记录一次首页优化的经历

标签：feign 调用 记录 耗时 XX 首页 new query 优化

         公司最近要进行多品牌合一，原来五个品牌的app要合并为一个。品牌立项、审批、方案确定，历史数据迁移、前期的基础工程搭建，兼容以及涉及三方的交互以及改造，需求梳理等也都基本完成，原来计划9月中旬进行上线，但是上线后服务端的压测一直通不过-首页抗不过太高的并发。

        app首页里面是一个信息流，里面包含运营以及用户发布的各种视频、动态以及问答之类的帖子，广告位、运营后台配置的推荐帖以及会在信息流指定位置放置一些banner位等，还包括智能推荐、三方推荐以及一部分自研的推荐数据（服务端有开关配置走那种推荐系统），服务端这块统一由一个接口组装各种数据后返回给app端。组装的数据大部分是存在redis缓存里面，比如广告位、banner位以及一些运营自己在后台配置的一些配置，这些因为变化不大或者基本不怎么变化，从缓存读取耗时也都很快的，耗时比较慢的点主要集中在 内部的feign调用以及查询es信息流时候要进行组装信息，这些在压测时候基本占用了整个应用耗时的90%以上。使用hutool的StopWatch统计耗时大概如下这种：（单位 ms）

 

000000201 08% 组装es数据

000000599 25% feign调用uc获取黑名单数据

000000495 21% feign调用社区查询置顶数据

000000603 25% 查询帖子列表

000000394 16% 修改意向车型

000000002 00% 获取内容标签数据

000000000 00% 获取热门话题数据

000000002 00% 获取专题组件数据

000000090 04% 获取信息流广告位数据

000000001 00% 获取快速入口数据

000000002 00% 获取轮播广告数据

      

 在单台机器 2核4G，压测100并发的情况下，平均耗时能达到2s左右，p90 能在3s多，整体性能很差。

      在压测时候，使用arthas的监控工具，在耗时比较严重的地方进行监控，首先是feign调用的地方，发现有个奇怪的线程，使用trace命令 监控超过30ms的请求，发现很少 

  trace com.gwm.marketing.service.impl.HomeRecommendServiceImpl addSuperStreams '#cost > 30' -n 50 --skipJDKMethod false

 

   但是在调用方的耗时 能达到惊人的1s以上，如果是并发量比较少的情况，比如50并发左右，这个耗时不超过200ms，但是一旦并发过高立马耗时就上来了。服务端内部是通过feign调用来进行rpc调用的，而且被调用方的耗时也很快，初步怀疑是 不是 调用方 存在gc的问题，或者是调用方 线程池阻塞 以及  feign调用在高并发下的默认的链接存在阻塞导致的。另外还有发现es以及部分日志也陆续存在耗时比较久的情况，总体上这些加起来 ，导致整个耗时比较严重。

       首先看了下服务器的gc，单机2核4g 配置的gc信息如下：

   -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.util.Arrays.useLegacyMergeSort=true -Dfile.encoding=UTF-8 -server -Xms512m -Xmx512m -XX:NewSize=128m -XX:MaxNewSize=128m -Xss256k -Drocketmq.client.logUseSlf4j=true -XX:+UseG1GC -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:log/gc-%t.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:GCLogFileSize=10M

     这个配置还使用的是G1,首页的这个场景，首页是服务器的内存过小，使用g1的话，对于我们想要的是吞吐量更大的其实有些差距，我们的目的是为了吞吐量更大，响应时间更快，那么使用cms的方式其实更好。然后让运维改了一下 gc的回收方式为cms:

-Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.util.Arrays.useLegacyMergeSort=true -Dfile.encoding=UTF-8 -server -Xms512m -Xmx512m -XX:NewSize=128m -XX:MaxNewSize=128m -Xss256k -Drocketmq.client.logUseSlf4j=true -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSIncrementalMode -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 -Xloggc:log/gc-%t.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:GCLogFileSize=10M

 实测后发现有一定的提升，比如使用g1的话，压测5分钟的耗时 和使用cms的压测耗时

 

 

  这个是能提升一定的性能，然后耗时比较严重的第二个部分 就是 feign调用- 为何单个接口的耗时很快，但是在feign调用时候就很慢？

      首先feign调用 我们的配置是走了内网的，即不走网关-

      

 

      我们的项目是基于nepxion里面的openfeign，openfeign使用的是默认的HttpURLConnection的链接方式，而且看了我们的openfeign的版本是 2.2.3的，这个版本还没有池化的概念-就是每次的rpc通过

feign调用的话，每次都需要走tpc的三次握手和四次挥手， 这个耗时在请求量比较少的情况下体现不出来，但是在并发量比较高的情况下，就体现出来了- 表现就是 明明在被调用方的耗时很小，但是在调用方显示出来的耗时就是很长，这个通过arthas和skywalking 的监控都证明了这一点。skywalking显示的 self耗时很长但是业务耗时很快，arthas在容器内看好是情况也是如此，因此需要对feign调用进行改造。

      首先是对open-feign的版本进行升级，openfeign支持httpclient以及okhttpclient ，在最新的 4.2.0-SNAPSHOT 上 OkHttpFeignLoadBalancedConfiguration 里面已经是使用了连接池了，源码如下：

    

@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@ConditionalOnClass(OkHttpClient.class)
@ConditionalOnProperty("spring.cloud.openfeign.okhttp.enabled")
@ConditionalOnBean({ LoadBalancerClient.class, LoadBalancerClientFactory.class })
@EnableConfigurationProperties(LoadBalancerClientsProperties.class)
class OkHttpFeignLoadBalancerConfiguration {

    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean
    @Conditional(OnRetryNotEnabledCondition.class)
    public Client feignClient(okhttp3.OkHttpClient okHttpClient, LoadBalancerClient loadBalancerClient,
            LoadBalancerClientFactory loadBalancerClientFactory,
            List<LoadBalancerFeignRequestTransformer> transformers) {
        OkHttpClient delegate = new OkHttpClient(okHttpClient);
        return new FeignBlockingLoadBalancerClient(delegate, loadBalancerClient, loadBalancerClientFactory,
                transformers);
    }

    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean
    @ConditionalOnClass(name = "org.springframework.retry.support.RetryTemplate")
    @ConditionalOnBean(LoadBalancedRetryFactory.class)
    @ConditionalOnProperty(value = "spring.cloud.loadbalancer.retry.enabled", havingValue = "true",
            matchIfMissing = true)
    public Client feignRetryClient(LoadBalancerClient loadBalancerClient, okhttp3.OkHttpClient okHttpClient,
            LoadBalancedRetryFactory loadBalancedRetryFactory, LoadBalancerClientFactory loadBalancerClientFactory,
            List<LoadBalancerFeignRequestTransformer> transformers) {
        OkHttpClient delegate = new OkHttpClient(okHttpClient);
        return new RetryableFeignBlockingLoadBalancerClient(delegate, loadBalancerClient, loadBalancedRetryFactory,
                loadBalancerClientFactory, transformers);
    }

}

     而我们这个2.2.3的还不支持池化，故首先把open-feign的版本升级了，以支持可以池化，另外就是需要配置  池化的参数以及开启okhttpclient

feign.httpclient.enabled = false #httpClient 关闭
feign.okhttp.enabled = true #okHttpClient 启用
feign.httpclient.maxConnections = 1000   #最大连接数
feign.httpclient.maxConnectionsPerRoute = 300   #feign单个路径的最大连接数
feign.httpclient.connectionTimeout = 3000  #超时时间

       这样优化后发现feign调用的性能好了不少。      还有就是 针对feign调用，因为默认走的是10s超过，如果这个超时时间这么长，对系统会影响很大，而且还是首页，决定在首页里面 使用feign调用的如果超过指定的读超时和连接超时，则直接使用默认值来进行代替。代码如下：   

                    try {
                        Request.Options options = new Request.Options(connectionTimeoutConfig.getFeignConnectionTimeout(),connectionTimeoutConfig.getFeignReadTimeout());
                        data = gwmInterFeignClient.queryLikeAndCollectStatusByThreadsOptionLimit(appUserThreadStatusQuery,options).getData();
                    } catch (Exception e) {
                        log.error("===feign调用超时====请求废弃");
                        data = new AppUserThreadFDto();
                    }

      再就是在arthas下面发现有日志也存在耗时严重的情况，对于非必要的日志，进行不去进行打印 或者修改日志级别为debug，当然还有一种方式 就是把写日志的方式 改成异步来写。

      另外还发现代码里面如果判断一个对象是否在集合里，也会存在性能耗时的问题，这个需要改为并发执行 ，类似代码如下： 

优化前：

                    streams.forEach(stream -> {
                        stream.setIsLike(CollectionUtils.isNotEmpty(data.getLikeThreads()) ? (data.getLikeThreads().contains(stream.getThreadId()) ? ONE : ZERO) : ZERO);
                        stream.setIsCollect(CollectionUtils.isNotEmpty(data.getCollectThreads()) ? (data.getCollectThreads().contains(stream.getThreadId()) ? ONE : ZERO) : ZERO);

优化后:

                    streams.forEach(stream -> {
                        stream.setIsLike(CollectionUtils.isNotEmpty(finalData.getLikeThreads())? (finalData.getLikeThreads().parallelStream().anyMatch(d->d.equals(stream.getThreadId()))? ONE : ZERO) : ZERO);
                        stream.setIsCollect(CollectionUtils.isNotEmpty(finalData.getCollectThreads()) ? (finalData.getCollectThreads().parallelStream().anyMatch(d->d.equals(stream.getThreadId())) ? ONE : ZERO) : ZERO);

                    });

 

除了这个还有es的耗时严重的的问题，我们的es 采用的是5.7的版本，比较老了，es主要是组装数据 以及查询相对比较方便，库表大概有几千万的帖子数据，但是每次耗时 有时候也能达到400-500ms的延迟。

 这个暂时没找到原因，后面有时间了在继续。

        还有就是在首页里面加上sentinel 限流，首页里面有一部分耗时比较长的部分，比如 调用三方的接口，比如推荐部分，这部分三方接口本身就有一些性能压力，我们这边在调用时候 是使用的http来进行调用的，超时时间是3s，实测发现，当并发达到10 到20的时候，这部分基本就3s超时了。一部分是他们的推荐规则确实挺复杂的，推荐的数据要进行达标，要根据用户的个个业务维度去进行筛选，虽然数据已经提前写入缓存了，调用里面业务有些复杂 导致耗时比较严重，特别是并发稍微高的情况下。于是在调用他们这些推荐数据的地方 加了sentinel 的限流。

        加sentinel限流的时候，一般有两种方式，一种是针对指定的资源，比如接口、指定的bean等进行限流和降级，还有一种是sentinel + openfeign 来进行限流和降级。两种方式的效果是类似的，只是配置略微有一些区别，另外第一种方式是有限制的，即限制的资源需要是spring 容器里面的bean对象，否则限流和降级不会生效。我使用的是第一种方式，代码如下

 

    @Override
    @SentinelResource(value = "queryRecommend", fallback = "getStaticData",blockHandler = "blockExceptionHandler")
    public List<String> queryRecommend(HomeRecommendStreamQuery query, HomeRecommendStreamDto streamDto, String sourceApp) {
        //用户身份
        StopWatch st = StopWatch.create("内容中台推荐数据");
        String userType = this.getUserType(query.getIdentity(), query.getSource(), query.getUserId());
        //获取当前有用户是否推荐用户信息
        boolean isRecommend = true;
        if (StringUtils.isNotEmpty(query.getUserId())) {
            Set<String> userClosed = gwmRedisTemplate.opsForValue().get(USER_CLOSED_RECOMMEND);
            if (CollectionUtils.isNotEmpty(userClosed)) {
                boolean anyMatch = userClosed.stream().anyMatch(str -> str.equals(query.getUserId()));
                if (anyMatch) {
                    isRecommend = false;
                }
            }
        }

        //构建推荐系统对象信息
        RecommendQuery build = RecommendQuery.builder()
                .userType(userType)
                //推荐系统需要唯一标识，如果未登录用户传设备id，登录用户传userID
                .userId(StringUtils.isNotEmpty(query.getUserId()) ? query.getUserId() : query.getDeviceId())
                .intendedBrandList(query.getIntendedBrandList())
                .intendedVehicleList(query.getIntendedVehicleList())
                .recommendationSwitch(isRecommend)
                .strategyType(query.getStrategyType())
                .deviceId(query.getDeviceId())
                .page(query.getPage())
                .pageSize(query.getSize())
                .build();

        st.start("推荐调用uc黑名单接口");
        if (StringUtils.isNotEmpty(query.getUserId())) {
            CmsAppUserIdQuery qry = new CmsAppUserIdQuery();
            qry.setUserId(query.getUserId());
            List<String> list = feignUserCenterClient.getBlackUserIds(qry, sourceApp).getData();
            if(query.isCheckBlack()){
                build.setBlacklistUsers(list);
            }
            query.setBlacklistUsers(list);
        }
        st.stop();
        // 调用内容中台推荐接口
        st.start("调用内容中台推荐接口");
        String recommend = okhttp3Util.postBody(config.getUrl(), build);
        st.stop();
        logger.info("首页推荐查询推荐系统入参：{}，推荐系统返回：{} , ssoId:{}", JSONObject.toJSONString(build), recommend, query.getUserId());
        RecommendResponse<RecommendStrategyDto> response = parseBody(recommend, RecommendStrategyDto.class);
        List<String> idList = null;
        if (Objects.nonNull(response)) {
            if (response.isSuccessful()) {
                RecommendStrategyDto recommendStrategyDto = response.getData();
                streamDto.setStrategyType(recommendStrategyDto.getStrategyType());
                idList = recommendStrategyDto.getContentIds();
            } else if (!response.recommendChannelNormal()) {
                streamDto.setRecommendChannelAvailable(false);
                return new ArrayList<>();
            }
        }
        //查询推荐系统数据为空
        if (CollectionUtils.isEmpty(idList) && query.getPage() == 1) {
            //nacos兜底，取默认配置数据
            idList = Optional.ofNullable(config.getPostIds()).orElse(Collections.emptyList());
        }

        return idList;
    }

    public List<String> getStaticData(HomeRecommendStreamQuery query, HomeRecommendStreamDto streamDto, String sourceApp) {
        logger.info("==========start sentinel 降级策略==========");
        try {
            Random random = new Random();
            int r = random.nextInt(100) + 1;
            logger.debug("========随机从缓存获取一组帖子id:" + r);
            Set<String> stringSet = gwmRedisTemplate.opsForValue().get(RedisConstants.THREAD_HOT_SCORE_KEY + r);

            logger.debug("=========随机从缓存获取帖子result=======" + JSONObject.toJSON(stringSet));
            if (CollectionUtils.isNotEmpty(stringSet)) {
                List<String> stringList = new ArrayList<>(stringSet);

                return stringList;
            } else {
                logger.debug("============读取默认配置数据========" + config.getPostIds());
                return Optional.ofNullable(config.getPostIds()).orElse(Collections.emptyList());
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    /**
     * blockHandler需要设置为static
     *
     * @param ex
     * @return
     */
    public  List<String> blockExceptionHandler(HomeRecommendStreamQuery query, HomeRecommendStreamDto streamDto, String sourceApp,BlockException ex) {
        try {
            Random random = new Random();
            int r = random.nextInt(100) + 1;
            logger.debug("========随机从缓存获取一组帖子id:" + r);
            Set<String> stringSet = gwmRedisTemplate.opsForValue().get(RedisConstants.THREAD_HOT_SCORE_KEY + r);

            logger.debug("=========随机从缓存获取帖子result=======" + JSONObject.toJSON(stringSet));
            if (CollectionUtils.isNotEmpty(stringSet)) {
                List<String> stringList = new ArrayList<>(stringSet);

                return stringList;
            } else {
                logger.debug("============读取默认配置数据========" + config.getPostIds());
                return Optional.ofNullable(config.getPostIds()).orElse(Collections.emptyList());
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

      总结起来就是：针对首页的性能问题，优化了gc的方式，feign调用的改造，部分代码改为并行、日志优化 、es的查询优化以及使用sentinel做限流降级。 当然还有就是，我们这个首页这么多的内容都写到了一个接口里面，对于服务端的性能确实压力很大，后面看能不能进行拆分，让端上进行单个接口的请求，由一个接口变为多个接口，这样也能减少不少服务端的压力。最后优化后的压测结果：

 

 

    目前可优化的部分主要是集中在es这部分上面了。

标签：feign,调用,记录,耗时,XX,首页,new,query,优化
From： https://www.cnblogs.com/thinkingandworkinghard/p/18420825