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不扒瞎，这个程序让我从300s优化到了10s

程序
2023-03-31 10:45:56 时间

前天晚上加班完成部门Q4KPI考核计划后，看到业务开发组的几个小伙伴在处理生产问题。我上前了解情况。

 

销管系统，客户交易明细页面，查询客户交易数据的逻辑是：调用远程数据中心接口，拿到原始交易数据集合，然后在内存里通过相关id来给客户名称、服务商名称、销售人员名称、所属部门、上级销售主管赋值。

 

 

产品经理反馈，销售主管登陆系统查询数据时，非常慢，慢到4~5分钟。

查看日志，发现后台程序处理耗时动辄高达300s。

300s是个庞大的数字！当务之急，是看能不能降低到10s以内。通过分析，其中，获取远程交易数据耗时≈6s，本地内存数据匹配竟然耗时200多秒，incredible！unbelievable！

 

 

那接下来要对各个匹配数据的程序段来分析。通过细化耗时，发现在for循环匹配销售数据为销售人员名称、所属部门、上级销售主管赋值时，异常地慢。

贴出来这段代码：

/**
 * 查询销售与部门的关联关系
 * @param saleId
 * @return
 */
public CommonRequestDTO selectSaleDepartRelation(Integer saleId){
    List<CommonRequestDTO> relationList = CacheUtil.getCache(SaleCommonConstant.SALE_DEPART_RELATION, SaleCommonConstant.EXPIRY_SECONDS, ()
            -> emaxSalerMapper.selectSaleDepartRelation()
    );
    relationList = relationList.stream().filter(o -> saleId.equals(o.getSaleId())).collect(Collectors.toList());
    if(CollectionUtils.isNotEmpty(relationList)){
        CommonRequestDTO commonRequestDTO = relationList.get(0);
        commonRequestDTO.setSaleName(commonRequestDTO.getSaleName());
        commonRequestDTO.setDepartName(commonRequestDTO.getDepartName());
        commonRequestDTO.setDepartHeaderName(commonRequestDTO.getDepartHeaderName());
        return commonRequestDTO;
    }
    return null;
}

其中，CacheUtil封装了Redis的get/set操作。
emaxSalerMapper#selectSaleDepartRelation是查数据库获取基础关系数据，共223条数据，耗时6~7ms。
CommonRequestDTO是一个pojo模型类。

 

那么，这段代码也看不出哪里慢呀！

 

仔细一分析，发现端倪。Cc同学怀疑问题出在读redis上。果不其然，for循环里频繁调用redis获取集合数据，尤其是当查询数据记录多循环次数多时，必然拉跨。
当务之急，最好的解决办法，是用本地缓存来搞，HutoolCache登场。

static TimedCache<String ,List<CommonRequestDTO>> cache= cn.hutool.cache.CacheUtil.newTimedCache(SaleCommonConstant.EXPIRY_SECONDS);
 
/**
 * 查询销售与部门的关联关系
 * @param saleId
 * @return
 */
public CommonRequestDTO selectSaleDepartRelation(Integer saleId){
    if (cache.get(SaleCommonConstant.SALE_DEPART_RELATION)==null){
        cache.put(SaleCommonConstant.SALE_DEPART_RELATION, emaxSalerMapper.selectSaleDepartRelation());
    }
 
    List<CommonRequestDTO> relationList = cache.get(SaleCommonConstant.SALE_DEPART_RELATION);
    relationList = relationList.stream().filter(o -> saleId.equals(o.getSaleId())).collect(Collectors.toList());
    if(CollectionUtils.isNotEmpty(relationList)){
        CommonRequestDTO commonRequestDTO = relationList.get(0);
        commonRequestDTO.setSaleName(commonRequestDTO.getSaleName());
        commonRequestDTO.setDepartName(commonRequestDTO.getDepartName());
        commonRequestDTO.setDepartHeaderName(commonRequestDTO.getDepartHeaderName());
        return commonRequestDTO;
    }
    return null;
}

 

改造完成，再测试，发现这段代码耗时已经到ms级了。整体方法耗时也控制在了10s以内。


那么，回过头来分析，我们看程序里redis-RedisTemplate配置，valueSerializer使用Jackson2JsonRedisSerializer，Jackson2JsonRedisSerializer序列化使用ObjectMapper。

/**
 * RedisTemplate配置
 * @param lettuceConnectionFactory
 * @return
 */
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory) {
    // 设置序列化
    Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<Object>(Object.class);
    ObjectMapper om = new ObjectMapper();
    om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, Visibility.ANY);
    om.enableDefaultTyping(DefaultTyping.NON_FINAL);
    jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
    // 配置redisTemplate
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<String, Object>();
    redisTemplate.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
    RedisSerializer<?> stringSerializer = new StringRedisSerializer();
    redisTemplate.setKeySerializer(stringSerializer);// key序列化
    redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);// value序列化
    redisTemplate.afterPropertiesSet();
    return redisTemplate;
}


ObjectMapper在序列化时，会将所有的字段序列化，无论这些字段是否有值（是否为null）。再看CommonRequestDTO，有多达22个属性，可见在本案List<CommonRequestDTO>中有223个元素时，数据体积无形中增大很多。通过下面对ObjectMapper的测试代码来比较一下，很明显可以看到单个对象序列化后在数据量方面的差异：

@Test
public void testObjectMapper2() throws JsonProcessingException {
    ObjectMapper om = new ObjectMapper();
    om.setVisibility(PropertyAccessor.GETTER, JsonAutoDetect.Visibility.PUBLIC_ONLY)
            .enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
    System.out.println("序列化所有字段（无论这些字段是否有值） ↓ ↓ ↓");
    System.out.println(new String(om.writeValueAsBytes(new CommonRequestDTO())));
 
    om = new ObjectMapper();
    om.setVisibility(PropertyAccessor.GETTER, JsonAutoDetect.Visibility.PUBLIC_ONLY)
            .enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL)
            .setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL);
    System.out.println("不序列化空值字段 ↓ ↓ ↓");
    System.out.println(new String(om.writeValueAsBytes(new CommonRequestDTO())));
}
序列化所有字段（无论这些字段是否有值） ↓ ↓ ↓
["com.emax.memberaccount.restapi.vo.CommonRequestDTO",{"enterpriseId":null,"enterpriseBizId":null,"enterpriseName":null,"saleId":null,"product":null,"entStatus":null,"departId":null,"agentId":null,"levyId":null,"departHeaderId":null,"saleIds":null,"enterpriseIds":null,"productList":null,"createTimeBegin":null,"createTimeEnd":null,"saleName":null,"departName":null,"departHeaderName":null,"ifDepartHeader":null,"loginSalerId":null,"selectEnterpriseId":null,"orderEndTime":null,"enterpriseProductDTOS":null}]
不序列化空值字段 ↓ ↓ ↓
["com.emax.memberaccount.restapi.vo.CommonRequestDTO",{}]

 

    • 因此，我们的程序有必要加上这个控制，即只序列化非空字段。
      另外，就像我之前经常提到的，会 is one thing，会用 is another。本案也再一次敲响了警钟：在使用redis分布式缓存时，尤其控制缓存大对象，更要严禁高频访问大对象缓存。

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