一次简单的Java服务性能优化,实现压测 QPS 翻倍

发布网友 发布时间：2024-10-23 12:41

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热心网友 时间：2024-11-02 12:30

优化服务性能，实现压测 QPS 翻倍，是我们在处理性能瓶颈问题时的首要目标。起初，服务在低负载情况下，CPU 使用率和服务器负载就已达到较高水平，且在流量峰值时，接口频繁出现报错。引入服务熔断框架 Hystrix，虽然在一定程度上缓解了问题，但仍存在服务恢复延迟、变更上线风险等问题。经过近两周的优化，我们解决了多个性能瓶颈，最终使服务 QPS 翻倍，实现高 QPS 下的正常熔断和快速恢复。

解决服务导致的高 CPU、高负载问题时，我们使用 jtop 工具分析了 JVM 内部资源占用情况，发现 JSON 序列化和 Bean 复制导致的 CPU 占用过高。通过优化代码，提升 Bean 复用率、采用 PB 替代 JSON 等方式，显著降低了 CPU 压力。

针对 Hystrix 熔断框架的优化，我们首先对响应时间不正常的接口进行深入分析，发现 Hystrix TimerListener 的锁阻塞导致接口超时时间无法生效。排查后发现，由于服务内部对同一个 RPC 返回值的重复调用，导致大量 Hystrix TimerListener 被创建，进而影响响应时间。通过将 HystrixCommand 放到 LocalCache 的 load 方法中，并调整隔离策略为信号量模式，接口响应时间得到有效控制。

在服务隔离和降级方面，我们引入了 Hystrix 可视化界面，通过*接口方法的并发量，修改熔断策略。假设我们能容忍的最大接口响应时间为 50ms，服务最大 QPS 为 2000，则通过简单的计算得到适合的信号量*，从而控制接口的总请求数和最大耗时，确保在流量突变时能进行有效降级。

解决熔断时高负载导致服务无法恢复的问题，我们修改了服务内部的日志记录策略，避免在熔断后因日志输出增加服务器压力。同时，通过重写 Spring 框架的 ExceptionHandler，减少了异常处理的开销，使服务在 QPS 压力降低后能迅速恢复正常。

在偶然发现 Spring 的异常捕获机制后，我们深入理解了其处理数据绑定的过程，通过添加参数解析器，避免了异常处理导致的性能损失，最终使得接口性能提升近十分之一。

总结，性能优化是一个持续的过程，需要日常关注代码质量、合理使用技术工具、定期进行性能测试，及时发现和解决代码中的潜在问题。正确的策略和工具的应用，可以使服务在面对高负载和流量峰值时，保持稳定、高效运行。