浅谈系统性能提升的经验和方法 - 哈喽比特

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一、背景

资金核对的数据组装-执行-应急链路，有着千万级TPS并发量，同时由于资金业务特性，对系统可用性和准确性要求非常高；日常开发过程中会遇到各种各样的高可用问题，也在不断地尝试做一些系统设计以及性能优化，在此期间总结了部分性能优化的经验和方法，跟大家一起分享和交流。

二、什么是高性能系统

先理解一下什么是高性能设计，官方定义: 高可用(High Availability，HA)核心目标是保障业务的连续性，从用户视角来看，业务永远是正常稳定的对外提供服务，业界一般用几个9来衡量系统的可用性。通常采用一系列专门的设计(冗余、去单点等)，减少业务的停工时间，从而保持其核心服务的高度可用性。

高并发(High Concurrency)通常是指系统能够同时并行处理很多请求。一般用响应时间、并发吞吐量TPS, 并发用户数等指标来衡量。高性能是指程序处理速度非常快，所占内存少，CPU占用率低。高性能的指标经常和高并发的指标紧密相关，想要提高性能，那么就要提高系统发并发能力。

本文主要对做“高性能、高并发、高可用”服务的设计进行介绍和分享。

三、从哪几个方面做好性能提升

每次谈到高性能设计，经常会面临几个名词：IO多路复用、零拷贝、线程池、冗余等等，关于这部分的文章非常的多，其实本质上是一个系统性的问题，可以从计算机体系结构的底层原来去思考，系统优化离不开计算性能(CPU)和存储性能(IO)两个维度，总结如下方法:

如何设计高性能计算(CPU)
减少计算成本: 代码优化计算的时间复杂度O(N^2)->O(N)，合理使用同步/异步、限流减少请求次数等；
让更多的核参与计算: 多线程代替单线程、集群代替单机等等；
如何提升系统IO
加快IO速度: 顺序读写代替随机读写、硬件上SSD提升等；
减少IO次数: 索引/分布式计算代替全表扫描、零拷贝减少IO复制次数、DB批量读写、分库分表增加连接数等；
减少IO存储: 数据过期策略、合理使用内存、缓存、DB等中间件，做好消息压缩等；

四、高性能优化策略

1. 计算性能优化策略

1.1 减少程序计算复杂度

简单来看这段伪代码（业务代码facade做了脱敏）


boolean result = true;
// 循环遍历请求的requests, 判断如果是A业务且A业务未达到终态返回false, 否则返回true
for(Requet request: requests){
     // 1. query DB 获取TestDO
     String id = request.getId();
     TestDO testDO = queryDOById(id);
     // 2. 如果是A业务且testDO未到达中态记录为false
     if(StringUtils.equals("A", request.getBizType())){
         // check是否到达终态
         if(!StringUtils.equals("FINISHED", testDO.getStatus)){
             result = result && false;
         }
     }
}
return result;

代码中存在很明显的几个问题：

1.每次请求过来在第6行都去查询DB，但是在第8行对请求做了判断和筛选，导致第6行的代码计算资源浪费，而且第6行访问DAO数据，是一个比较耗时的操作，可以先判断业务是否属于A再去查询DB；

2.当前的需求是只要有一个A业务未到达终态即可返回false, 11行可以在拿到false之后，直接break，减少计算次数；

优化后的代码：


boolean result = true;
// 循环遍历请求的requests, 判断如果是A业务且A业务未达到终态返回false, 否则返回true
for(Requet request: requests){
// 1. 不是A业务的不走查询DB的逻辑
if(!StringUtils.equals("A", request.getBizType())){
continue;
     }
     // 2. query DB 获取TestDO
     String id = request.getId();
     TestDO testDO = queryDOById(id);
     // check是否到达终态
     if(!StringUtils.equals("FINISHED", testDO.getStatus)){
         result = false;
         break;
     }
}
return result;

优化之后的计算耗时从平均270.75ms-->40.5ms

日常优化代码可以用ARTHAS工具分析下程序的调用耗时，耗时大的任务尽可能做好过滤，减少不必要的系统调用。

1.2 合理使用同步异步

分析业务链路中，哪些需要同步等待结果，哪些不需要，核心依赖的调度可以同步，非核心依赖尽量异步。

场景：从链路上看A系统调用B系统，B系统调用C系统完成计算再把结论返回给A，A系统超时时间400ms，通常A系统调用B系统300ms，B系统调用C系统200ms。

现在C系统需要将调用结论返回给D系统，耗时150ms

此时A系统- B系统- C系统已有的调用链路可能会超时失败，因为引入D系统之后，耗时增加了150ms，整个过程是同步调用的，因此需要C系统将调用D系统更新结论的非强依赖改成异步调用。


// C系统调用D系统更新结果
featureThreadPool.execute(()->{
   try{
      dSystemClient.updateResult(resultDTO);
   }catch (Exception exception){
      LogUtil.error(exception, logger, "dSystemClient.updateResult failed! resultDTO = {0}", JSON.toJSONString(resultDTO));
   }
});

1.3 做好限流保护

故障场景：A系统调用B系统查询异常数据，日常10TPS左右甚至更少，某一天A系统改了定时任务触发逻辑，加上代码bug，调用频率达到了500TPS，并且由于ID传错，绕过了缓存直接查询了DB和Hbase, 造成了Hbase读热点，拖垮集群，存储和查询都受到了影响。

后续对A系统做了查询限流，保证并发量在15TPS以内，核心业务服务需要做好查询限流保护，同时也要做好缓存设计。

1.4 多线程代替单线程

场景：应急定位场景下，A系统调用B系统获取诊断结论，TR超时时间是500ms，对于一个异常ID事件，需要执行多个诊断项服务，并记录诊断流水；每个诊断的耗时大概在100ms以内，随着业务的增长，超过5个诊断项，计算耗时累加到500ms+，这时候服务会出现高峰期短暂不可用。

将这段代码改成异步执行，这样执行诊断的时间是耗时最大的诊断服务

// 提交future任务并发执行
futures = executor.invokeAll(tasks, timeout, timeUnit);
// 遍历读取结果
for (Future<Res> future : futures) {
    try {
        // 获取结果
        Res singleResult = future.get();
        if (singleResult != null) {
            result.add(singleResult);
        }
    } catch (Exception e) {
        LogUtil.error(e, logger, "并发执行发生异常!,poolName={0}.", threadPoolName);
    }
}

1.5 集群计算代替单机

这里可以使用三层分发，将计算任务分片后执行，Map-Reduce思想，减少单机的计算压力。

2. 系统IO性能优化策略

2.1 常见的FullGC解决

系统常见的FullGC问题有很多，先讲一下JVM的垃圾回收机制: Heap区在设计上是分代设计的, 划分为了Eden、Survivor 和 Tenured/Old ，其中Eden区、Survivor（存活）属于年轻代，Tenured/Old区属于老年代或者持久代。一般我们将年轻代发生的GC称为Minor GC，对老年代进行GC称为Major GC，FullGC是对整个堆来说。

内存分配策略：1. 对象优先在Eden区分配 2. 大对象直接进入老年代 3. 长期存活的对象将进入老年代4. 动态对象年龄判定（虚拟机并不会永远地要求对象的年龄都必须达到MaxTenuringThreshold才能晋升老年代，如果Survivor空间中相同年龄的所有对象的大小总和大于Survivor的一半，年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代）5. 只要老年代的连续空间大于（新生代所有对象的总大小或者历次晋升的平均大小）就会进行minor GC，否则会进行full GC。

系统常见触发FullGC的case:

（1）查询大对象：业务上历史巡检数据需要定期清理，删除策略是每天删除上个月之前的数据(业务上打上软删除标记)，等数据库定时清理任务彻底回收；

某一天修改了删除策略，从“删除上个月之前的数据”改成了“删除上周之前的数据”，因此删除的数据从1000条膨胀到了15万条，数据对象占用了80%以上的内存，直接导致系统的FullGC, 其他任务都有影响；

很多系统代码对于查询数据没有数量限制，随着业务的不断增长，系统容量在不升级的情况下，经常会查询出来很多大的对象List，出现大对象频繁GC的情况。

（2）设置了用不回收的static方法

A系统设置了static的List对象，本身是用来做DRM配置读取的，但是有个逻辑对配置信息做了查询之后，还进行了Put操作，导致随着业务的增长，static对象越来越大且属于类对象，无法回收，最终使得系统频繁GC。

本身用Object做Map的Key有一定的不合理性，同时key中的对象是不可回收的，导致出现了GC。

当执行Full GC后空间仍然不足，则抛出如下错误【java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space】，而为避免以上两种状况引起的Full GC，调优时应尽量做到让对象在Minor GC阶段被回收、让对象在新生代多存活一段时间及不要创建过大的对象及数组。

2.2 顺序读写代替随机读写

对于普通的机械硬盘而言，随机写入的性能会很差，时间久了还会出现碎片，顺序的写入会极大节省磁盘寻址及磁盘盘片旋转的时间，极大提升性能；这层其实本身中间件帮我们实现了，比如Kafka的日志文件存储消息，就是通过有序写入消息和不可变性，消息追加到文件的末尾，来保证高性能读写。

2.3 DB索引设计

设计表结构时，我们要考虑后期对表数据的查询操作，设计合理的索引结构，一旦表索引建立好了之后，也要注意后续的查询操作，避免索引失效。

（1）尽量不选择键值较少的列即区分度不明显，重复数据很少的做索引；比如我们用is_delete这种列做了索引，查询10万条数据，where is_delete=0，有9万条数据块，加上访问索引块带来的开销，不如全表扫描全部的数据块了；（2）避免使用前导like "%***"以及like "%***%", 因为前面的匹配是模糊的，很难利用索引的顺序去访问数据块，导致全表扫描；但是使用like "A**%"不影响，因为遇到"B"开头的数据就可以停止查找列，我们在做根据用户信息模糊查询数据时，遇到了索引失效的情况； (3) 其他可能的场景比如，or查询，多列索引不使用第一部分查询，查询条件中有计算操作，或者全表扫描比索引查询更快的情况下也会出现索引失效；

目前AntMonitor以及Tars等工具已经帮我们扫描出来耗时和耗CPU很大的SQL，可以根据执行计划调整查询逻辑，频繁的少量数据查询利用好索引，当然建立过多的索引也有存储开销，对于插入和删除很频繁的业务，也要考虑减少不必要的索引设计。

2.4 分库分表设计

随着业务的增长，如果集群中的节点数量过多，最终会达到数据库的连接限制，导致集群中的节点数量受限于数据库连接数，集群节点无法持续增加和扩容，无法应对业务流量的持续增长；这也是蚂蚁做LDC架构的其中原因之一，在业务层做水平拆分和扩展，使得每个单元的节点只访问当前节点对应的数据库。

2.5 避免大量的表JOIN

阿里编码规约中超过三个表禁止JOIN，因为三个表进行笛卡尔积计算会出现操作复杂度呈几何数增长，多个表JOIN时要确保被关联的字段有索引。

如果为了业务上某些数据的级联，可以适当根据主键在内存中做嵌套的查询和计算，操作非常频繁的流水表建议对部分字段做冗余，以空间复杂度换取时间复杂度。

2.6 减少业务流水表大量耗时计算

业务记录有时候会做一些count操作，如果对时效性要求不高的统计和计算，建议定时任务在业务低峰期做好计算，然后将计算结果保存在缓存。

涉及到多个表JOIN的建议采用离线表进行Map-Reduce计算，然后再将计算结果回流到线上表进行展示。

2.7 数据过期策略

一张表的数据量太大的情况下，如果不按照索引和日期进行部分扫描而出现全表扫描的情况，对DB的查询性能是非常有影响的，建议合理的设计数据过期策略，历史数据定期放入history表，或者备份到离线表中，减少线上大量数据的存储。

2.8 合理使用内存

众所周知，关系型数据库DB查询底层是磁盘存储，计算速度低于内存缓存，缓存DB与业务系统连接有一定的调用耗时，速度低于本地内存；但是从存储量来看，内存存储数据容量低于缓存，长期持久化的数据建议放DB存在磁盘中，设计过程中考虑好成本和查询性能的平衡。

说到内存，就会有数据一致性问题，DB数据和内存数据如何保证一致性，是强一致性还是弱一致性，数据存储顺序和事务如何控制都需要去考虑，尽量做到用户无感知。

2.9 做好数据压缩

很多中间件对数据的存储和传输采用了压缩和解压操作，减少数据传输中的带宽成本，这里对数据压缩不再做过多的介绍，想提的一点是高并发的运行态业务，要合理的控制日志的打印，不能够为了便于排查，打印过多的JSON.toJSONString(Object)，磁盘很容易被打满，按照日志的容量过期策略也很容易被回收，更不方便排查问题；因此建议合理的使用日志，错误码仅可能精简，核心业务逻辑打印好摘要日志，结构化的数据也便于后续做监控和数据分析。

打印日志的时候思考几个问题：这个日志有没有可能会有人看，看了这个日志能做什么，每个字段都是必须打印的吗，出现问题能不能提高排查效率。

2.10 Hbase热点key问题

HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，是一种非关系数据库，Hbase存储特点如下:

1.列的可以动态增加，并且列为空就不存储数据，节省存储空间。

2.HBase自动切分数据，使得数据存储自动具有水平scalability。

3.HBase可以提供高并发读写操作的支持，分布式架构，读写锁等待的概率大大降低。

4.不能支持条件查询，只支持按照Rowkey来查询。

5.暂时不能支持Master server的故障切换，当Master宕机后，整个存储系统就会挂掉。

Habse的存储结构如下:Table在行的方向上分割为多个HRegion，HRegion是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元，即不同的HRegion可以分别在不同的HRegionServer上，但同一个HRegion是不会拆分到多个HRegionServer上的。HRegion按大小分割，每个表一般只有一个HRegion，随着数据不断插入表，HRegion不断增大，当HRegion的某个列簇达到一个阈值（默认256M）时就会分成两个新的HRegion。

HBase 中的行是按照 Rowkey 的字典顺序排序的，这种设计优化了 scan 操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于scan。Rowkey这种固有的设计是热点故障的源头。热点的热是指发生在大量的 client 直接访问集群的一个或极少数个节点(访问可能是读，写或者其他操作）。

大量访问会使热点 Region 所在的单个机器超出自身承受能力，引起性能下降甚至 Region 不可用，这也会影响同一个 RegionServer 上的其他 Region，由于主机无法服务其他 Region 的请求，这样就造成数据热点(数据倾斜)现象。

所以我们在向 HBase 中插入数据的时候，应优化 RowKey 的设计，使数据被写入集群的多个 region，而不是一个，尽量均衡地把记录分散到不同的 Region 中去，平衡每个 Region 的压力。

常见的热点Key避免的方法: 反转，加盐和哈希

反转：比如用户ID2088这种前缀，以及BBCRL开头的这种相同前缀，都可以适当的反转往后移动。
加盐： RowKey 的前面增加一些前缀，比如时间戳Hash，加盐的前缀种类越多，才会根据随机生成的前缀分散到各个 region 中，避免了热点现象，但是也要考虑scan方便
哈希：为了在业务上能够完整地重构 RowKey，前缀不可以是随机的。所以一般会拿原 RowKey 或其一部分计算 Hash 值，然后再对 Hash 值做运算作为前缀。

总之Rowkey在设计的过程中，尽量保证长度原则、唯一原则、排序原则、散列原则。