性能调优的常见手段

小灰灰 2020-05-02 16:42 812阅读 0赞

# 性能调优的常见手段

常见的互联网架构中，一般都能看到 Spring + MyBatis + MySQL + Redis搭配的身影。一般来说，应用内部的接口都是直接调用的，所谓的面向接口编程，应用间的调用直接调或者通过类似 Dubbo 之类的服务框架来执行，数据格式往往采用 JSON，即统一也方便各数据间做转换和取值，缓存一般使用 Redis 或 Memcached，存储一些对象或 JSON 格式的字符串。对外提供的接口，一般都需要进行压力测试，以便估算其性能，并为后续的调优提供指导方向，以下接口便是在压测过程中出现的各种“奇怪现象”，所谓奇怪，指的是从表象上看与我们正常的逻辑思路不符，但其本质还是我们对压力下程序的表现出来的特征不熟悉，用惯用的知识结构试图去解释，这根本是行不通的。下文是我在一次全面压测过程后对数据进行的分析汇总，其中的现象是很多压测常见的，里面的分析过程及改进措施我认为有很大的参考意义。具体内容如下：（部分接口为了安全我省略了其名称，但不影响我们的分析，另外形如 `1N3T` 之类的表示的是 1 台 Nginx，3 台 Tomcat，具体的 TPS 数值只是为了说明优化前后的比照，没有实际意义）

## 名词解释

## TPS

每秒钟处理完的事务次数，一般 TPS 是对整个系统来讲的。一个应用系统 1s 能完成多少事务处理，一个事务在分布式处理中，可能会对应多个请求，对于衡量单个接口服务的处理能力，用 QPS 比较多。

## QPS

每秒钟处理完请求的次数；注意这里是处理完。具体是指发出请求到服务器处理完成功返回结果。可以理解在 Server 中有个 Counter，每处理一个请求加 1，1 秒后 Counter = QPS。

## RT

响应时间，处理一次请求所需要的平均处理时间

## 并发量

系统能同时处理的请求数

## 真实调优案例

## 接口：获取列表

## 压测现象：单台 TPS 700 多，应用 CPU 高负载

## 问题分析

旧框架，平均响应时间长，应用 CPU 高，程序内部有大量的 BEAN 到 MAP 到 JSON 之间的转换，修改数据库连接数后，TPS 没有提升。

## 改进措施

重构系统，用 MyBatis 替代之前的 DAO 操作，减少 BEAN - MAP - JSON 之间的内部数据转换，减少程序内部的无用操作。

## 改进效果

TPS 改进后能到 3000 左右，有较大提升，但压测时应用 CPU 几乎跑满，还有改善空间。

## 压测现象：数据库资源利用率高

## 问题分析

单台应用，数据库资源 CPU 都能到 50%，10 台 TOMCAT 在 1万 并发下数据库 CPU 跑满，LOAD 值 700 多，但 DB 的 QPS 也不过 11554，并不算多，因此怀疑是 SQL 执行耗费了 CPU，可能是某条 SQL 没有按索引查找或者索引失效。

## 改进措施

查看 SQL 文件发现如下 sql：`select count(1) from orders where order_status_id !=40` ，将其改为 `select order_id from orders` 然后通过程序把 `order_status_id != 40` 的过滤掉。通过 list.size() 来获取。order_status_id 即使加了索引，由于是 `!=` 比较，所以不会去按索引查找，导致 CPU 高

## 改进效果

相同环境下(1台 Nginx，10 台 Tomcat，1000 并发)，TPS 由 3000 变成 3727，略有增长，但是 DB 的 CPU 明显下降，变为 30%，效果明显

## 压测现象：1N15T，TPS 4552；10N15T，TPS 9608

## 问题分析

后端都是 15 台 Tomcat，前端 1 台 Nginx 时 TPS 为 4552,通过 LVS 挂 10 台 Nginx 时为 9608，增长不明显，其 Nginx 和 Tomcat 都压力不大，集群结果不合理，怀疑是 Nginx 转发配置的问题；

## 改进措施

未进一步改进：可能是需要调整 Nginx 的参数，之前发现过 Nginx 不同的配置对后端集群环境的 TPS 影响很大

## 改进效果

无

## 接口：信息查询

## 压测现象：单台 TPS 2000 多，应用 CPU 高，DB 的 QPS 15000 左右

## 问题分析

旧框架，程序内部有很多 Bean - Map - Json 相互的转换

## 改进措施

删除冗余代码、更换连接池包，使用 MyBatis

## 改进效果

TPS 由 2000 多增长为 8000 多，DB 的 QPS 为 9000 左右，优化后压测应用的 CPU 占用高，几乎跑满。

## 压测现象：数据库无压力，应用增加多台后 TPS 不变

## 问题分析

1N1T 和 1N10T 的 TPS 一样，都为 5000，增大并发时错误数增多，应用 CPU 耗费 70%，DB 无压力，Nginx 单台通过 `ss –s` 发现端口占满，即 Nginx 到 Tomcat 之间转发的连接端口 `time-wait` 状态 6 万多。Nginx 存在瓶颈。

## 改进措施

调优 Nginx 参数，将短连接改为长连接

## 改进效果

1N3T 的 TPS 能到 17376，Tomat 的 CPU 压力 84%，DB 的 QPS 18000，CPU 69%，应用的资源基本使用到量。

## 接口：获取详情

## 压测现象：单台应用 TPS 2600，10 台 Tomcat 才 3700

## 问题分析

增加应用服务器，TPS 增长不明显，且 Nginx、Tomcat、DB 的负载都不高，说明服务器本身不是瓶颈，考虑是不是网络的问题，通过监控网卡包流量发现网络数据跑满，因为此接口会有大量数据的输出，因此瓶颈在网络上。另外，测试过程中发现 Redis 有报错，Redis 服务器是虚机，可能服务能力有限。

## 改进措施

开启 Tomcat 的 gzip 压缩。

## 改进效果

同等并发下(1 台 Nginx，10 台 Tomcat，1000 并发)，TPS 由 3727 增长到 10022，增长了近 3 倍，效果显著。

## 压测现象：1N10T 集群下 Nginx 参数调优对 TPS 提升效果明显

## 问题分析

经过 Tomcat 的启用 gzip 后，1N10T 下 TPS 为 10022，需进一步提升。

## 改进措施

优化 Nginx：

- Nginx 日志关闭
- Nginx 进程数量 worker，由 `24` 改为 `16`
- nginx keepalive 数量由 `256` 改为 `2048`

## 改进效果

TPS 由 10022 提升为 13270。

## 压测现象：1N5T 和 1N10T 的 TPS 相差不大

## 问题分析

1N10T 的 TPS 为 1万3千多，1N5T 的 TPS 为 1万2千多，相差不大，应用的 Tomcat 资源利用没满，CPU 为 65%，DB 的 QPS 已经到 2万多了，单台服务器 DB 基本上到量了，因此再增加应用也没效果，只会导致响应的时间变长。

## 改进措施

单台 DB 已经无法改进了，要不提升服务器硬件，要不读写分离。

## 改进效果

无

## 接口：促销

## 压测现象：通过 Redis 存取数据，TPS 才 1000 多，CPU 有压力

## 问题分析

此接口通过 Redis 取数据，TPS 不高才 1000 多，但 CPU 占用了 80%，说明程序内部有大量序列化反序列化的操作，可能是 JSON 序列化的问题。

## 改进措施

将 `net.sf.json` 改成 `alibaba` 的 `fastjson`

## 改进效果

同等并发条件下 TPS 由 1000 多提升为 5000 多，提高了近5倍。

## 压测现象：参数多时 TPS 下降明显

## 问题分析

此接口根据参数从 Redis 中获取数据，每个参数与 Redis 交互一次，当一组参数时 TPS 5133，五组参数时 TPS 1169，多次交互影响了处理性能。

## 改进措施

将从 Redis 获取数据的 get 改为 mget，减少交互次数。

## 改进效果

五组参数时 1N3T 压测 TPS 9707，据此估算即使是单台 Tomcat，TPS 也能有三四千，性能比单次 get 的调用方式提升了 3,4 倍。

## 压测现象：1N3T TPS 1万多，在增大 Tomcat 可能 TPS 增长不会明显

## 问题分析

此处说的是可能，因为 Nginx 服务器的 CPU 虽然不高，但 QPS 已经 8000 多，此时应该是 Nginx 的服务器网络流量成为了瓶颈。(只是猜测)

## 改进措施

可以增加多台 Nginx 负载，前端加 LVS

## 接口：追踪接口

## 压测现象：1N10T 的 TPS 低于 1N3T 的 TPS

## 问题分析

1N3T 在 2000 并发下 TPS 为 9849，此时 DB 的 QPS 为 90000，CPU 80%，将 Tomcat 增到 10 台，5000 并发下，TPS 为 7813，DB 的 QPS 为 19000，CPU 75%，load 1，说明压力增大情况下 DB 的压力反而下来了，注意到 Nginx 服务器的网卡流量达到 885M，说明是压力过大情况下，网络满了，发生丢包，导致 DB 端压力反而下来了。

EE 改进措施

注意压测情况下部分接口由于数据量传输较大，会出现网络瓶颈。

## 接口：回填接口

## 压测现象：TPS 不到 500，DB 的 QPS 3500

## 问题分析

虽然缺少应用的 CPU 及 DB 的 CPU 利用率数据，较低的 TPS 应该是应用的瓶颈，且需要关注是不是 DB 在处理查询的时候缓慢。

## 改进措施

1. 连接池由 `DBCP` 改为 `HIKAR`
2. 减少了日志打印输出
3. SQL 优化，将部分条件过滤改为在 Java 代码中执行

## 改进效果

TPS 由不到 500 增长为 1300 多

## 接口：券查询

## 压测现象：集群结果与单台应用结果相比不合理