transfer服务并发优化的方法是什么

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一、背景

业务反馈Java的Transfer服务有调用超时情况。

二、问题排查与优化

阅读代码发现，数据来了之后，循环处理，消息放到本地队列，是同步的方式，这里并发肯定会影响性能，果断优化；

三、优化过程

四、经验总结

1、尽量减少IO操作

    尤其是网络IO，尤其是在for循环中使用网络IO，如果必须要使用，考虑使用缓存替代。

• 案例一：本次调用hbs获取uuid，其实可以从DB获取，只有获取不到的情况才从接口获取；这个调用接口问题也是服务慢的最主要原因，每次请求如果list的size是1000，且不带uuid，那么就要访问1000次接口，怎么快？

• 案例二：循环中会往kafka投递数据，这个也是网络IO，可能比调用hbs快很多，但是还是网络IO，还是影响性能的，所以后面改成了本地IO，并使用基于乐观锁的ConcurrentLinkedQueue。

2、异步处理

    业务如果不关心服务响应内容，可考虑将接口修改成异步，这样业务的请求立即返回，服务端需要考虑的就是如何快速处理服务。

    如本次优化，异步后最起码可以解决客户端等待问题，避免由于服务端问题影响客户端。

3、NIO理念，分段处理，减少等待

    先说下优化之后的逻辑（分四段处理），每一段一个线程池，每个线程池用不同的名称，方便观察：

• --》接收请求，多线程异步处理

• --》循环中往ConcurrentLinkedQueue添加数据的时候，采用多线程异步（虽然乐观锁，但是也会碰到自旋情况）

• --》新增个定时任务，一秒钟一次消费ConcurrentLinkedQueue的数据，并将数据放到list

• --》多线程处理，当list达到200时，push到kafka

然后对每一段的线程池的缓冲队列增加监控，观察哪一步有积压，说明那一步可能比较慢，可以适当增加线程的数量。

4、第三方缓存与本地缓存合理使用

    本地缓存

        优点：速度快，不需要经过建立远程连接，网络传输过程等消耗；

        缺点：占用本地内存，当系统处理速度慢的时候，造成本地数据积压，从而消耗本地内存，导致频繁的GC

    第三方缓存 

        优点：不占用本地缓存

        缺点：速度慢，需要经过建立远程连接，网络传输过程等消耗；

    本系统采集两种方式结合：在offer数据的时候使用本地ConcurrentLinkedQueue存储，消费ConcurrentLinkedQueue数据投递到平台服务端的时候使用kafka进行缓冲，使用flink进行消费kafka数据发送到平台服务端。

为什么这么做呢？

1、在offer数据的时候使用本地ConcurrentLinkedQueue存储，主要考虑这种数据消费起来比较快，不会造成本地积压；

2、投递到平台服务，由于是要建立http连接，有可能受到此服务稳定性的影响，所以为了保障本服务的稳定性，使用flink做这个事情。

5、计算密集型服务与IO密集型服务分离

    合理申请相关配置咨询，提高并发能力。

    本服务是两种操作都有，如循环遍历的时候是计算密集型；

    将数据推送到远端是网络IO密集型，如果放到一个服务，尤其是一个线程逻辑的时候很容易造成等待，所以此处需要分离，然后对于计算密集型的，申请cpu性能好的，对于IO密集型的选择磁盘或者网卡好的

    计算机的并发瓶颈怎么估算？

    对于一个2GHZ的CPU，运输速度是20亿次/秒，意味着如果是纯CPU密集型操作，对于简单的请求，理论上能达到20亿次并发，当然这当然是不可能的，因为网络请求还有很多因素的影响，如线程切换消耗，网络IO开销，连接建立过程等，仅供评估使用。

到此，关于“transfer服务并发优化的方法是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！