一次接口的性能优化之旅

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：

com.jd.pfinder pfinder-profiler-sdk 1.2.2-FINAL

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;

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> queryWaybillDetailByBusinessIdByAsync { // 发起方法请求 return RpcContext.getContext.asyncCall( -> xxxxAsyncApi.method);;}

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 getResultDefaultTimeOut(CompletableFuture future) { try { return future.get(10, TimeUnit.SECONDS); } catch (InterruptedException | ExecutionException | TimeoutException e) { throw new RuntimeException(e); }}

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。