项目总结50：Linux服务器上web项目Java项目性能调优

时间：2019-12-18 21:59:49 阅读：97 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：alt 使用加载 cti 电商数据表支持跟踪优化

项目总结50：Linux服务器上web项目Java项目性能调优

最近上线的电商项目，发现非常卡，用户体验非常差，折腾了好久之后，也逐渐找到原因，并针对原因解决方案，先整理总结。

项目基本情况：

　　1-使用阿里ECS、OSS等一系列相关服务；

　　2-用户总量1W+，日活量500+

　　3-电商项目，有APP、小程序、管理平台三个模块，其中接口150+

　　4-项目使用SSM框架；

　　5-项目tomcat服务，数据库Mysql，Redis放在一个同一个服务器上；

问题表现：

　　1-接口反应非常慢，导致APP和小程序加载失败，根据阿里Druid Monitor分析数据，接口经常需要10秒+请求；

　　2-使用Navicat打开数据表、查询数据，反应也很慢；

　　3-使用Linux 服务本地打开数据库，查询数据非常快

　　4-图片/视频上传非常缓慢

问题分析

　　根据经验，当前的用户使用量服务应该是完全可以支撑的，所以卡顿是不合理的；需逐步分析

问题排查

第一步：确认阿里云RCS服务器配置是否合理；

服务器原有配置：CPU：2核；内存：16 GiB；带宽：1Mbps；查看CPU、内存、带宽使用情况，如下：

技术图片

根据监控结果发现：CPU、内存使用情况都正常，但是带宽使用需求明显超过1Mbps；

处理方案：更新配置，带宽由1Mbps升级到10Mbps，升级后，带宽实用情况再2Mbps左右，如下：

技术图片

第二步：数据库和业务服务，分离，使用阿里云RDS服务单独部署服务器；Redis服务也可以单独使用Redis服务器(但目前没有使用，因为项目目前对缓存需求不高)

第三步：使用阿里的SLB负载均衡服务，业务服务器由一台增至两台；

至此，服务器配置和更新结束，已经基本满足当前项目需求，由原来一台ECS服务器包办，更新为两台ECS业务服务器、一台RDS数据库服务器，一台SLB负载均衡服务；

第四步：在SSM框架中引用Redis缓存，针对APP和小程序的读接口，进行缓存，从而减少数据库请求压力；其中在具体落实的时候，碰到了一些问题；

　　1-Redis缓存的Entity必须实现Serializable；

　　2-使用Springboot注解式缓存，方通不能调用同一个类中其他被注解缓存的方法；即A、B方法在同一个类，A方法实现了缓存，那么B方法调用A方法，会导致A方法缓存失效；只要将A、B放在不同的类即可；

　　3-@Cacheable中的key，对应Redis中的key，即value不同的@Cacheable，对应的key的命名规则须不一样，否则会导致缓存冲突；

　　4-使用了@Cacheable，根据实际业务情况，也应该在对应的相关方法上实现@CacheEvict(清除缓存)；

　　5-SpringBoot集成的Cahe是不支持针对每一个缓存定制有效时间，这个需要自己额外实现；

　　6-项目考虑后面那会用分布式，没有使用Ehcache(内存型缓存)；

　　7-目前Redis缓存就部署在一台服务器上，没有使用分布式，也没有使用主从复制；

        <!-- spring boot 的redis模块 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

    //使用缓存
    @Cacheable(value = CacheValueConst.APP_INCOME_OVERVIEW_INFO, key = "#root.caches[0].name+#shopId")
    public ShopIncomeOverviewVO getIncomeOverviewInfo(Long shopId) throws ServerSqlErrorException {
       ......
    }

    //清除缓存
    @Override
    @CacheEvict(value = CacheValueConst.APP_INCOME_OVERVIEW_INFO, key = "#root.caches[0].name+#entity.shopId")
    public void save(FinanceCommissionRecord entity) throws ServerSqlErrorException {
        .....
    }

第五步：优化SQL语句，主要做了以下几点：

　　1-对数据表中的部分字段折纸索引(这个在项目最开始就逐渐落实了)；

　　2-对于查询SQL，由select * from table，改为select id, name,code... fromtable；即返回需要的字段，不需要的字段不返回；其中对性能做了下对比测试，发现字段返回的数量对相应速度还是很有影响的，如下：

技术图片

第六步：针对上传文件操作，切换上传方式

　　使用了阿里的OSS服务；由原来的OSS服务器上传文件，切换成前端OSS直传；区别在于，前者文件要先上传到业务服务器，再上传到OSS服务器，非常吃带宽；后者文件直接前端上传OSS返回URL，文件不经过业务服务器；这个优化对上传大文件(比如视频文件)影响是非常大的；OSS直传如何实现阿里官方文档有非常清晰的描述。