概述

以下分享的都跳过了很多坑，包括redis、tomcat环境配置、机器硬件配置等等问题（与线上保持一致，或者硬件性能减配系数，例如线上：8C16G，压测：4C8G，系数简单相差2倍），直接把挖掘瓶颈的主要思路搬出台面。

创新互联的团队成员不追求数量、追求质量。我们经验丰富并且专业，我们之间合作时就好像一个人，协同一致毫无保留。成都创新互联公司珍视想法，同时也看重过程转化带来的冲击力和影响力，在我们眼中，任何细节都不容小觑。一直致力于为企业提供从申请域名、网站策划、网站设计、成都做商城网站、网站推广、网站优化到为企业提供个性化软件开发等基于互联网的全面整合营销服务。

压测数据分析

全局图预览

cdn.xitu.io/2018/11/29/1675ebca0b8bfcb2?w=1919&h=880&f=png&s=125839">

     

通过对某直播观看页面进行高并发压测，在APM（Pinpoint）监控中发现一个有趣的地方：

     

上图中两个红框中的数据（接近10s），相隔大概30分钟就发生，16:20左右，系统撑不住服务出现异常不可用，怀着好奇的心态，追查方法调用的栈，如下图所示：

     

该方法耗时多久呢？首先搞清楚Call Tree里面的一些概念：

     

可见这个sql查询方法耗时14秒多，为什么呢？APM里面已经显示了sql语句，在MySQL中执行查询发现执行时间很快，那么问题出在哪里呢？只能继续深挖！

通过对比同样的url，请求响应毫秒级的情况下，发现数据如下图所示：

     

从redis获取到数据后，并没有再执行sql查询了，通过这个分析，我们决定追踪代码还原真相（不懂代码的测试不是好开发）：

     

     

可以看到缓存失效之后，直接查询数据库了

解决方案

SQL优化：优先级低

从数据分析来看，sql优化的用处不大，并不是返回了大量数据缺少索引，此次可以跳过。

缓存并发：优先级高

出现场景：当网站并发访问高，一个缓存如果失效，可能出现多个进程同时查询DB，同时设置缓存的情况，如果并发确实很大，这也可能造成DB压力过大，还有缓存频繁更新的问题。
处理方法：对缓存查询加锁，如果KEY不存在，就加锁，然后查DB入缓存，然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待，然后等解锁后返回数据或者进入DB查询。

经验总结

1、善用监控工具，例如APM，进行链路监控、服务器性能、方法调用顺序观察

2、追踪方法栈和相关日志

3、深入排查代码挖本质

微信公众号：乐少黑板报

网页题目：一次缓存性能问题排查
当前路径：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/ghsogc.html