一、背景
在开发联调阶段发现一个接口的响应时间特别长，经常超时，囧...
本文讲讲是如何定位到性能瓶颈以及修改的思路，将该接口从 2 s 左右优化到 200ms 以内 。
二、步骤
2.1 定位
定位性能瓶颈有两个思路，一个是通过工具去监控，一个是通过经验去猜想。
2.1.1 工具监控
就工具而言，推荐使用 arthas ，用到的是 trace 命令
具体安装步骤很简单，大家自行研究。
我的使用步骤是，先最终待研究的函数的最外层：
trace com.xxx.service.impl.AServiceImpl refresh
其中耗时最多的子函数会被标红色
Affect(class-cnt:2 , method-cnt:2) cost in 525 ms.
`---ts=2020-0X-0Y 13:33:18;thread_name=DubboServerHandler-127.0.0.1:20880-thread-36;id=24e;is_daemon=true;priority=5;TCCL=com.mmm.WWWClassLoader@4362d7df
`---[1761.834357ms] com.xxx.service.impl.AServiceImpl$$EnhancerBySpringCGLIB$$e3cd7543:refresh()
+---[0.017066ms] com.xxx.service.impl.AServiceImpl$$EnhancerBySpringCGLIB$$e3cd7543:$jacocoInit()
`---[1761.00347ms] org.springframework.cglib.proxy.MethodInterceptor:intercept()
`---[1757.647111ms] com.xxx.service.impl.AdServiceImpl:refresh()
+---[0.006629ms] com.xxx.biz.yyy.service.impl.AServiceImpl:$jacocoInit()
+---[0.004073ms] java.util.Collections:singletonList()
+---[1709.203302ms] com.yyy.service.impl.AServiceImpl:refreshSomeThings()
`---[48.135719ms] com.yzzzz.service.impl.AServiceImpl:createSurvey()继续再 trace 耗时最多的子函数。
trace com.yyy.service.impl.AServiceImpl refreshSomeThings
最终定位到最影响耗时的函数上，继续往下跟。
最后发现造成性能瓶颈的函数是一个网络请求，单次请求大概 100多毫秒。
为了避免调用的数据量太大，项目中采用分批调用的方式，但是每个批次太小，导致请求次数过多。
假设请求 N 次（如 10次），每次请求 M毫秒(如 200ms)，总耗时就是 N*M （2000）毫秒。
2.1.2 猜想
如果开发经验足够丰富，大致可以猜出哪些接口可能存在性能问题。
最常见的有：
- 慢 SQL 会是性能瓶颈，主要原因是没有命中索引。
- 发送远程数据请求（RPC 远程调用、HTTP 远程调用）。
- I/O 操作等。
最常见的是在循环中执行 SQL或者网络请求。
然后审查一下自己的代码发现 SQL 查询部分都可以命中索引，调用链路上有一个函数最终会调用 HTTP 请求，而且是在一个循环里。
因此最有可能成为造成接口延时的是底层依赖的 HTTP 请求。
2.2 解决
既然 HTTP 请求是性能瓶颈，那么要尽量减少请求，或者让请求由串行改为多线程并发/并行。
减少网络请求的次数，可以将多个请求合并成一个批量接口（或者增加批量请求的每个批次的大小）。
这里的批次甚至可以使用动态配置，根据情况动态修改。
将串行改为并行可以使用 CompletableFuture 来实现，具体参见：《Java 数据分批调用接口的正确姿势》
最终一个接口从1 s - 2 s降低到了 200 ms 以内。
3、总结
很多人不愿意学习 arthas ，如果不去学习不去了解，遇到可以用上的场景想不起来去用。
另外大家可以积累下开发过程中常见的性能瓶颈的原因，以便未来遇到性能瓶颈是可以快速排查和解决问题。
最后大家在开发阶段或测试阶段，多看错误日志，多关注接口的响应时长等，尽早排除问题，尽早做优化。
希望本文对大家开发能够有帮助。
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