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从20s优化到500ms,我用了这三招原创

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前言


接口性能问题,对于从事后端开发的同学来说,是一个绕不开的话题。想要优化一个接口的性能,需要从多个方面着手。


其实,我之前也写过一篇接口性能优化相关的文章《聊聊接口性能优化的11个小技巧》,发表之后在全网广受好评,感兴趣的小伙们可以仔细看看。
本文将会接着接口性能优化这个话题,从实战的角度出发,聊聊我是如何优化一个慢查询接口的。


上周我优化了一下线上的批量评分查询接口,将接口性能从最初的20s,优化到目前的500ms以内。


总体来说,用三招就搞定了。到底经历了什么?

 

正文


1. 案发现场


我们每天早上上班前,都会收到一封线上慢查询接口汇总邮件,邮件中会展示接口地址、调用次数、最大耗时、平均耗时和traceId等信息。我看到其中有一个批量评分查询接口,最大耗时达到了20s,平均耗时也有2s。

用skywalking查看该接口的调用信息,发现绝大数情况下,该接口响应还是比较快的,大部分情况都是500ms左右就能返回,但也有少部分超过了20s的请求。


这个现象就非常奇怪了。莫非跟数据有关?


比如:要查某一个组织的数据,是非常快的。但如果要查平台,即组织的根节点,这种情况下,需要查询的数据量非常大,接口响应就可能会非常慢。


但事实证明不是这个原因。
很快有个同事给出了答案。


他们在结算单列表页面中,批量请求了这个接口,但他传参的数据量非常大。


怎么回事呢?


当初说的需求是这个接口给分页的列表页面调用,每页大小有:10、20、30、50、100,用户可以选择。


换句话说,调用批量评价查询接口,一次性最多可以查询100条记录。


但实际情况是:结算单列表页面还包含了很多订单。基本上每一个结算单,都有多个订单。调用批量评价查询接口时,需要把结算单和订单的数据合并到一起。


这样导致的结果是:调用批量评价查询接口时,一次性传入的参数非常多,入参list中包含几百、甚至几千条数据都有可能。

2. 现状

如果一次性传入几百或者几千个id,批量查询数据还好,可以走主键索引,查询效率也不至于太差。

但那个批量评分查询接口,逻辑不简单。


伪代码如下:

public List<ScoreEntity> query(List<SearchEntity> list) {
    //结果
    List<ScoreEntity> result = Lists.newArrayList();
    //获取组织id
    List<Long> orgIds = list.stream().map(SearchEntity::getOrgId).collect(Collectors.toList());
    //通过regin调用远程接口获取组织信息
    List<OrgEntity> orgList = feginClient.getOrgByIds(orgIds);
    
    for(SearchEntity entity : list) {
        //通过组织id找组织code
        String orgCode = findOrgCode(orgList, entity.getOrgId());
    
        //通过组合条件查询评价
        ScoreSearchEntity scoreSearchEntity = new ScoreSearchEntity();
        scoreSearchEntity.setOrgCode(orgCode);
        scoreSearchEntity.setCategoryId(entity.getCategoryId());
        scoreSearchEntity.setBusinessId(entity.getBusinessId());
        scoreSearchEntity.setBusinessType(entity.getBusinessType());
        List<ScoreEntity> resultList = scoreMapper.queryScore(scoreSearchEntity);
        
        if(CollectionUtils.isNotEmpty(resultList)) {
            ScoreEntity scoreEntity = resultList.get(0);
            result.add(scoreEntity);
        }
    }
    return result;
}


其实在真实场景中,代码比这个复杂很多,这里为了给大家演示,简化了一下。


最关键的地方有两点:

  • 在接口中远程调用了另外一个接口
  • 需要在for循环中查询数据


其中的第1点,即:在接口中远程调用了另外一个接口,这个代码是必须的。


因为如果在评价表中冗余一个组织code字段,万一哪天组织表中的组织code有修改,不得不通过某种机制,通知我们同步修改评价表的组织code,不然就会出现数据不一致的问题。


很显然,如果要这样调整的话,业务流程上要改了,代码改动有点大。


所以,还是先保持在接口中远程调用吧。


这样看来,可以优化的地方只能在:for循环中查询数据。


3. 第一次优化

由于需要在for循环中,每条记录都要根据不同的条件,查询出想要的数据。


由于业务系统调用这个接口时,没有传id,不好在where条件中用id in (...),这方式批量查询数据。


其实,有一种办法不用循环查询,一条sql就能搞定需求:使用or关键字拼接,例如:(org_code='001' and category_id=123 and business_id=111 and business_type=1) or (org_code='002' and category_id=123 and business_id=112 and business_type=2) or (org_code='003' and category_id=124 and business_id=117 and business_type=1)...


这种方式会导致sql语句会非常长,性能也会很差。


其实还有一种写法:

 

where (a,b) in ((1,2),(1,3)...)


不过这种sql,如果一次性查询的数据量太多的话,性能也不太好。


居然没法改成批量查询,就只能优化单条查询sql的执行效率了。首先从索引入手,因为改造成本最低。第一次优化是优化索引。


评价表之前建立一个business_id字段的普通索引,但是从目前来看效率不太理想。

由于我果断加了联合索引:

alter table user_score add index  `un_org_category_business` (`org_code`,`category_id`,`business_id`,`business_type`) USING BTREE;


该联合索引由:org_code、category_id、business_id和business_type四个字段组成。


经过这次优化,效果立竿见影。


批量评价查询接口最大耗时,从最初的20s,缩短到了5s左右。

4. 第二次优化

由于需要在for循环中,每条记录都要根据不同的条件,查询出想要的数据。只在一个线程中查询数据,显然太慢。那么,为何不能改成多线程调用?

第二次优化,查询数据库由单线程改成多线程。但由于该接口是要将查询出的所有数据,都返回回去的,所以要获取查询结果。使用多线程调用,并且要获取返回值,这种场景使用java8中的CompleteFuture非常合适。

代码调整为:

CompletableFuture[] futureArray = dataList.stream()
     .map(data -> CompletableFuture
          .supplyAsync(() -> query(data), asyncExecutor)
          .whenComplete((result, th) -> {
       })).toArray(CompletableFuture[]::new);
CompletableFuture.allOf(futureArray).join();


CompleteFuture的本质是创建线程执行,为了避免产生太多的线程,所以使用线程池是非常有必要的。优先推荐使用ThreadPoolExecutor类,我们自定义线程池。

具体代码如下:

ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
    8, //corePoolSize线程池中核心线程数
    10, //maximumPoolSize 线程池中最大线程数
    60, //线程池中线程的最大空闲时间,超过这个时间空闲线程将被回收
    TimeUnit.SECONDS,//时间单位
    new ArrayBlockingQueue(500), //队列
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); //拒绝策略


也可以使用ThreadPoolTaskExecutor类创建线程池:

@Configuration
public class ThreadPoolConfig {

    /**
     * 核心线程数量,默认1
     */
    private int corePoolSize = 8;

    /**
     * 最大线程数量,默认Integer.MAX_VALUE;
     */
    private int maxPoolSize = 10;

    /**
     * 空闲线程存活时间
     */
    private int keepAliveSeconds = 60;

    /**
     * 线程阻塞队列容量,默认Integer.MAX_VALUE
     */
    private int queueCapacity = 1;

    /**
     * 是否允许核心线程超时
     */
    private boolean allowCoreThreadTimeOut = false;


    @Bean("asyncExecutor")
    public Executor asyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
        executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
        executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
        executor.setKeepAliveSeconds(keepAliveSeconds);
        executor.setAllowCoreThreadTimeOut(allowCoreThreadTimeOut);
        // 设置拒绝策略,直接在execute方法的调用线程中运行被拒绝的任务
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        // 执行初始化
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}


经过这次优化,接口性能也提升了5倍。从5s左右,缩短到1s左右。但整体效果还不太理想。

5. 第三次优化

经过前面的两次优化,批量查询评价接口性能有一些提升,但耗时还是大于1s。

出现这个问题的根本原因是:一次性查询的数据太多。

那么,我们为什么不限制一下,每次查询的记录条数呢?

第三次优化,限制一次性查询的记录条数。其实之前也做了限制,不过最大是2000条记录,从目前看效果不好。

限制该接口一次只能查200条记录,如果超过200条则会报错提示。

如果直接对该接口做限制,则可能会导致业务系统出现异常。

为了避免这种情况的发生,必须跟业务系统团队一起讨论一下优化方案。

主要有下面两个方案:

5.1 前端做分页

在结算单列表页中,每个结算单默认只展示1个订单,多余的分页查询。这样的话,如果按照每页最大100条记录计算的话,结算单和订单最多一次只能查询200条记录。这就需要业务系统的前端做分页功能,同时后端接口要调整支持分页查询。但目前现状是前端没有多余开发资源。由于人手不足的原因,这套方案目前只能暂时搁置。

5.2 分批调用接口

业务系统后端之前是一次性调用评价查询接口,现在改成分批调用。比如:之前查询500条记录,业务系统只调用一次查询接口。现在改成业务系统每次只查100条记录,分5批调用,总共也是查询500条记录。

这样不是变慢了吗?

答:如果那5批调用评价查询接口的操作,是在for循环中单线程顺序的,整体耗时当然可能会变慢。

但业务系统也可以改成多线程调用,只需最终汇总结果即可。

此时,有人可能会问题:在评价查询接口的服务器多线程调用,跟在其他业务系统中多线程调用不是一回事?

还不如把批量评价查询接口的服务器中,线程池的最大线程数调大一点?

显然你忽略了一件事:线上应用一般不会被部署成单点。绝大多数情况下,为了避免因为服务器挂了,造成单点故障,基本会部署至少2个节点。这样即使一个节点挂了,整个应用也能正常访问。

当然也可能会出现这种情况:假如挂了一个节点,另外一个节点可能因为访问的流量太大了,扛不住压力,也可能因此挂掉。换句话说,通过业务系统中的多线程调用接口,可以将访问接口的流量负载均衡到不同的节点上。

他们也用8个线程,将数据分批,每批100条记录,最后将结果汇总。经过这次优化,接口性能再次提升了1倍。从1s左右,缩短到小于500ms。

温馨提醒一下,无论是在批量查询评价接口查询数据库,还是在业务系统中调用批量查询评价接口,使用多线程调用,都只是一个临时方案,并不完美。

这样做的原因主要是为了先快速解决问题,因为这种方案改动是最小的。

要从根本上解决问题,需要重新设计这一套功能,需要修改表结构,甚至可能需要修改业务流程。但由于牵涉到多条业务线,多个业务系统,只能排期慢慢做了。

如果你想了解更多接口优化的小技巧,可以看看我的另一篇文章《聊聊接口性能优化的11个小技巧》。

💥看到这里的你,如果对于我写的内容很感兴趣,有任何疑问,欢迎在下面留言📥,会第一次时间给大家解答,谢谢!

 

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