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在假期某個夜黑風(fēng)高的晚上，商家正在直播間如火如荼的做著直播，突然間屏幕卡頓，隨后屏幕上出現(xiàn)大大的“404”，緊接著大量的客訴、告警撲面而來。好在有贊教育的技術(shù)團(tuán)隊響應(yīng)及時，再經(jīng)過很短時間的問題分析后，迅速的恢復(fù)了系統(tǒng)，保障了商家直播順利進(jìn)行。這故障到底是怎么產(chǎn)生的呢？經(jīng)排查是因為在流量高峰時，系統(tǒng)在性能、可用性方面存在不足導(dǎo)致的。那當(dāng)時你們是怎么處理的呢？接下來，我會重點從性能優(yōu)化這塊出發(fā)，先普及下性能優(yōu)化的基本概念，然后再簡述下常用的性能優(yōu)化手段，最后給出這個故障我們當(dāng)時的應(yīng)對之道。

一、什么是性能優(yōu)化

正如熵增定律描述的那樣，在一個孤立的系統(tǒng)里，如果沒有外力做工，其總混亂度（即熵）會不斷增大，直至系統(tǒng)徹底變得無序。在軟件服務(wù)領(lǐng)域亦是如此：從應(yīng)用系統(tǒng)上線那一刻開始，隨著用戶量的增加、業(yè)務(wù)功能的持續(xù)迭代，系統(tǒng)會面臨各種不同程度的挑戰(zhàn)，如果不及時采取優(yōu)化措施，我們會發(fā)現(xiàn)諸多問題，比如：系統(tǒng)怎么越來越慢了，流量一高系統(tǒng)就卡頓、甚至宕機等等。可以說，性能優(yōu)化是貫穿在整個軟件生命周期之中的。

1.1 性能衡量指標(biāo)

在衡量系統(tǒng)性能基線時，一般會從接口“響應(yīng)時間”和“并發(fā)能力”兩個維度考慮。

（1）響應(yīng)時間(RT)

所謂響應(yīng)時間，是指完成某一功能所需要的時間，一般可以通過“平均響應(yīng)時間”、“百分位數(shù)”等指標(biāo)來考量。

平均響應(yīng)時間(AVG)

該指標(biāo)反映的是接口的平均處理能力，計算方式是：將接口請求所有的響應(yīng)時間疊加起來，然后除以總的請求次數(shù)。舉個例子：接口A總共發(fā)起了8次請求，其中，有1次3ms，3次5ms，4次6ms，那么此接口的平均響應(yīng)時間就是 (1 * 3 + 3 * 5 + 4 * 6) / 8 = 5.25ms 。

百分位數(shù)(Top Percentile)

一種統(tǒng)計學(xué)術(shù)語，反映的是超過n%的請求都在m時間內(nèi)返回，一般用TPn=m來描述，比如：TP99=5，表示超過99%的請求都能在5ms內(nèi)返回。它的計算方式是：將接口的響應(yīng)時間按從小到大的順序進(jìn)行排列，取特定百分位的耗時，即為該接口的百分位數(shù)。舉個例子：接口A總共發(fā)起了100次請求，響應(yīng)時間依次是1、2、3、...、100，那么，TP95就是95ms。

一般而言，百分位數(shù)更能反映接口的整體響應(yīng)情況，因為在高并發(fā)場景中，常常會出現(xiàn)一些長尾請求，如果采用平均響應(yīng)時間去衡量，由于長尾請求會被大量低RT平均掉（此時很多用戶的請求已經(jīng)很慢了），進(jìn)而無法及時感知真實業(yè)務(wù)狀況。舉個例子：接口A有100次請求，其中97次1ms，3次100ms，平均響應(yīng)時間為 (1 * 97 + 3 * 100) / 100 = 3.97ms，此時3.97ms并不能真實反映接口的整體性能，因為其中97次請求RT才1ms。

（2）并發(fā)能力

并發(fā)能力一般用QPS或TPS來衡量。QPS指的是每秒請求數(shù)，TPS是指每秒事務(wù)數(shù)。一般在做性能評估時，TPS用的比較多。

1.2 性能優(yōu)化本質(zhì)

在算法領(lǐng)域，評價一個算法的效率如何，主要會看它的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度情況。同理，如果將“響應(yīng)時間”比作時間維度的話，“并發(fā)能力”可類比為空間維度。那么，在做性能優(yōu)化時，本質(zhì)上也是從“優(yōu)化時間”、“優(yōu)化空間”、“時空互換（用時間換空間或用空間換時間）”三個方向去思考，然后在空間、時間上不停地做取舍。

舉一個生活中的例子來說明下。圖1-1是一條長度為5km的道路，道路的限速是50km/h，同時，規(guī)定在任何時刻，車道上有且僅有一輛汽車。那么，在1h內(nèi)，從A點出發(fā)到達(dá)B點的汽車最多只有10輛。假設(shè)上級部門想提升這塊路段的車流量，我們該怎么辦？

圖1-1 單車道限速50km/h

第一種方式，可以增加車道數(shù)（空間維度）：將道路從單車道變?yōu)槎嘬嚨溃热缭黾拥?車道，那么，在1h內(nèi)，從A點出發(fā)到達(dá)B點的汽車數(shù)可提量到60輛，見圖1-2。

圖1-2 六車道限速50km/h

第二種方式，道路提速（時間維度）：將道路限速從50km/h提升到100km/h，那么，在1h內(nèi)，從A點出發(fā)到達(dá)B點的汽車數(shù)可提量到20輛，見圖1-3。

圖1-3 單車道限速100km/h

二、怎么做性能優(yōu)化

2.1 系統(tǒng)性思考性能優(yōu)化點

我們先來看下性能優(yōu)化的落地過程，性能優(yōu)化是由人來執(zhí)行，然后服務(wù)于產(chǎn)品的，人和產(chǎn)品共同參與性能優(yōu)化的落地，見圖2-1。

圖2-1 性能優(yōu)化落地過程

從人維度出發(fā)，性能優(yōu)化是屬于技術(shù)團(tuán)隊的，技術(shù)團(tuán)隊包括開發(fā)、測試和運維，其中，運維負(fù)責(zé)提供一些監(jiān)控數(shù)據(jù)，測試負(fù)責(zé)提供一些壓測數(shù)據(jù)，開發(fā)基于壓測、監(jiān)控數(shù)據(jù)，明確具體的優(yōu)化點以及優(yōu)化手段；從產(chǎn)品維度出發(fā)，性能優(yōu)化是業(yè)務(wù)功能的一部分，是為了滿足某些業(yè)務(wù)場景。于是，在做性能優(yōu)化時，一般會考慮以下幾點：

（1）本次性能優(yōu)化的業(yè)務(wù)場景是什么，有哪些場景需要優(yōu)化；

（2）這些場景的運維監(jiān)控數(shù)據(jù)、測試壓測數(shù)據(jù)是什么，要優(yōu)化哪里；

（3）這些數(shù)據(jù)里面反映的系統(tǒng)瓶頸在哪里，如何去優(yōu)化；

（4）重復(fù)(2)、(3)過程，直至滿足優(yōu)化目標(biāo)。

結(jié)合性能優(yōu)化的本質(zhì)，整個優(yōu)化過程其實就是：先從業(yè)務(wù)需求角度出發(fā)，思考待優(yōu)化場景是否值得投入，比如：一個任務(wù)每次需要跑半小時，從技術(shù)層面，可以做下優(yōu)化，但結(jié)合業(yè)務(wù)情況卻發(fā)現(xiàn)，此任務(wù)的執(zhí)行頻次是每周一次，如果優(yōu)化此場景需要耗費較大人力，那么，這個投入就是不值得的；然后再從技術(shù)實現(xiàn)角度出發(fā)，不停地去思考怎么優(yōu)化時間、怎么優(yōu)化空間、怎么犧牲空間換時間、怎么犧牲時間換空間等問題。總之，我們在做性能優(yōu)化時，需要以一個更全面的視角去看待它，避免進(jìn)入頭痛醫(yī)頭腳痛醫(yī)腳的誤區(qū)。

2.2 常見性能優(yōu)化方式

在實際業(yè)務(wù)場景中，一個外部請求進(jìn)入系統(tǒng)后，會先后經(jīng)歷多個軟硬件節(jié)點，所有節(jié)點的處理時間加起來才是用戶請求的處理時間，如果其中任意一個節(jié)點性能有問題，系統(tǒng)整體的性能就會上不去。而且，由于節(jié)點自身差異性，其性能提升的方法也會不一樣，但總體概括起來，可以分為兩大類：提升單個請求處理效率；并行處理多個請求。

2.2.1 提升單個請求處理效率

這種方式，簡單來說，就是一個外部請求進(jìn)來后，讓其在盡可能短的時間內(nèi)處理完成。常見的方法有以下幾種：

（1）提升調(diào)用鏈上各節(jié)點的處理速度

從技術(shù)角度考慮：在數(shù)據(jù)庫層面，可以考慮加索引、讀寫分離、分庫分表等；在應(yīng)用層層面，可以考慮加緩存（本地緩存，分布式緩存，或兩者疊加）、復(fù)雜查詢走ES索引；在代碼編寫時，可以考慮更高效的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如：讀多寫少用數(shù)組、寫多讀少用鏈表、取余采用位運算等。

從業(yè)務(wù)角度考慮：盡量避免重復(fù)查詢；對于一些查詢類操作，盡可能采用批量查詢；上游調(diào)用方盡可能使用更合適的下游接口，比如：下游服務(wù)方有分別返回A、B、AB的三類接口，如果上游使用方僅需要A信息，應(yīng)使用A接口；如果同時需要AB信息，應(yīng)使用AB接口，而不是依次調(diào)用A、B接口，再在內(nèi)存中做聚合。

（2）請求內(nèi)部做并行化處理

這種思想，就是將單個請求拆分為多個子請求，各子請求并行處理，最后對子請求結(jié)果合并后返回。在實踐中，我們基于 CompletableFuture 實現(xiàn)了一套并行處理框架，并成功運用到了商品詳情頁加載場景中。

（3）請求處理異步化

此思想，最典型的方法是采用消息隊列，比如：下單操作時，除了扣減庫存、生成訂單外，還會給用戶發(fā)送支付成功消息、贈送積分等后置操作。對于這些非核心的后置流程，可以采用消息隊列做異步化處理，以此提升下單接口的性能。其他一些方法還有：在進(jìn)程內(nèi)，另開一個線程執(zhí)行這些非核心流程；或者先將非核心操作數(shù)據(jù)暫存在某種介質(zhì)（DB表、redis等）中，然后采用定時任務(wù)定期掃描并執(zhí)行這些操作。

2.2.2 并行處理多個請求

字面意思來看，就是當(dāng)有多個外部請求進(jìn)來時，可以讓系統(tǒng)內(nèi)部多個節(jié)點分別處理這些請求，或者節(jié)點內(nèi)部做并行處理。比如：節(jié)點采用集群部署，并通過負(fù)載均衡策略，將用戶請求分?jǐn)偟讲煌墓?jié)點進(jìn)行處理；節(jié)點內(nèi)部采用線程池，通過另開線程來實現(xiàn)。

三、我們是怎么做的

在具體講述之前，先帶大家一起熟悉下當(dāng)時的業(yè)務(wù)場景：用戶首先訪問直播商品詳情頁，然后購買此商品，緊接著再次訪問詳情頁面時，會出現(xiàn)直播間入口，在進(jìn)入直播間之前，會做一次權(quán)限校驗，校驗通過后，方才可以進(jìn)入直播間與講師進(jìn)行互動。詳細(xì)的流程可見圖3-1 。

圖3-1 直播間進(jìn)入流程

從上述流程中，可清晰看出，主要涉及到三種外部請求：查詢直播商品詳情；商品下單；進(jìn)入直播間前做用戶權(quán)限校驗。當(dāng)時通過流量監(jiān)控數(shù)據(jù)以及日志分析發(fā)現(xiàn)，性能瓶頸主要在“直播商品詳情加載”這一環(huán)節(jié)。

直播商詳這塊，主要是因為上游服務(wù)的請求量超過了下游服務(wù)能承受的吞吐量，導(dǎo)致大量RPC調(diào)用超時。具體反應(yīng)的問題點有：

（1）依賴的部分非核心接口沒有加緩存、做降級，導(dǎo)致整個請求失敗；

（2）依賴的部分核心接口性能較差，導(dǎo)致后續(xù)請求一直被阻塞，直至超時異常返回；

（3）下游服務(wù)提供的查詢接口比較重量級，但上游服務(wù)僅需要返參中的部分字段，導(dǎo)致單次查詢RT一直下不去；

（4）上游調(diào)用方使用了錯誤的下游接口，比如上游調(diào)用方本來可以調(diào)用一次詳細(xì)信息查詢接口，便能獲取所有需要的信息，可實際中，卻先后調(diào)用了兩種查信息的接口，才拿到完整的信息；

（5）無狀態(tài)查詢接口沒有加緩存，導(dǎo)致了頻繁的RPC調(diào)用。

針對上述這些問題點，我們當(dāng)時主要從以下幾點去做了優(yōu)化：

優(yōu)化前，我們重新梳理了整個調(diào)用鏈上，接口的強弱依賴關(guān)系，以及每個接口的RT情況

（1）針對弱依賴接口，從超時時間、緩存策略、降級策略三個層面進(jìn)行了優(yōu)化

RPC調(diào)用超時時間設(shè)置策略

統(tǒng)計出弱依賴接口 TP99（RT較穩(wěn)定的接口）/ TP95 （RT波動較大接口）的RT，設(shè)置它們的超時時間為 (1 + 50%) (TP99 或 TP95)

這里講下為什么要這樣設(shè)置超時時間：一般我們會設(shè)置超時時間為2s或3s，但每個接口的RT是不一樣的，比如：接口A的RT穩(wěn)定在100ms內(nèi)，那么，如果超時時間是2s，假若接口A超時了，本次RT至少是2s，但如果超時時間設(shè)置為100ms，且我們加了1次重試，那么，本次請求的RT不會超過200ms，同時，重試時接口很大概率會正常返回結(jié)果。

緩存策略

給接口添加前置緩存。我們采用了公司自研的分布式緩存zanKV，緩存的更新策略是：采用了兩個緩存，緩存A和緩存B（緩存A的失效時間為m分鐘，緩存B為n分鐘，且n>2m），首先從緩存A讀數(shù)據(jù)，有則直接返回，沒有則從B讀數(shù)據(jù)，并在返回之前，異步啟動一個更新線程，同時更新緩存A和緩存B。

降級策略

接口接入熔斷降級機制，并對異常做捕獲，返回默認(rèn)值。

（2）針對強依賴接口，從超時時間、重試策略、緩存策略三個層面做了優(yōu)化

RPC調(diào)用超時時間設(shè)置策略

統(tǒng)計出強依賴接口 TP99 的RT，設(shè)置它們的超時時間為 (1 + 50%) (TP99)

重試策略

根據(jù)接口RT波動性，基于dubbo的重試機制，設(shè)置重試次數(shù)為2或3次。

緩存策略

對于商品基礎(chǔ)信息，考慮到“緩存預(yù)熱”、“熱點訪問”等問題，接入了公司TMC（透明多級緩存），具體說明可見文檔 https://mp.weixin.qq.com/s/BnWtbetNq076iRRZfnGRrw ；對于其他一些無狀態(tài)查詢信息，采用了本地緩存Guava。

（3）商品詳情信息聚合操作并行化

商品詳情頁面是一個聚合類信息展示窗口，它除了商品基礎(chǔ)信息外，還包括A、B、C等內(nèi)容（出于商業(yè)保密性，這里泛化內(nèi)容名稱），且這里的A、B、C和商品基礎(chǔ)信息四者間是沒有任何前后依賴關(guān)系的。當(dāng)時我們將商品詳情加載拆分為了4個子任務(wù)，并采用教育后端團(tuán)隊自研的并行處理框架，對子任務(wù)做了并行化處理，并聚合返回，較大提升了接口RT性能。

（4）查詢類接口能力收攏，下游服務(wù)方提供穩(wěn)定的原子化接口

在問題點(3)、(4)中有提到，上游調(diào)用方使用了下游不太合適的接口。由于歷史原因，當(dāng)前下游服務(wù)方中有特別多的查詢類接口，且很多查詢類接口在功能上都是重疊的。本次我們針對查詢類接口，按照其返參字段使用場景的不同，提供了三種不同粒度的通用類原子化接口，之后所有的查詢類需求，都會強制要求上游調(diào)用方從這三類接口中選擇。這三類接口如下：

粗粒度：返回最基本字段
中粒度：返回經(jīng)常使用的字段
細(xì)粒度：返回詳細(xì)信息

四、總結(jié)

產(chǎn)品功能是持續(xù)迭代的，性能優(yōu)化也不是一蹴而就的事，大家在遇到性能問題時，可以參考本文提到的一些方法，做一些針對性的優(yōu)化。同時，針對同一個節(jié)點，在不同的時刻，其優(yōu)化點也可能不一樣，比如：新功能剛上線時，查詢性能的提升可能僅僅通過加索引的方式便能解決，但隨著功能的不斷疊加，后續(xù)的優(yōu)化方向可能是“盡量走批量查詢”、“加緩存”等方向。所以，性能優(yōu)化還是要遵循“具體案例具體分析”這一基本原則。鑒于作者經(jīng)驗有限，我對性能優(yōu)化的理解難免會有不足之處，歡迎大家共同探討，共同提高。

(附上內(nèi)推郵箱：[email protected]，歡迎加入有贊教育團(tuán)隊)

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一次假期故障引發(fā)的性能優(yōu)化思考