使用Spring AOP快速定位线上项目性能问题

我会带着你远行 2021-11-09 14:04 359阅读 0赞

##### 前提 #####

这篇文章以Spring AOP为例，介绍如何快速定位执行效率较低的方法，从而解决服务运行较慢的问题。如果不是很了解Spring AOP的小伙伴，可以先看一下我的这篇文章：[Spring学习之AOP][Spring_AOP]，然后再回来继续看这篇文章。

##### 背景 #####

最近线上项目总是收到客户发来的邮件，吐槽有一些动作要等好几十秒才能有反应，问我们是不是项目出什么问题了。看到邮件的第一反应就想到可能有一些方法执行的时间太长了，导致用户的等待时间过长。所以要找到是哪些方法执行时间较长，才可以知道怎么去解决和优化。

##### 定位执行时间较长的方法 #####

*  我想到的方法是：`使用切面来打印方法的执行时间`。因为这种方法最简单，不用在每个方法开头的地方加开始时间，在每个方法结束的位置加结束时间和总用时时间。
 *  代码如下
    
     *  首先定义一个注解
        
            @Target({ElementType.METHOD})
            @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
            public @interface TrackingTime {
            }
     *  然后写一个切面
        
            @Component
            @Aspect
            @Slf4j
            public class TrackingTimeAspectj {
            
                @Pointcut("@annotation(xxx.xxx.xxx.aop.annotation.TrackingTime)")
                public void trackingTimePointCut() {
                }
            
                @Around("trackingTimePointCut()")
                public Object trackingTimeAdvice(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
                    long startTime = System.currentTimeMillis();
                    String methodName = joinPoint.getSignature().toLongString();
                    log.info( "Start execute method (" + methodName + ") at "+CalendarUtil.now().toString());
                    Object result = joinPoint.proceed();
                    log.info("Call method (" + methodName + ") used time:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
                    return result;
                }
            }
     *  在可能会出现问题的方法上加上`@TrackingTime`这个注解，类似这样子
        
            @TrackingTime
                public List<Class> save(){
                	// TODO
                }
     *  最后查看log，就可以很清晰的看到每个方法执行总用时，从而快速定位到问题所在。比如这个截图的效果，看到这个方法执行了接近20s，那么执行慢的方法找到了，接下来就要去考虑如何优化这个方法。  
        ![在这里插入图片描述][20190801161759356.png]

##### 解决方案 #####

仔细看了一遍这个方法，发现问题有两个：

*  在创建order的时候，数据量过大，没有采用异步的方法执行
 *  保存数据的时候，频繁的链接数据库

那么对应的解决方案就是：

*  采用异步加载数据
 *  减少与数据库的链接次数，采用批量处理的方法

[Spring_AOP]: https://blog.csdn.net/wangchengming1/article/details/81283961
[20190801161759356.png]: /images/20211109/7da92944891f42369661e53e6c039b4b.png