
Tech
目录
-
引言
-
现状诊断
-
问题定位以及性能优化
-
最终效果和未解决问题
-
总结

目录
-
引言
-
现状诊断
-
问题定位以及性能优化
-
最终效果和未解决问题
-
总结
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。
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+

问题定位以及性能优化
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>
上报效果

定位问题和进行代码分析

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


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
// 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>
// 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());;
public <T> T getResultDefaultTimeOut(CompletableFuture<T> future) {
try {
return future.get(10, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException | ExecutionException | TimeoutException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
最终效果和未解决问题

总结



求分享

求点赞

求在看
本篇文章来源于微信公众号:京东技术
本文来自投稿,不代表TakinTalks稳定性技术交流平台立场,如若转载,请联系原作者。