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一次接口的性能优化之旅

  • 2024-04-08
    北京
  • 本文字数:1433 字

    阅读完需:约 5 分钟

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




•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+


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>
复制代码


1.使用注解:@PFTracing



1.上报效果



1.定位问题和进行代码分析



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。


代码优化:使用 Set 进行处理


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

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@Autowiredprivate XxxxxApi xxxxApi;// 异步实现bean,(jsf 这边相同接口 别名 最多支持3个)@Autowiredprivate 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>
复制代码


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());;}
复制代码


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);    }}
复制代码

优化效果:1400ms -> 200ms

五、最终效果和未解决问题

优化前优化后


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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