36 性能：百万级TPS系统的性能优化之道

你好，我是康杨。今天我们来聊聊性能优化。

性能优化是一个既涉及技术又涉及业务的复杂领域。它不仅关乎用户体验和系统的稳定性，也涉及团队的成本。当技术储备、业务需求和团队能力等复杂元素交织在一起的时候，性能优化更是显得复杂和深奥。而且我们需要关注多个维度，比如CPU、内存、磁盘和网络等，任何一个环节都可能成为我们的性能瓶颈。

所以这节课我就来从代码层面为你详细解析如何进行Java应用的性能优化。当然，性能优化不仅需要对Java应用的代码进行优化，还需要对底层的操作系统、硬件和网络进行优化，不过后者更受限于应用程序的具体需求和环境，所以今天我们重点还是从代码优化的层面来探讨。

代码优化

首先，我们需要仔细审查应用程序的代码。优化代码的基本准则是： 尽量减少对象的创建，尽量减少方法的调用，以及尽量避免使用昂贵的函数。 对于Java应用程序来说，大部分性能问题都源于“创建过多不必要的对象”和“过度使用映射和循环”。因此，我们可以从以下几个方面对代码进行优化。

减少对象的创建

我们通过一个简单的字符串拼接的例子，来看一下如何减少对象的创建，你先看优化前的代码，每次“+”操作都会创建一个新的String对象。

public String concatStr(String... strArray){
String result = "";
for(String str : strArray){
   result += str;
}
return result;
}

再来看优化后的示例代码。

public String concatStr(String... strArray){
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for(String str : strArray){
   sb.append(str);
}
return sb.toString();
}

在优化后的代码示例里，我们使用StringBuilder，避免创建大量不必要的临时对象，从而减少了垃圾回收的压力。此外，我们还可以通过使用对象池、重用对象、延迟初始化、静态方法、泛型等方式来减少对象创建。

避免不必要对象的创建

避免在循环中进行不必要的对象创建。例如，下面的代码示例里每次循环都会创建一个新的 SimpleDateFormat 对象。

SimpleDateFormat 是一个线程不安全的类，每个线程都需要创建自己的 SimpleDateFormat 对象，为了保证线程安全，需要每次使用完后手动释放资源，否则会导致资源泄露和内存溢出。而SimpleDateFormat 的对象创建和销毁是比较耗时的操作，会消耗大量的CPU和内存，从而导致程序运行缓慢，对性能的影响较大。

你可以看一下优化前的代码。

for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String dateStr = sdf.format(new Date());
}

再对比优化后的代码，现在只需要在循环外创建一次 SimpleDateFormat 对象，然后在循环中复用这个对象就可以了。

SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
  String dateStr = sdf.format(new Date());
}

减少方法的调用

如果一个Java方法中频繁地调用另一个Java方法，并且每次调用后的效果是一样的，那么可以尽量减少对这个方法的调用。

你可以对比一下优化前和优化后的代码。

优化前；

public void callMethod1(){
for(int i=0;i<10000;i++){
   method1();
}
}
public void method1(){
// 业务逻辑
}

优化后：

public void callMethod1(){
// 业务逻辑在这里执行1000次
}

我们看到，在第一个例子里，调用了10000次method1()，扩大了方法调用栈，占用更多的内存空间，反而降低了程序的性能。第二段示例是优化后的版本，它把method1()的操作直接放在callMethod1()里，避免了大量Method调用。

避免使用昂贵的函数

在Java里，某些函数或操作比其他函数更消耗资源。这些函数包括 反射API、序列化和正则表达式 等。这些函数在运行时动态生成和解析代码或数据，会导致大量的计算和内存开销。所以除非必要，不然的话我们应该尽量避免使用这些昂贵的函数。下面我们通过一些示例来说明如何避免使用这些昂贵的函数。

反射API

反射API是Java提供的一种功能强大的工具，可以在运行时检查类、接口、字段和方法的信息，甚至可以动态调用方法。然而反射操作会带来很多额外的开销，包括类加载、实例化、安全性检查和方法访问等。因此，我们应尽量在必要的地方使用反射，而不是无所顾忌地使用。有些时候，我们可以通过创建对象实例或者显式调用方法来代替反射。

昂贵的反射代码：

Class<?> c = Class.forName("com.example.MyClass");
Method m = c.getDeclaredMethod("myMethod");
m.invoke(c.newInstance());

更好的方式：

MyClass obj = new MyClass();
obj.myMethod();

Serialization

序列化操作可以把对象的状态转换成字节流，以便存储在物理介质上或在网络中传输。因为需要对对象的所有成员变量进行读取和转换，并将转换后的数据进行打包和发送，所以这个过程也是很消耗资源的。不过我们可以通过使用更轻量级的序列化框架，比如Protobuf、Fastjson等，来代替Java自带的序列化。

昂贵的序列化代码：

FileOutputStream fos = new FileOutputStream("temp.out");
ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(fos);
oos.writeObject(myObject);

使用更优雅的方式（Fastjson）：

String jsonString = JSON.toJSONString(myObject);

Regular Expression

正则表达式是一个非常有用的工具，可以用来处理字符串等任务。然而正则表达式的复杂性往往会导致大量计算开销。使用一些简单的字符串操作，比如String的split()、replace()、indexOf()等方法，可以有效地替代正则表达式。

昂贵的正则表达式：

Pattern p = Pattern.compile("a*b");
Matcher m = p.matcher("aaaaab");
boolean b = m.matches();

简单的字符串操作：

String s = "aaaaab";
boolean b = s.startsWith("a") && s.endsWith("b");

以上就是我们从代码角度对性能做出的优化，此外我们还可以从JVM角度出发去优化程序的性能。

JVM调优：G1 垃圾收集器参数

优化JVM的目标是提高程序的性能和响应速度，降低系统的资源消耗。完成这个目标可以从G1垃圾收集器的最大吞吐量、最小的停顿时间，以及最低的内存占用三个方面入手。

对于G1 垃圾收集器，我们可以调整以下参数来提升性能：

-XX:G1NewSizePercent：最小新生代比例，默认值是5%，根据当前系统状态和业务需求调整。
-XX:G1MaxNewSizePercent：最大新生代比例，默认值为60%，根据系统状态及业务需求调整。

以下是一些调优示例，调整这些参数，能够提高系统的整体吞吐量。

-XX:+UseG1GC
-XX:G1ReservePercent=15
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=70
-XX:ConcGCThreads=10
-XX:ParallelGCThreads=20

JVM调优包含很多方面，而不仅仅是垃圾收集器。我这里只提到了G1垃圾收集器，是因为G1是当前比较流行的垃圾收集器，而且它提供了很多可调优的参数，对于优化性能有很好的效果。但是，其他垃圾收集器，比如CMS、Parallel GC等，它们的调优方法可能会和G1 有些不一样。

如果你的应用使用的是其他垃圾收集器，那么调整G1相关的参数可能不会有什么效果。在这种情况下，你需要查阅相应的垃圾收集器文档，了解它们的调优方法。例如，CMS垃圾收集器主要通过调整-XX:CMSInitiatingHeapOccupancyPercent参数来优化性能，而Parallel GC则主要通过调整-XX:ParallelGCThreads和-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent参数来优化性能。

我们再来看如何实现最小停顿时间和最低内存占用。

最小停顿时间：这个目标主要是通过调整垃圾收集器的参数来实现的。例如，对于G1垃圾收集器，你可以通过调整-XX:GCTimeRatio参数来控制垃圾收集器停顿的时间。此外，你还可以通过调整-XX:ParallelGCThreads参数来控制并行垃圾收集线程的数量，从而影响停顿时间。
最低内存占用：这个目标主要是通过调整堆内存的大小和分配策略来实现的。例如，你可以通过调整-Xms和-Xmx参数来控制堆内存的大小。此外，你还可以通过调整-XX:MaxHeapFreeRatio和-XX:MinHeapFreeRatio参数来控制堆内存的分配策略，从而影响内存占用。

需要注意的是，JVM调优是一个复杂的过程，需要根据具体的应用场景和系统环境来进行。在调整参数时，建议你先进行压力测试，以确保应用的性能和稳定性。

除了代码层和JVM层，我们还可以考虑通过优化数据库来优化程序的性能，下面我们通过一个实际的案例来综合看一下，里面会涉及架构上的优化和数据库优化。

百万级系统优化

项目背景

一个大型社交网络平台，随着平台的发展用户数量不断增长，对平台的并发访问请求呈现出爆炸性的增长，这导致了服务器的响应速度下降，用户体验急剧下滑。为了提升系统的性能，满足处理百万级TPS的需求，我们需要对平台进行全面的性能优化。

针对社交平台的特性，我们以获取好友列表这个常用请求为例，来展开性能优化的工作。这个优化方案主要有三个部分，分别是 使用微服务架构、对数据库进行优化操作，以及引入缓存技术。

问题分析

我们把任务拆分成3个部分，然后逐个击破。

单独的服务器面临处理所有请求的压力，资源分配困难，而且单点故障可能导致全局服务中断。
数据库对查询操作优化不足，频繁的磁盘I/O操作导致查询响应速度缓慢。
系统没有采用合适的缓存机制，大量重复查询操作使数据库压力过大。

解决方案设计

针对上述3个问题，我们也设计了不同的解决方案。

实施微服务架构：将查询好友列表功能独立为一个服务部署，降低服务间的依赖，提高系统的扩展性和容错能力。
优化数据库：针对用户的ID添加索引，提升查询效率。
引入缓存技术：引入Redis缓存技术，把常用的查询结果存储在内存中，减轻数据库的负载。

具体步骤

微服务架构

通过把原有的单体应用拆分为多个微服务，每个微服务具有独立处理请求的能力。通过负载均衡技术，让请求均匀地分配到各个微服务上处理。

假设我们有一个电商应用，其中包括几项微服务，分别是用户服务、订单服务、商品服务和支付服务。每个微服务负责处理相应的业务请求。

首先，我们需要创建这些微服务并定义它们的接口。这里我给出了一个简化的例子供你参考。

// UserService.java
public interface UserService {
    User getUserById(int userId);
    void createUser(User user);
}

// OrderService.java
public interface OrderService {
    List<Order> getOrdersByUserId(int userId);
    Order createOrder(Order order);
}

// ProductService.java
public interface ProductService {
    Product getProductById(int productId);
    List<Product> getAllProducts();
}

// PaymentService.java
public interface PaymentService {
    void payOrder(Order order);
}

接下来，我们可以实现这些接口。

// UserServiceImpl.java
@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {
    // ... 实现getUserById、createUser方法
}

// OrderServiceImpl.java
@Service
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
    // ... 实现getOrdersByUserId、createOrder方法
}

// ProductServiceImpl.java
@Service
public class ProductServiceImpl implements ProductService {
    // ... 实现getProductById、getAllProducts方法
}

// PaymentServiceImpl.java
@Service
public class PaymentServiceImpl implements PaymentService {
    // ... 实现payOrder方法
}

最后，我们需要配置这些微服务以便在运行时能够发现并调用它们。

// application.properties
spring.application.name=user-service
user-service.url=http://localhost:8081

spring.application.name=order-service
order-service.url=http://localhost:8082

spring.application.name=product-service
product-service.url=http://localhost:8083

spring.application.name=payment-service
payment-service.url=http://localhost:8084

优化数据库

假设我们有一个名为 user_table 的用户表，其中包含 user_id 列。为了提高查询效率，我们可以为 user_id 列创建索引。以下是创建索引的SQL语句：

CREATE INDEX user_id_index ON user_table(user_id);

在实际应用中，你可能需要根据业务需求创建更多的索引，以提高查询效率。不过要注意，创建索引会影响数据库性能，因此在 创建索引时要权衡好性能和存储空间。

此外，为了更好地优化数据库性能，你还可以考虑一些其他的方法。

优化SQL查询：编写高效的SQL查询，避免使用子查询、临时表和大量的JOIN操作。
创建数据库缓存：使用缓存技术，如Redis或Memcached，来减少对数据库的访问次数。
数据库分库分表：对于大型应用，我们可以考虑把数据拆分到多个数据库和表中，来提高查询效率。
数据库连接池：使用数据库连接池来减少建立和关闭数据库连接的开销。
数据库优化器：根据数据库的类型，使用数据库优化器来调整数据库的性能。

引入缓存

使用Redis作为缓存服务。在处理完用户的查询请求后，可以把查询结果保存到Redis中。当下一次出现相同的查询请求时，可以直接从Redis中获取结果，而不必访问数据库。

你可以看一下我给出的示例代码。

@Service
public class FriendsService {

@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
@Autowired
private FriendsRepository friendsRepository;

public List<User> getFriends(String userId) {
// 从Redis中获取好友
List<User> friends = (List<User>)redisTemplate.opsForValue().get("FRIENDS_" + userId);
// 如果Redis中没有，则从数据库获取
if (friends == null) {
friends = friendsRepository.findByUserId(userId);
// 把获取到的好友存储到Redis中
redisTemplate.opsForValue().set("FRIENDS_" + userId, friends);
}
return friends;
}
}

重点回顾

性能优化就像是一场没有终点的马拉松，需要持续关注和改进。这也是一个全系统的工作，每一次系统优化都需要从代码、系统、硬件等多个角度去考量。

这节课我们就从代码、JVM层和数据库三个角度出发，对性能优化过程中需要关注的点进行了总结，如果你的程序遇到了性能问题，不妨从这几个角度尝试做出改变。 每一次优化都可能带来明显的性能提升，但也需注意，过分追求性能优化有可能导致系统的可维护性、可读性下降，所以需要你适度把握。

希望通过实践和摸索，你可以一步步提高系统的性能，让系统满足更多的用户需求，更好地服务于业务。

思考题

学完这节课之后，你能不能说一说性能优化还可以从哪些方面着手？此外你可以分析一下你目前系统的性能瓶颈，并尝试给出解决方案。

希望你把自己的想法分享到评论区，我们一起讨论，如果有收获的话，也欢迎你把这节课的内容分享给需要的朋友，我们下节课再见！