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分类树,我从2s优化到0.1s原创

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大家好,我是苏三,又跟大家见面了。

前言

分类树查询功能,在各个业务系统中可以说随处可见,特别是在电商系统中。

但就是这样一个简单的分类树查询功能,我们却优化了5次。

到底是怎么回事呢?

背景

我们的网站使用了SpringBoot推荐的模板引擎:Thymeleaf,进行动态渲染。

它是一个XML/XHTML/HTML5模板引擎,可用于Web与非Web环境中的应用开发。

它提供了一个用于整合SpringMVC的可选模块,在应用开发中,我们可以使用Thymeleaf来完全代替JSP或其他模板引擎,如Velocity\FreeMarker等。

前端开发写好Thymeleaf的模板文件,调用后端接口获取数据,进行动态绑定,就能把想要的内容展示给用户。

由于当时这个是从0-1的新项目,为了开快速开发功能,我们第一版接口,直接从数据库中查询分类数据,组装成分类树,然后返回给前端。

通过这种方式,简化了数据流程,快速把整个页面功能调通了。

第一次优化

我们将该接口部署到dev环境,刚开始没啥问题。

随着开发人员添加的分类越来越多,很快就暴露出性能瓶颈。

我们不得不做优化了。

我们第一个想到的是:加Redis缓存

流程图如下:于是暂时这样优化了一下:

  1. 用户访问接口获取分类树时,先从Redis中查询数据。
  2. 如果Redis中有数据,则直接数据。
  3. 如果Redis中没有数据,则再从数据库中查询数据,拼接成分类树返回。
  4. 将从数据库中查到的分类树的数据,保存到Redis中,设置过期时间5分钟。
  5. 将分类树返回给用户。

我们在Redis中定义一个了key,value是一个分类树的json格式转换成了字符串,使用简单的key/value形式保存数据。

经过这样优化之后,dev环境的联调和自测顺利完成了。

第2次优化

我们将这个功能部署到st环境了。

刚开始测试同学没有发现什么问题,但随着后面不断地深入测试,隔一段时间就出现一次首页访问很慢的情况。

于是,我们马上进行了第2次优化。

我们决定使用Job定期异步更新分类树到Redis中,在系统上线之前,会先生成一份数据。

当然为了保险起见,防止Redis在哪条突然挂了,之前分类树同步写入Redis的逻辑还是保留。

于是,流程图改成了这样:增加了一个job每隔5分钟执行一次,从数据库中查询分类数据,封装成分类树,更新到Redis缓存中。

其他的流程保持不变。

此外,Redis的过期时间之前设置的5分钟,现在要改成永久。

通过这次优化之后,st环境就没有再出现过分类树查询的性能问题了。

第3次优化

测试了一段时间之后,整个网站的功能快要上线了。

为了保险起见,我们需要对网站首页做一次压力测试。

果然测出问题了,网站首页最大的qps是100多,最后发现是每次都从Redis获取分类树导致的网站首页的性能瓶颈。

我们需要做第3次优化。

该怎么优化呢?

答:加内存缓存。

如果加了内存缓存,就需要考虑数据一致性问题。

内存缓存是保存在服务器节点上的,不同的服务器节点更新的频率可能有点差异,这样可能会导致数据的不一致性。

但分类本身是更新频率比较低的数据,对于用户来说不太敏感,即使在短时间内,用户看到的分类树有些差异,也不会对用户造成太大的影响。

因此,分类树这种业务场景,是可以使用内存缓存的。

于是,我们使用了Spring推荐的caffine作为内存缓存。

改造后的流程图如下:

  1. 用户访问接口时改成先从本地缓存分类数查询数据。
  2. 如果本地缓存有,则直接返回。
  3. 如果本地缓存没有,则从Redis中查询数据。
  4. 如果Redis中有数据,则将数据更新到本地缓存中,然后返回数据。
  5. 如果Redis中也没有数据(说明Redis挂了),则从数据库中查询数据,更新到Redis中(万一Redis恢复了呢),然后更新到本地缓存中,返回返回数据。

需要注意的是,需要改本地缓存设置一个过期时间,这里设置的5分钟,不然的话,没办法获取新的数据。

这样优化之后,再次做网站首页的压力测试,qps提升到了500多,满足上线要求。

第四次优化

之后,这个功能顺利上线了。

使用了很长一段时间没有出现问题。

两年后的某一天,有用户反馈说,网站首页有点慢。

我们排查了一下原因发现,分类树的数据太多了,一次性返回了上万个分类。

原来在系统上线的这两年多的时间内,运营同学在系统后台增加了很多分类。

我们需要做第4次优化。

这时要如何优化呢?

限制分类树的数量?

答:也不太现实,目前这个业务场景就是有这么多分类,不能让用户选择不到他想要的分类吧?

这时我们想到最快的办法是开启nginxGZip功能。

让数据在传输之前,先压缩一下,然后进行传输,在用户浏览器中,自动解压,将真实的分类树数据展示给用户。

之前调用接口返回的分类树有1MB的大小,优化之后,接口返回的分类树的大小是100Kb,一下子缩小了10倍。

这样简单的优化之后,性能提升了一些。

第5次优化

经过上面优化之后,用户很长一段时间都没有反馈性能问题。

但有一天公司同事在排查Redis中大key的时候,揪出了分类树。之前的分类树使用key/value的结构保存数据的。

我们不得不做第5次优化。

为了优化在Redis中存储数据的大小,我们首先需要对数据进行瘦身。

只保存需要用到的字段。

例如:

@AllArgsConstructor
@Data
public class Category {

    private Long id;
    private String name;
    private Long parentId;
    private Date inDate;
    private Long inUserId;
    private String inUserName;
    private List<Category> children;
}

像这个分类对象中inDate、inUserId和inUserName字段是可以不用保存的。

修改自动名称。

例如:

@AllArgsConstructor
@Data
public class Category {
    /**
     * 分类编号
     */

    @JsonProperty("i")
    private Long id;

    /**
     * 分类层级
     */

    @JsonProperty("l")
    private Integer level;

    /**
     * 分类名称
     */

    @JsonProperty("n")
    private String name;

    /**
     * 父分类编号
     */

    @JsonProperty("p")
    private Long parentId;

    /**
     * 子分类列表
     */

    @JsonProperty("c")
    private List<Category> children;
}

由于在一万多条数据中,每条数据的字段名称是固定的,他们的重复率太高了。

由此,可以在json序列化时,改成一个简短的名称,以便于返回更少的数据大小。

这还不够,需要对存储的数据做压缩。

之前在Redis中保存的key/value,其中的value是json格式的字符串。

其实RedisTemplate支持,value保存byte数组

先将json字符串数据用GZip工具类压缩成byte数组,然后保存到Redis中。

再获取数据时,将byte数组转换成json字符串,然后再转换成分类树。

这样优化之后,保存到Redis中的分类树的数据大小,一下子减少了10倍,Redis的大key问题被解决了。

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