9个接口性能优化方案,RT从9000ms到180ms

昨天接到生产 SkyWalking 链路监控告警: 服务的百分位数响应时间在过去的 10 分钟内超过 2000 毫秒的次数达到 3 次。

经过不断的优化,将接口从 9000ms 优化到 180ms,先看结果

优化前:

优化后:

废话不多我们开始

一、定位性能差的代码

我用的阿里的 Arthas,下载地址:https://arthas.aliyun.com/doc/download.html

简单说下步骤:

打开命令窗口,执行 jps 查看 Java 进程号 pid

在命令窗口执行

as.bat pid

回车会打开一个页面,页面即 arthas 命令窗口

在 arthas 命令窗口,执行

trace com.PublicController login

可以看方法耗时

二、性能优化方案

  1. 根据业务优化,业务上只需要 1 条数据,代码中却查了所有
  1. 减少不必要的 RPC 调用,如果必须查,通过一组条件查,加缓存
  1. 不要在循环中查库,可以把符合条件的数据查出来放 map 中,以空间换时间
  1. 事务失效,每次查询获取新连接。同样要避免长事务。
  1. 增加数据库索引(覆盖索引),减小锁粒度,防止后面并发大导致死锁问题
  2. 修改打开文件符数量,支持高并发
  3. 使用连接池,重用连接,避免重复创建的性能损耗
  4. 异步化
  5. 批量存储

总结

总的来说,接口性能优化是一个不断迭代的过程,我将继续努力,不断提升系统的性能,为用户提供更加流畅、高效的使用体验。希望我的经验能够对大家在项目中遇到类似问题时提供一些启示。

本文由mdnice多平台发布

相关推荐
考虑考虑6 小时前
JDK26中的Map.ofLazy
java·后端·java ee
鶴哥只手遮天9 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 14 章 MCP 服务端(上):注解式实现与工具来源
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天9 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 15 章 MCP 服务端(下):三种协议形态、Streamable 传输与状态管理
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天9 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 16 章 向量存储(上):`VectorStore` 接口体系、`BatchingStrategy`
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天9 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 12 章 工具循环的流式形态、Usage 累加与扩展体系
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天9 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 23 章 模型供应商实现:从 `OpenAiSetup` 到 Bedrock
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天9 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 06 章 内置 Advisor 全景:13 个实现逐个剖到源码级
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天9 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 03 章 消息体系与 Prompt:不可变模型、`ChatOptions` 与模板渲染
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天9 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 24 章 生产实践与 2.x 迁移:陷阱清单、AOT 与调优
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天9 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 10 章 工具调用(中):执行链路、结果转换与工具限制
java·人工智能·开源