实属不易，一次 QPS 翻倍的 Java 服务性能优化
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2021-11-05 10:47
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| 背景
前段时间我们的服务遇到了性能瓶颈，由于前期需求太急没有注意这方面的优化，到了要还技术债的时候就非常痛苦了。
在很低的 QPS 压力下服务器 load 就能达到 10-20，CPU 使用率 60% 以上，而且在每次流量峰值时接口都会大量报错，虽然使用了服务熔断框架 Hystrix，但熔断后服务却迟迟不能恢复。每次变更上线更是提心吊胆，担心会成为压死骆驼的最后一根稻草，导致服务雪崩。
在需求终于缓下来后，leader 给我们定下目标，限我们在两周内把服务性能问题彻底解决。近两周的排查和梳理中，发现并解决了多个性能瓶颈，修改了系统熔断方案，最终实现了服务能处理的 QPS 翻倍，能实现在极高 QPS（3-4倍）压力下服务正常熔断，且能在压力降低后迅速恢复正常，以下是部分问题的排查和解决过程。
| 服务器高CPU、高负载
首先要解决的问题就是服务导致服务器整体负载高、CPU 高的问题。
我们都知道，可以使用 top 命令在服务器上查询系统内各个进程的 CPU 和内存占用情况。可是 JVM 是 Java 应用的领地，想查看 JVM 里各个线程的资源占用情况该用什么工具呢？
jmc 是可以的，但使用它比较麻烦，要进行一系列设置。我们还有另一种选择，就是使用 jtop，jtop 只是一个 jar 包，它的项目地址在 yujikiriki/jtop， 我们可以很方便地把它复制到服务器上，获取到 java 应用的 pid 后，使用 java -jar jtop.jar [options] 即可输出 JVM 内部统计信息。
jtop 会使用默认参数 -stack n打印出最耗 CPU 的 5 种线程栈。
形如：
Heap Memory: INIT=134217728 USED=230791968 COMMITED=450363392 MAX=1908932608
NonHeap Memory: INIT=2555904 USED=24834632 COMMITED=26411008 MAX=-1
GC PS Scavenge VALID [PS Eden Space, PS Survivor Space] GC=161 GCT=440
GC PS MarkSweep VALID [PS Eden Space, PS Survivor Space, PS Old Gen] GC=2 GCT=532
ClassLoading LOADED=3118 TOTAL_LOADED=3118 UNLOADED=0
Total threads: 608 CPU=2454 (106.88%) USER=2142 (93.30%)
NEW=0 RUNNABLE=6 BLOCKED=0 WAITING=2 TIMED_WAITING=600 TERMINATED=0
main TID=1 STATE=RUNNABLE CPU_TIME=2039 (88.79%) USER_TIME=1970 (85.79%) Allocted: 640318696
com.google.common.util.concurrent.RateLimiter.tryAcquire(RateLimiter.java:337)
io.zhenbianshu.TestFuturePool.main(TestFuturePool.java:23)
RMI TCP Connection(2)-127.0.0.1 TID=2555 STATE=RUNNABLE CPU_TIME=89 (3.89%) USER_TIME=85 (3.70%) Allocted: 7943616
sun.management.ThreadImpl.dumpThreads0(Native Method)
sun.management.ThreadImpl.dumpAllThreads(ThreadImpl.java:454)
me.hatter.tools.jtop.rmi.RmiServer.listThreadInfos(RmiServer.java:59)
me.hatter.tools.jtop.management.JTopImpl.listThreadInfos(JTopImpl.java:48)
sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
... ...
通过观察线程栈，我们可以找到要优化的代码点。
在我们的代码里，发现了很多 json 序列化和反序列化和 Bean 复制耗 CPU 的点，之后通过代码优化，通过提升 Bean 的复用率，使用 PB 替代 json 等方式，大大降低了 CPU 压力。
| 熔断框架优化
服务熔断框架上，我们选用了 Hystrix，虽然它已经宣布不再维护，更推荐使用 resilience4j 和阿里开源的 sentinel，但由于部门内技术栈是 Hystrix，而且它也没有明显的短板，就接着用下去了。
先介绍一下基本情况，我们在控制器接口最外层和内层 RPC 调用处添加了 Hystrix 注解，隔离方式都是线程池模式，接口处超时时间设置为 1000ms，最大线程数是 2000，内部 RPC 调用的超时时间设置为 200ms，最大线程数是 500。
响应时间不正常
要解决的第一个问题是接口的响应时间不正常。在观察接口的 access 日志时，可以发现接口有耗时为 1200ms 的请求，有些甚至达到了 2000ms 以上。由于线程池模式下，Hystrix 会使用一个异步线程去执行真正的业务逻辑，而主线程则一直在等待，一旦等待超时，主线程是可以立刻返回的。所以接口耗时超过超时时间，问题很可能发生在 Hystrix 框架层、Spring 框架层或系统层。
这时候可以对运行时线程栈来分析，我使用 jstack 打印出线程栈，并将多次打印的结果制作成火焰图（参见 应用调试工具-火焰图）来观察。
如上图，可以看到很多线程都停在 LockSupport.park(LockSupport.java:175) 处，这些线程都被锁住了，向下看来源发现是 HystrixTimer.addTimerListener(HystrixTimer.java:106), 再向下就是我们的业务代码了。
Hystrix 注释里解释这些 TimerListener 是 HystrixCommand 用来处理异步线程超时的，它们会在调用超时时执行，将超时结果返回。而在调用量大时，设置这些 TimerListener 就会因为锁而阻塞，进而导致接口设置的超时时间不生效。
接着排查调用量为什么 TimerListener 特别多。
由于服务在多个地方依赖同一个 RPC 返回值，平均一次接口响应会获取同样的值 3-5 次，所以接口内对这个 RPC 的返回值添加了 LocalCache。排查代码发现 HystrixCommand 被添加在了 LocalCache 的 get 方法上，所以单机 QPS 1000 时，会通过 Hystrix 调用方法 3000-5000 次，进而产生大量的 Hystrix TimerListener。
代码类似于：
@HystrixCommand(
fallbackMethod = "fallBackGetXXXConfig",
commandProperties = {
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "200"),
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50")},
threadPoolProperties = {
@HystrixProperty(name = "coreSize", value = "200"),
@HystrixProperty(name = "maximumSize", value = "500"),
@HystrixProperty(name = "allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize", value = "true")})
public XXXConfig getXXXConfig(Long uid) {
try {
return XXXConfigCache.get(uid);
} catch (Exception e) {
return EMPTY_XXX_CONFIG;
}
}
服务隔离和降级
另一个问题是服务不能按照预期的方式进行服务降级和熔断，我们认为流量在非常大的情况下应该会持续熔断时，而 Hystrix 却表现为偶尔熔断。
最开始调试 Hystrix 熔断参数时，我们采用日志观察法，由于日志被设置成异步，看不到实时日志，而且有大量的报错信息干扰，过程低效而不准确。后来引入 Hystrix 的可视化界面后，才提升了调试效率。
Hystrix 可视化模式分为服务端和客户端，服务端是我们要观察的服务，需要在服务内引入 hystrix-metrics-event-stream 包并添加一个接口来输出 Metrics 信息，再启动 hystrix-dashboard 客户端并填入服务端地址即可。
通过类似上图的可视化界面，Hystrix 的整体状态就展示得非常清楚了。
由于上文中的优化，接口的最大响应时间已经完全可控，可以通过严格限制接口方法的并发量来修改接口的熔断策略了。假设我们能容忍的最大接口平均响应时间为 50ms，而服务能接受的最大 QPS 为 2000，那么可以通过 2000*50/1000=100 得到适合的信号量限制，如果被拒绝的错误数过多，可以再添加一些冗余。
这样，在流量突变时，就可以通过拒绝一部分请求来控制接口接受的总请求数，而在这些总请求里，又严格限制了最大耗时，如果错误数过多，还可以通过熔断来进行降级，多种策略同时进行，就能保证接口的平均响应时长了。
熔断时高负载导致无法恢复
接下来就要解决接口熔断时，服务负载持续升高，但在 QPS 压力降低后服务迟迟无法恢复的问题。
在服务器负载特别高时，使用各种工具来观测服务内部状态，结果都是不靠谱的，因为观测一般都采用打点收集的方式，在观察服务的同时已经改变了服务。例如使用 jtop 在高负载时查看占用 CPU 最高的线程时，获取到的结果总是 JVM TI 相关的栈。
不过，观察服务外部可以发现，这个时候会有大量的错误日志输出，往往在服务已经稳定好久了，还有之前的错误日志在打印，延时的单位甚至以分钟计。大量的错误日志不仅造成 I/O 压力，而且线程栈的获取、日志内存的分配都会增加服务器压力。而且服务早因为日志量大改为了异步日志，这使得通过 I/O 阻塞线程的屏障也消失了。
| Spring 数据绑定异常
另外，在查看 jstack 输出的线程栈时，还偶然发现了一种奇怪的栈。
at java.lang.Throwable.fillInStackTrace(Native Method)
at java.lang.Throwable.fillInStackTrace(Throwable.java:783)
- locked <0x00000006a697a0b8> (a org.springframework.beans.NotWritablePropertyException)
...
org.springframework.beans.AbstractNestablePropertyAccessor.processLocalProperty(AbstractNestablePropertyAccessor.java:426)
at org.springframework.beans.AbstractNestablePropertyAccessor.setPropertyValue(AbstractNestablePropertyAccessor.java:278)
...
at org.springframework.validation.DataBinder.doBind(DataBinder.java:735)
at org.springframework.web.bind.WebDataBinder.doBind(WebDataBinder.java:197)
at org.springframework.web.bind.ServletRequestDataBinder.bind(ServletRequestDataBinder.java:107)
at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.getMethodArgumentValues(InvocableHandlerMethod.java:161)
...
at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doDispatch(DispatcherServlet.java:991)
jstack 的一次输出中，可以看到多个线程的栈顶都停留在 Spring 的异常处理，但这时候也没有日志输出，业务也没有异常，跟进代码看了一下，Spring 竟然偷偷捕获了异常且不做任何处理。
List propertyAccessExceptions = null;
List propertyValues = (pvs instanceof MutablePropertyValues ?
((MutablePropertyValues) pvs).getPropertyValueList() : Arrays.asList(pvs.getPropertyValues()));
for (PropertyValue pv : propertyValues) {
try {
// This method may throw any BeansException, which won't be caught
// here, if there is a critical failure such as no matching field.
// We can attempt to deal only with less serious exceptions.
setPropertyValue(pv);
}
catch (NotWritablePropertyException ex) {
if (!ignoreUnknown) {
throw ex;
}
// Otherwise, just ignore it and continue...
}
... ...
}
结合代码上下文再看，原来 Spring 在处理我们的控制器数据绑定，要处理的数据是我们的一个参数类 ApiContext。
控制器代码类似于：
@RequestMapping("test.json")
public Map testApi(@RequestParam(name = "id") String id, ApiContext apiContext) {}
按照正常的套路，我们应该为这个 ApiContext 类添加一个参数解析器(HandlerMethodArgumentResolver)，这样 Spring 会在解析这个参数时会调用这个参数解析器为方法生成一个对应类型的参数。可是如果没有这么一个参数解析器，Spring 会怎么处理呢？
答案就是会使用上面的那段”奇怪”代码，先创建一个空的 ApiContext 类，并将所有的传入参数依次尝试 set 进这个类，如果 set 失败了，就 catch 住异常继续执行，而 set 成功后，就完成了 ApiContext 类内一个属性的参数绑定。
而不幸的是，我们的接口上层会为我们统一传过来三四十个参数，所以每次都会进行大量的”尝试绑定”，造成的异常和异常处理就会导致大量的性能损失，在使用参数解析器解决这个问题后，接口性能竟然有近十分之一的提升。
| 小结
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