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
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Max:10s -
T99:1000ms -
经常可用率下降
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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
<!-- 引用 PFinder SDK 库 --><dependency><groupId>com.jd.pfinder</groupId><artifactId>pfinder-profiler-sdk</artifactId><version>1.2.2-FINAL</version></dependency>

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。
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
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>
// 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);}}
优化效果:1400ms -> 200ms
五、最终效果和未解决问题
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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