结合案例来说明软件开发中性能优化的个人经验之二
前言
前两天刚刚写了一篇关于性能优化的文章，描述了针对一个功能点的优化历程以及进一步优化的一些思路，这几天出差，晚上也闲来无事，然后跟同事就把优化思路实现了一把，但发现了之前的推论并不正确，在这里聊一下这个问题。
前情回顾
针对数据导入(N个)这一工功能，里面有一个关键步骤是数据从数十个区域(R个)中做空间匹配寻找所处的区域，我们上次讨论了三个版本的优化，如下所示：
- 第一个版本是直接插入版本
- 第二个版本是批量插入版本再修改
- 第三个版本是批量(B个)点依次匹配区域+批量插入版本
最后提出了第四个版本的改进思路就是先批量插入，用区域来批量匹配数据，再做批量修改所属区域。这么做的依据是，V3版需要进行N次R个区域的空间匹配，而V4版需要进行N/B*R次的B个点的空间匹配。(N>>R,B>R)。推测至少有着一半以上的优化效果，甚至可能是数量级级别的。
Show me the code
V3代码
@Override
public void transformCSV(Path filePath) {
//删除以前的雷电数据
flushDb();
try {
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(filePath.toFile())));
CSVParser parser = CSVFormat.DEFAULT.parse(reader);
Iterator<CSVRecord> iterator = parser.iterator();
//跳过表头
if (iterator.hasNext()) {
iterator.next();
}
List<List<String>> csvList = new ArrayList<>();
while (iterator.hasNext()) {
CSVRecord record = iterator.next();
//每行的内容
List<String> value = new ArrayList<>();
for (int j = 0; j < record.size(); j++) {
value.add(record.get(j));
}
if (csvList.size() >= BATCH_SIZE) {
thunderBoltDataFilter(csvList);
csvList.clear();
}
csvList.add(value);
}
thunderBoltDataFilter(csvList);
} catch (FileNotFoundException e) {
log.error("临时文件未找到", e);
} catch (Exception e) {
log.error("未定义异常", e);
flushDb();
}
}
private void flushDb() {
remove(new QueryWrapper<>());
}
private List<OriginalThunderbolt> loadDataFromCSV(List<List<String>> csvList) {
List<OriginalThunderbolt> originalThunderboltList = new ArrayList<>();
for (List<String> csvString : csvList) {
OriginalThunderbolt originalThunderbolt = new OriginalThunderbolt();
originalThunderbolt.setId(SnowFlakeIdGenerator.getInstance().nextId());
originalThunderbolt.setCode(csvString.get(0));
if (StringUtils.isNotEmpty(csvString.get(1))) {
Long time = TimeUtils.stringToDateLong(csvString.get(1));
originalThunderbolt.setTime(time);
}
originalThunderbolt.setType(csvString.get(2));
originalThunderbolt.setHeight(Double.valueOf(csvString.get(3)));
originalThunderbolt.setStrength(Double.valueOf(csvString.get(4)));
originalThunderbolt.setLatitude(Double.valueOf(csvString.get(5)));
originalThunderbolt.setLongitude(Double.valueOf(csvString.get(6)));
originalThunderbolt.setProvinces(csvString.get(7));
originalThunderbolt.setCities(csvString.get(8));
originalThunderbolt.setCounties(csvString.get(9));
originalThunderbolt.setLocationMode(csvString.get(10));
originalThunderbolt.setSteepness(csvString.get(11));
originalThunderbolt.setDeviation(csvString.get(12));
originalThunderbolt.setLocatorNumber(csvString.get(13));
originalThunderbolt.setStatus("未同步");
originalThunderbolt.setCreateTime(System.currentTimeMillis());
originalThunderbolt.setUpdateTime(System.currentTimeMillis());
originalThunderbolt.setDeleted(false);
originalThunderboltList.add(originalThunderbolt);
}
return originalThunderboltList;
}
private QueryWrapper<Thunderbolt> buildWrapper(ThunderboltPageModel thunderboltPageModel) {
QueryWrapper<Thunderbolt> wrapper = new QueryWrapper<>();
if (StringUtils.isNotEmpty(thunderboltPageModel.getForestryBureauName())) {
wrapper.likeRight("forestry_bureau", thunderboltPageModel.getForestryBureauName());
}
if (StringUtils.isNotEmpty(thunderboltPageModel.getForestryBureauName())) {
wrapper.likeRight("forest_farm", thunderboltPageModel.getForestryBureauName());
}
if (StringUtils.isNotEmpty(thunderboltPageModel.getCode())) {
wrapper.likeRight("code", thunderboltPageModel.getCode());
}
if (StringUtils.isNotEmpty(thunderboltPageModel.getType())) {
wrapper.eq("type", thunderboltPageModel.getType());
}
if (StringUtils.isNotEmpty(thunderboltPageModel.getLocatorNumber())) {
wrapper.likeRight("locator_number", thunderboltPageModel.getLocatorNumber());
}
if (StringUtils.isNotEmpty(thunderboltPageModel.getStatus())) {
wrapper.eq("status", thunderboltPageModel.getStatus());
}
if (thunderboltPageModel.getDiscoverStartTime() != null) {
wrapper.ge("time", thunderboltPageModel.getDiscoverStartTime());
}
if (thunderboltPageModel.getDiscoverEndTime() != null) {
wrapper.le("time", thunderboltPageModel.getDiscoverEndTime());
}
wrapper.orderByDesc("update_time");
wrapper.eq(DELETED_COLUMN, DEFAULT_STATUS);
return wrapper;
}
private void thunderBoltDataFilter(List<List<String>> csvList) {
List<OriginalThunderbolt> originalThunderbolts = loadDataFromCSV(csvList);
List<Point> points = new ArrayList<>();
List<OriginalThunderbolt> dmzThunderboltList = new ArrayList<>();
originalThunderbolts.forEach(th -> {
//雷点在区域内部
if (SpatialUtils.isInPolygon(th.getLongitude(), th.getLatitude(), findParasFromResource())) {
Point point = new Point(String.valueOf(th.getLongitude()), String.valueOf(th.getLatitude()));
dmzThunderboltList.add(th);
points.add(point);
}
});
//传入sim服务，进行雷点与林场进行匹配
List<OrganizationVO> matchedData = simOrgClient.matchAlarmPointWithOrgRegion(points);
List<Thunderbolt> list = new ArrayList<>();
//模型转换，插入数据库
for (int i = 0; i < dmzThunderboltList.size(); i++) {
OrganizationVO organizationVO = matchedData.get(i);
OriginalThunderbolt originalThunderbolt = dmzThunderboltList.get(i);
Thunderbolt thunderbolt = new Thunderbolt(organizationVO, originalThunderbolt);
list.add(thunderbolt);
}
insertBatchThunderbolt(list);
}
V4代码
@Override
public void transformCSV(Path filePath) {
List<SynOrganizationVO> organizationVOList = simOrgClient.findAllByType("林场");
try {
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(filePath.toFile())));
CSVParser parser = CSVFormat.DEFAULT.parse(reader);
Iterator<CSVRecord> iterator = parser.iterator();
//跳过表头
if (iterator.hasNext()) {
iterator.next();
}
List<List<String>> csvList = new ArrayList<>();
while (iterator.hasNext()) {
CSVRecord record = iterator.next();
//每行的内容
List<String> value = new ArrayList<>();
for (int j = 0; j < record.size(); j++) {
value.add(record.get(j));
}
if (csvList.size() >= BATCH_SIZE) {
thunderBoltDataFilter(csvList,organizationVOList);
csvList.clear();
}
csvList.add(value);
}
thunderBoltDataFilter(csvList,organizationVOList);
} catch (FileNotFoundException e) {
log.error("临时文件未找到", e);
} catch (Exception e) {
log.error("未定义异常", e);
deleteByStatus("未同步");
}
}
private void flushDb() {
remove(new QueryWrapper<>());
}
private void deleteByStatus(String status) {
QueryWrapper<Thunderbolt> wrapper = new QueryWrapper<>();
if (StringUtils.isNotEmpty(status)) {
wrapper.eq("status", status);
}
remove(wrapper);
}
private List<OriginalThunderbolt> loadDataFromCSV(List<List<String>> csvList) {
List<OriginalThunderbolt> originalThunderboltList = new ArrayList<>();
for (List<String> csvString : csvList) {
OriginalThunderbolt originalThunderbolt = new OriginalThunderbolt();
originalThunderbolt.setId(SnowFlakeIdGenerator.getInstance().nextId());
originalThunderbolt.setCode(csvString.get(0));
if (StringUtils.isNotEmpty(csvString.get(1))) {
Long time = TimeUtils.stringToDateLong(csvString.get(1));
originalThunderbolt.setTime(time);
}
originalThunderbolt.setType(csvString.get(2));
originalThunderbolt.setHeight(Double.valueOf(csvString.get(3)));
originalThunderbolt.setStrength(Double.valueOf(csvString.get(4)));
originalThunderbolt.setLatitude(Double.valueOf(csvString.get(5)));
originalThunderbolt.setLongitude(Double.valueOf(csvString.get(6)));
originalThunderbolt.setProvinces(csvString.get(7));
originalThunderbolt.setCities(csvString.get(8));
originalThunderbolt.setCounties(csvString.get(9));
originalThunderbolt.setLocationMode(csvString.get(10));
originalThunderbolt.setSteepness(csvString.get(11));
originalThunderbolt.setDeviation(csvString.get(12));
originalThunderbolt.setLocatorNumber(csvString.get(13));
originalThunderbolt.setStatus("未同步");
originalThunderbolt.setCreateTime(System.currentTimeMillis());
originalThunderbolt.setUpdateTime(System.currentTimeMillis());
originalThunderbolt.setDeleted(false);
originalThunderboltList.add(originalThunderbolt);
}
return originalThunderboltList;
}
测试结果
再没有对数据库进行任何改进的情况下，
20k数据量
v3,42s
v4,41s
更加糟糕的情况是在V4版本的时间并不稳定，有时候能达到近2分钟，而且有着数据越多时间并非线性增长的现象。反观V3时间则始终保持线性增长。
看到这测试结果，真是啪啪的打脸，赶紧再分析一遍问题。发现前面的推论有几个问题：
- 假设由点找面和由面找点的SQL执行时间相差不大。其实这一点并不成立，V3版的每次匹配的查询空间只有R个。而V4的查询则并不是是一个常数，查询空间随着批次的增加(i-1)*B。如果为数据增加状态并在批量处理前后调整状态，同时在数据库层面为状态加上索引应该可以在一定的程度上减轻这个问题。
- 在单个批次数据中V4的空间匹配时间要远远大大V3匹配时间，这个原因恐怕是底层的空间分析算法不同造成的，这个算法在某种程度上是一个黑盒。之前没有考虑过这个问题。
针对测试结果，果断把V4的修改回滚。。。
结论
- 任何优化都不应该只停留在理论上，一定要动手尝试，在实际数据上测试;
- 测试要建立在测试基准下，切忌凭感觉优化;
- 做好代码的分支和保护，你的优化很可能要回滚。PS IDEA的localhistory功能真香;