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性能優化，有時候看起來是一個比較虛的技術需求。除非代碼慢的已經讓人無法忍受，否則，很少有公司會有覺悟投入資源去做這些工作。即使你有了性能指標數據，也很難說服領導做一個由耗時300ms降低到150ms的改進，因為它沒有業務價值。

這很讓人傷心，但這是悲催的現實。

性能優化，通常由有技術追求的人發起，根據觀測指標進行的正向優化。他們通常具有工匠精神，對每一毫秒的耗時都吹毛求疵，力求完美。當然，前提是你得有時間。

1. 優化背景和目標

我們本次的性能優化，就是由于達到了無法忍受的程度，才進行的優化工作，屬于事后補救，問題驅動的方式。這通常沒什么問題，畢竟業務第一嘛，迭代在填坑中進行。

先說背景。本次要優化的服務，請求響應時間十分的不穩定。隨著數據量的增加，大部分請求，要耗時5-6秒左右!超出了常人能忍受的范圍。

當然需要優化。

為了說明要優化的目標，我大體畫了一下它的拓撲結構。如圖所示，這是一套微服務架構的服務。

其中，我們優化的目標，就處于一個比較靠上游的服務。它需要通過Feign接口，調用下游非常多的服務提供者，獲取數據后進行聚合拼接，最終通過zuul網關和nginx，來發送到瀏覽器客戶端。

為了觀測服務之間的調用關系和監控數據，我們接入了Skywalking調用鏈平臺和Prometheus監控平臺，收集重要的數據以便能夠進行優化決策。要進行優化之前，我們需要首先看一下優化需要參考的兩個技術指標。

• 吞吐量：單位時間內發生的次數。比如QPS、TPS、HPS等。
• 平均響應時間：每個請求的平均耗時。

平均響應時間自然是越小越好，它越小，吞吐量越高。吞吐量的增加還可以合理利用多核，通過并行度增加單位時間內的發生次數。

我們本次優化的目標，就是減少某些接口的平均響應時間，降低到1秒以內;增加吞吐量，也就是提高QPS，讓單實例系統能夠承接更多的并發請求。

2. 通過壓縮讓耗時急劇減少

我想要先介紹讓系統飛起來最重要的一個優化手段：壓縮。

通過在chrome的inspect中查看請求的數據，我們發現一個關鍵的請求接口，每次要傳輸大約10MB的數據。這得塞了多少東西。

這么大的數據，光下載就需要耗費大量時間。如下圖所示，是我請求juejin主頁的某一個請求，其中的content download，就代表了數據在網絡上的傳輸時間。如果用戶的帶寬非常慢，那么這個請求的耗時，將會是非常長的。

為了減少數據在網絡上的傳輸時間，可以啟用gzip壓縮。gzip壓縮是屬于時間換空間的做法。對于大多數服務來說，最后一環是nginx，大多數人都會在nginx這一層去做壓縮。它的主要配置如下：

gzip on; 
gzip_vary on; 
gzip_min_length 10240; 
gzip_proxied expired no-cache no-store private auth; 
gzip_types text/plain text/css text/xml text/javascript application/x-javascript application/xml; 
gzip_disable "MSIE [1-6]\."; 

壓縮率有多驚人呢?我們可以看一下這張截圖?？梢钥吹?，數據壓縮后，由8.95MB縮減到了368KB!瞬間就能夠被瀏覽器下載下來。

但是等等，nginx只是最外面的一環，還沒完，我們還可以讓請求更快一些。

請看下面的請求路徑，由于采用了微服務，請求的流轉就變得復雜起來：nginx并不是直接調用了相關得服務，它調用的是zuul網關，zuul網關才真正調用的目標服務，目標服務又另外調用了其他服務。內網帶寬也是帶寬，網絡延遲也會影響調用速度，同樣也要壓縮起來。

nginx->zuul->服務A->服務E 

要想Feign之間的調用全部都走壓縮通道，還需要額外的配置。我們是springboot服務，可以通過okhttp的透明壓縮進行處理。

加入它的依賴：

<dependency> 
 <groupId>io.github.openfeign</groupId> 
 <artifactId>feign-okhttp</artifactId> 
</dependency> 

開啟服務端配置：

server: 
  port:8888 
  compression: 
    enabled:true 
    min-response-size:1024 
    mime-types:["text/html","text/xml","application/xml","application/json","application/octet-stream"] 

開啟客戶端配置：

feign: 
  httpclient: 
    enabled:false 
  okhttp: 
    enabled:true 

經過這些壓縮之后，我們的接口平均響應時間，直接從5-6秒降低到了2-3秒，優化效果非常顯著。

當然，我們也在結果集上做了文章，在返回給前端的數據中，不被使用的對象和字段，都進行了精簡。但一般情況下，這些改動都是傷筋動骨的，需要調整大量代碼，所以我們在這上面用的精力有限，效果自然也有限。

3. 并行獲取數據，響應飛快

接下來，就要深入到代碼邏輯內部進行分析了。上面我們提到，面向用戶的接口，其實是一個數據聚合接口。它的每次請求，通過Feign，調用了幾十個其他服務的接口，進行數據獲取，然后拼接結果集合。

為什么慢?因為這些請求全部是串行的!Feign調用屬于遠程調用，也就是網絡I/O密集型調用，多數時間都在等待，如果數據滿足的話，是非常適合并行調用的。

首先，我們需要分析這幾十個子接口的依賴關系，看一下它們是否具有嚴格的順序性要求。如果大多數沒有，那就再好不過了。

分析結果喜憂參半，這堆接口，按照調用邏輯，大體上可以分為A，B類。首先，需要請求A類接口，拼接數據后，這些數據再供B類使用。但在A，B類內部，是沒有順序性要求的。

也就是說，我們可以把這個接口，拆分成順序執行的兩部分，在某個部分都可以并行的獲取數據。

那就按照這種分析結果改造試試吧，使用concurrent包里的CountDownLatch，很容易的就實現了并取功能。

CountDownLatch latch = new CountDownLatch(jobSize); 
//submit job 
executor.execute(() -> {  
    //job code 
 latch.countDown();  
});  
executor.execute(() -> {  
 latch.countDown();  
});  
... 
//end submit 
latch.await(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);  

結果非常讓人滿意，我們的接口耗時，又減少了接近一半!此時，接口耗時已經降低到2秒以下。

你可能會問，為什么不用Java的并行流呢?關于并行流的坑，可以參考這篇文章。非常不建議你使用它。

并發編程一定要小心，尤其是在業務代碼中的并發編程。我們構造了專用的線程池，來支撐這個并發獲取的功能。

final ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(100, 200, 1,  
            TimeUnit.HOURS, new ArrayBlockingQueue<>(100));  

壓縮和并行化，是我們本次優化中，最有效的手段。它們直接砍掉了請求大半部分的耗時，非常的有效。但我們還是不滿足，因為每次請求，依然有1秒鐘以上呢。

4. 緩存分類，進一步加速

我們發現，有些數據的獲取，是放在循環中的，有很多無效請求，這不能忍。

for(List){ 
    client.getData(); 
} 

如果將這些常用的結果緩存起來，那么就可以大大減少網絡IO請求的次數，增加程序的運行效率。

緩存在大多數應用程序的優化中，作用非常大。但由于壓縮和并行效果的對比，緩存在我們這個場景中，效果不是非常的明顯，但依然減少了大約三四十毫秒的請求時間。

我們是這么做的。

首先，我們將一部分代碼邏輯簡單，適合Cache Aside Pattern模式的數據，放在了分布式緩存Redis中。具體來說，就是讀取的時候，先讀緩存，緩存讀不到的時候，再讀數據庫;更新的時候，先更新數據庫，再刪除緩存(延時雙刪)。使用這種方式，能夠解決大部分業務邏輯簡單的緩存場景，并能解決數據的一致性問題。

但是，僅僅這么做是不夠的，因為有些業務邏輯非常的復雜，更新的代碼發非常的分散，不適合使用Cache Aside Pattern進行改造。我們了解到，有部分數據，具有以下特點：

• 這些數據，通過耗時的獲取之后，在極端的時間內，會被再次用到
• 業務數據對它們的一致性要求，可以控制在秒級別以內
• 對于這些數據的使用，跨代碼、跨線程，使用方式多樣

針對于這種情況，我們設計了存在時間極短的堆內內存緩存，數據在1秒之后，就會失效，然后重新從數據庫中讀取。加入某個節點調用服務端接口是1秒鐘1k次，我們直接給降低到了1次。

在這里，使用了Guava的LoadingCache，減少的Feign接口調用，是數量級的。

LoadingCache<String, String> lc = CacheBuilder 
      .newBuilder() 
      .expireAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS) 
      .build(new CacheLoader<String, String>() { 
      @Override 
      public String load(String key) throws Exception { 
            return slowMethod(key); 
}}); 

5. MySQL索引的優化

我們的業務系統，使用的是MySQL數據庫，由于沒有專業DBA介入，而且數據表是使用JPA生成的。在優化的時候，發現了大量不合理的索引，當然是要優化掉。

由于SQL具有很強的敏感性，我這里只談一些在優化過程中碰到的索引優化規則問題，相信你一樣能夠在自己的業務系統中進行類比。

索引非常有用，但是要注意，如果你對字段做了函數運算，那索引就用不上了。常見的索引失效，還有下面兩種情況：

• 查詢的索引字段類型，與用戶傳遞的數據類型不同，要做一層隱式轉換。比如varchar類型的字段上，傳入了int參數
• 查詢的兩張表之間，使用的字符集不同，也就無法使用關聯字段作為索引

MySQL的索引優化，最基本的是遵循最左前綴原則，當有a、b、c三個字段的時候，如果查詢條件用到了a，或者a、b，或者a、b、c，那么我們就可以創建(a，b，c)一個索引即可，它包含了a和ab。當然，字符串也是可以加前綴索引的，但在平常應用中較少。

有時候，MySQL的優化器，會選擇了錯誤的索引，我們需要使用force index指定所使用的索引。在JPA中，就要使用nativeQuery，來書寫綁定到MySQL數據庫的SQL語句，我們盡量的去避免這種情況。

另外一個優化是減少回表。由于InnoDB采用了B+樹，但是如果不使用非主鍵索引，會通過二級索引(secondary index)先查到聚簇索引(clustered index)，然后再定位到數據。多了一步，產生回表。使用覆蓋索引，可以一定程度上避免回表，是常用的優化手段。具體做法，就是把要查詢的字段，與索引放在一起做聯合索引，是一種空間換時間的做法。

6. JVM優化

我通常將JVM的優化放在最后一環。而且，除非系統發生了嚴重的卡頓，或者OOM問題，都不會主動對其進行過度優化。

很不幸的是，我們的應用，由于開啟了大內存(8GB+)，在JDK1.8默認的并行收集器下，經常發生卡頓。雖然不是很頻繁，但動輒幾秒鐘，已經嚴重影響到部分請求的平滑性。

程序剛開始，是光禿禿跑在JVM下的，GC信息，還有OOM，什么都沒留下。為了記錄GC信息，我們做了如下的改造。

第一步，加入GC問題排查的各種參數。

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/opt/xxx.hprof  -DlogPath=/ 

這樣，我們就可以拿著生成的GC文件，上傳到gceasy等平臺進行分析。可以查看JVM的吞吐量和每個階段的延時等。

第二步，開啟SpringBoot的GC信息，接入Promethus監控。

在pom中加入依賴。

<dependency> 
  <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
  <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> 
</dependency> 

然后配置暴露點就可以了。這樣，我們就擁有了實時的分析數據，有了優化的依據。

management.endpoints.web.exposure.include=health,info,prometheus 

在觀測了JVM的表現之后，我們切換成了G1垃圾回收器。G1有最大停頓目標，可以讓我們的GC時間更加的平滑。它主要有以下幾個調優參數：

• -XX:MaxGCPauseMillis 設置目標停頓時間，G1會盡力達成。
• -XX:G1HeapRegionSize 設置小堆區大小。這個值為2的次冪，不要太大，也不要太小。如果是在不知道如何設置，保持默認。
• -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 當整個堆內存使用達到一定比例(默認是45%)，并發標記階段就會被啟動。
• -XX:ConcGCThreads 并發垃圾收集器使用的線程數量。默認值隨JVM運行的平臺不同而不同。不建議修改。

切換成G1之后，這種不間斷的停頓，竟然神奇的消失了!期間，還發生過很多次內存溢出的問題，不過有MAT這種神器的加持，最終都很easy的被解決了。

7. 其他優化

在工程結構和架構方面，如果有硬傷的話，那么代碼優化方面，起到的作用其實是有限的，就比如我們這種情況。

但主要代碼還是要整一下容得。有些處于高耗時邏輯中的關鍵的代碼，我們對其進行了格外的關照。按照開發規范，對代碼進行了一次統一的清理。其中，有幾個印象比較深深刻的點。

有同學為了能夠復用map集合，每次用完之后，都使用clear方法進行清理。

map1.clear(); 
map2.clear(); 
map3.clear(); 
map4.clear(); 

這些map中的數據，特別的多，而clear方法有點特殊，它的時間復雜度事O(n)的，造成了較高的耗時。

public void clear() { 
    Node<K,V>[] tab; 
    modCount++; 
    if ((tab = table) != null && size > 0) { 
        size = 0; 
        for (int i = 0; i < tab.length; ++i) 
            tab[i] = null; 
    } 
} 

同樣的線程安全的隊列，有ConcurrentLinkedQueue，它的size()方法，時間復雜度非常高，不知怎么就被同事給用上了，這都是些性能殺手。

public int size() { 
        restartFromHead: for (;;) { 
            int count = 0; 
            for (Node<E> p = first(); p != null;) { 
                if (p.item != null) 
                    if (++count == Integer.MAX_VALUE) 
                        break;  // @see Collection.size() 
                if (p == (p = p.next)) 
                    continue restartFromHead; 
            } 
            return count; 
        } 
} 

另外，有些服務的web頁面，本身響應就非常的慢，這是由于業務邏輯復雜，前端JavaScript本身就執行緩慢。這部分代碼優化，就需要前端的同事去處理了，如圖，使用chrome或者firefox的performance選項卡，可以很容易發現耗時的前端 代碼。

8. 總結

性能優化，其實也是有套路的，但一般團隊都是等發生了問題才去優化，鮮有未雨綢繆的。但有了監控和APM就不一樣，我們能夠隨時拿到數據，反向推動優化過程。

有些性能問題，能夠在業務需求層面，或者架構層面去解決。凡是已經帶到代碼層，需要程序員介入的優化，都已經到了需求方和架構方不能再亂動，或者不想再動的境地。

性能優化首先要收集信息，找出瓶頸點，權衡CPU、內存、網絡、、IO等資源，然后盡量的減少平均響應時間，提高吞吐量。

緩存、緩沖、池化、減少鎖沖突、異步、并行、壓縮，都是常見的優化方式。在我們的這個場景中，起到最大作用的，就是數據壓縮和并行請求。當然，加上其他優化方法的協助，我們的業務接口，由5-6秒的耗時，直接降低到了1秒之內，這個優化效果還是非?？捎^的。估計在未來很長一段時間內，都不會再對它進行優化了。

作者簡介：小姐姐味道 (xjjdog)，一個不允許程序員走彎路的公眾號。聚焦基礎架構和Linux。十年架構，日百億流量，與你探討高并發世界，給你不一樣的味道。