阿里双十一的性能凶手之一：自定义异常为什么性能差（求点赞）

大家应该都经历过双十一吧，那个流量大的恐怖吧，那个并发高的吓人吧。那么在一个高并发的系统里，有哪些点是影响系统性能的呢，今天我们来讲其中一个点：自定义异常

疯狂的异常

为什么异常会影响性能

首先给大家看一段JDK的Throwable源码

public synchronized Throwable fillInStackTrace() {
    if (stackTrace != null ||
        backtrace != null /* Out of protocol state */ ) {
        fillInStackTrace(0);
        stackTrace = UNASSIGNED_STACK;
    }
    return this;
  }

上面这段JDK的源码就是抛出异常时会调用的方法，这段方法暴露出两个问题

• 使用了synchronized修饰整个异常方法

• 将异常追踪信息放到了堆栈中（想想JVM和线程）

异常种类

• 业务异常

  这些是我们自定义的、可以预知的异常，抛出这种异常并不表示系统出了问题，而是正常业务逻辑上的需要，例如用户名密码错误、参数错误等。

• 系统异常

  往往是运行时异常，比如数据库连接失败、IO 失败、空指针等，这种异常的产生多数表示系统存在问题，需要人工排查定位。

相信大家都接触过异常，对于业务异常，我们只需要简单的知道一个描述问题的字符串即可，栈追踪信息对我们的意义并不大。而对于系统异常，追踪信息才是排查错误不可或缺的参考。

大家试想，如果前端传的参数错了，系统里就抛出一个异常，那么在双十一的情况下一秒钟得抛出多少个异常呢？

问题思考

• 抛异常的时候是不是会被 synchronized 上同步锁？

• 需不需要线程去执行？

• 是不是得创建异常对象？

• 需不需要堆栈去存储？

• 需不需要 jvm 去垃圾回收？

性能测试

• 创建普通 Java 对象 (CustomObject extends HashMap)

• 创建普通 Java 异常对象(CustomException extends Exception)

• 创建改进的 Java 业务异常对象 (CustomException extends Exception,覆写 fillInStackTrace 方法,并且去掉同步)

测试结果

(运行环境:xen 虚拟机,5.5G 内存,8 核;jdk1.6.0_18)

(10 个线程,创建 10000000 个对象所需时间)

• 普通 Java 对象：45284 MS

• 普通 java 异常：205482 MS

• 改进的 Java 业务异常：16731 MS

大家可以看到正常抛出 Exception 的和覆写了 fillInStackTrace 的 Exception，性能差距了很多倍，如果高并发的系统里，就像雪球一样越滚越大。影响系统的并发量。

解决方案：覆写 fillInStackTrace

我们来看看非常 NB 的kafka源码是如何优化的。

/* avoid the expensive and useless stack trace for api exceptions */
/* 翻译：避免对api异常进行昂贵且无用的堆栈跟踪 */
@Override
public Throwable fillInStackTrace() {
    return this;
}

很多开源框架都是这样处理，避免不必要的性能浪费。

什么是匠人精神，就是将一件事情做到极致。优化永无止境，且行且珍惜。