网络操作的性能优化

先贴上优化前后的对比图（优化于1月15日上线，19日上了一些细节的优化）：

• web服务器的cpu使用

  
  
  web服务器 cpu使用

• web服务器的load

  
  
  web服务器 load

• rpc的连接数（主要是与redis的连接）

  
  
  rpc的连接数

• redis服务的cpu使用

  
  
  redis服务的cpu使用

• redis所在机器的连接数

  
  
  redis所在机器的连接数

现象

• 某产品由于某些因素（运营，版本更新及体验等）使得活跃用户及停留时间不断提高，进而使得服务器资源使用增长，原先设定的报警阈值频繁被触发，具体表现为：
  • web机器的load与cpu使用都变高
  • 依赖的缓存服务redis连接数与cpu不断攀升
  • rpc(用于业务分离)的连接数不断攀升

如何解决

• 负载均衡，增加服务器——最简单粗暴且有效的方式
• 找到系统性能瓶颈，优化之——这是最经济也最有挑战的事
• ——考虑到线上服务尚未出现功能性问题，先尝试第二种方式

定位

• 参考我之前的blog，对线上各服务（均为java进程）取jstack并用stackAnalysis工具分析其瓶颈，发现许多线程都停留在对redis的操作上
• 很显然，redis的大量请求是瓶颈

分析

• 仔细分析stack dump中有相似stackstrace的线程，发现对缓存的操作有不少shit的逻辑：

  • "同样的数据取两次"——如：interceptor中会对同一个user对象获取两次

    e.g.:
    User user = userRpcServer.getUser(uid);
    // 一些业务逻辑
    boolean isForbidderUser = userRpcServer.isForbidderUser(uid);
    

    • 从上面看并没有直接问题，但仔细分析会发现userRpcServer.isForbidderUser(uid)中还会调用一次getUser(id)

  • "取到了数据却不用"——如：获取User对象时同时获取其帐启余额，但只有与帐户相关的请求才需要获取余额，大多数接口不需要

    UserAccount userAccount = userRpcServer.getUserAccount(uid);
    UserInfo userInfo = userRpcServer.getUserInfo(uid);
    User user =  makeUser(userAccount, userInfo);
    

  • "已经知道缓存中不存在数据了，却还去取"——因为调用栈较长，所以隐藏的比较深，限于篇幅，暂不举例。但也正因为隐藏的较深，才造成了资源的浪费不太轻易被发现。

  • "有大量用for循环对redis做网络操作的逻辑"——如：根据userIds获取users

    for(uid : uids) {
        users.add(redisServer.getUser(uid))
    }
    

    • 这样的逻辑应该尽量用批量操作的方式去完成
• 分析redis slow log, 找出其中耗时和频繁的操作（尤其是删除操作），发现有一些优化的空间——此前已做过一次slow log对应key的优化，所以这次在这方面没做太多事情。

解决

• 对应上面分析到的问题，分别的解决方案为：
  • 同样的数据取两次 —— 相同的数据只取一次
  • 取到了数据却不用 —— 不用则不取
  • 已经知道缓存中不存在数据了，却还去取一次 —— 有的放矢
  • 有大量用for循环对redis做网络操作的逻辑 —— 尽量用批量请求
    • redis是一个集群，因此需要用ShardedJedisPipeline来做批量请求
• 优化之后报警短信完全消失。

优化结果评估

• 找到优化方法并进行优化之后，分别对各个优化做性能测试
• 需要对每一步优化都做性能测试，知悉各改动优化的力度。

思考

• 人总是：1. 犯错；2. 选择最合适的办法解决当前需求——不论是coding还是产品架构或者公司运转。
• 错误总比较明显容易解决，但随着产品发展时间推移，一些曾合理的地方会变得不太合理，甚至会起到了阻碍作用。
• 我们需要不断从现状中找到不合理的地方，并改进它，而不是盲从、习惯或停留于批判。