台 10 核的机器,运行一个单线程的应用程序。正常这个单线程的应用程序会交给一个 CPU 核心去运行,此时占用率就是 10%。而现在应用程序都是多线程的,因此一个应用程序可能需要全部的 CPU 核心来执行,此时就会达到 100%。

此外,以单线程应用程序为例,大部分情况下,我们还涉及到访问 Redis/Mysql、RPC 请求等一些阻塞等待操作,那么 CPU 就不是时刻在工作的。所以阻塞等待的时间越长,CPU 利用率也会越低。也正是因为如此,为了充分的利用 CPU 资源,多线程也就应运而生(一个线程虽然阻塞了,但是 CPU 别闲着,赶紧去运行其他的线程)。

一个服务线程数在多少比较合适(算上 Tomcat,最终的线程数量是 226),执行过程中发现即使tomcat线程数量是 100,活跃线程数也很少超过 50,整个压测过程基本维持在 20 左右。

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