一次接口的性能优化之旅

京东云开发者
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一、引言

在项目开发过程中,我们经常会遇到接口响应慢的问题。这不仅影响了用户体验,还可能降低了系统的吞吐量。为了提高接口性能,我们需要对整个系统进行全面的优化,包括代码层面、数据库、缓存、异步处理等方面。本文将分享一个接口性能优化之旅,希望能帮助大家掌握Pfinder使用、JSF异步调用等优化技巧,提升接口性能和定位问题的能力。

二、现状诊断

•UMP诊断:

◦Max:10s

◦T99:1000ms

◦经常可用率下降



一次接口的性能优化之旅





一次接口的性能优化之旅



•Pfinder诊断:

◦问题1:循环调用RPC 120次=1441ms

◦问题2:查询DB 286ms

◦问题3:未知操作 2000ms+



一次接口的性能优化之旅



三、问题定位以及性能优化

如何解决Pfinder显示耗时不全问题:-> 手动完善全程跟踪上报

1.集成Pfinder SDK:

<!-- 引用 PFinder SDK 库 -->
<dependency>
    <groupId>com.jd.pfinder</groupId>
    <artifactId>pfinder-profiler-sdk</artifactId>
    <version>1.2.2-FINAL</version>
</dependency>

1.使用注解:@PFTracing



一次接口的性能优化之旅



1.上报效果



一次接口的性能优化之旅



1.定位问题和进行代码分析



一次接口的性能优化之旅



这段代码的目的是从一个名为waveInfos的字符串列表中,筛选出已经包含在另一个名为sendDPackageCodes的字符串列表中的元素,并将这些重复的元素放入一个新的列表repeatResult中。然后,它从waveInfos中排除这些重复的元素,将剩余的元素放入另一个新的列表showPackages中。这两个列表最终被用于前端显示或进一步处理。简而言之,这段代码的作用是去重并筛选出尚未处理的数据。



通过现象查看此处代码耗时占总耗时进一半左右,因此判断集合数据非常多,导致数据计算耗时较长。通过日志打印发现:waveInfos=3000+,sendDPackageCodes=7000+,因此可以看出两个集合因为数据过大导致耗时较长。



一次接口的性能优化之旅



代码优化:使用Set进行处理



一次接口的性能优化之旅





一次接口的性能优化之旅



优化效果:2000ms -> 6ms

如何解决RPC批量调用问题 -> 使用JSF异步调用

同步异步方案比较

优劣势 异步调用 同步调用
优势 提高系统的并发性能 简单直观
提高系统的响应速度 错误处理方便
节约资源
劣势 复杂性 阻塞线程
可读性差 响应速度慢

JSF异步调用使用

第一步:如果存在同步bean,为了不影响同步bean可以注入新的异步bean。需要

注意:jsf 这边相同接口 别名 最多支持3个

// 同步bean
@Autowired
private XxxxxApi xxxxApi;
// 异步实现bean,(jsf 这边相同接口 别名 最多支持3个)
@Autowired
private XxxxxApi xxxxAsyncApi;

<!-- 【异步】路由查询班次单号明细 -->
<jsf:consumer id="xxx" interface="xxx"
              protocol="jsf" alias="xx" timeout="xxx" retries="0" check="false">
    <jsf:method name="方法名称" async="true"/>
</jsf:consumer>

第二步:使用RpcContext调用,返回CompletableFuture对象

// Rpc代理类 需要返回CompletableFuture 对象
public CompletableFuture<CommonDto<PageDto>> queryWaybillDetailByBusinessIdByAsync() {
    // 发起方法请求
    return RpcContext.getContext().asyncCall(() -> xxxxAsyncApi.method());;
}

第三步:调用处任意地方,获取future返回结果,需要指定超时时间

public <T> T getResultDefaultTimeOut(CompletableFuture<T> future) {
    try {
        return future.get(10, TimeUnit.SECONDS);
    } catch (InterruptedException | ExecutionException | TimeoutException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

优化效果:1400ms -> 200ms

五、最终效果和未解决问题

优化前优化后

问题 优化前 优化后 方案
总耗时 3800ms 500ms
rpc循环调用 1400ms 200ms JSF异步调用(N次耗时变一次最大耗时)
数据笛卡尔积处理 2000ms 6ms list包含操作变set包含操作
数据库操作 100ms 100ms 数据库批量查询,此期不处理
未知操作 150ms 150ms 非业务代码,怀疑是sql查询后结果处理,目前无法跟踪和处理,此期不处理

六、总结

接口性能优化是一个涉及多个方面的过程,需要从代码层面、数据库、缓存、异步处理等多个维度进行优化。在这个过程中,我们需要不断诊断瓶颈、尝试优化手段,并结合实际情况进行调整。希望通过本文的分享,大家能掌握接口性能优化的方法和技巧,提高接口性能,提升用户体验。

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