Java生鲜电商平台-性能优化以及服务器优化的设计与架构

说明:Java开源生鲜电商平台-性能优化以及服务器优化的设计与架构,我采用以下三种维度来讲解

1.  代码层面。

2.  数据库层面。

3.  服务器层面

诚然,性能优化这个方面的确是一个长期的过程,并不是大伙们看了我的文章后就觉得可以做的很好的,我这边只是起一个抛砖引玉的作用,给大伙一种解决问题的思路与方向。

1. Java代码层面优化

补充说明:Java代码层面优化,你需要知道的是,那些代码需要优化,我们知道八二定律告诉我们,80%的性能问题出在20%的代码上,我们需要的是找到那些20%的代码进行针

对性的优化,这样才能把服务的质量优化得最好。

那么如何进行监控呢?又怎么样进行监控呢?可以先看前一篇文章:<Java开源生鲜电商平台-监控模块的设计与架构(源码可下载)>.  具体情况大家可以去看。

我列举几个常见的优化方案:用实战来说明一切。

看以下代码:

我们知道,买家在支付成功后,支付宝或者微信会服务端回调,然后我们处理自己的业务。

相应的业务,我们在订单服务器层创建一个方法:

 
    /**
* 支付返回
* @return orderInfo 订单信息
*/
public void payReturn(OrderInfo orderInfo,PayLogs payLogs);

业务实现有以下需要注意的,(我只分享核心内容,非核心的大家自己去看源代码即可)

1. 更新支付状态,变成已付款,

2.更新配送状态,待配送。

3. 更改交易日志表,变成已经付款。

4. 更新订单明细表,记录所有的订单明细都有效。

5.更新用户的余额为0,

6. 记录相关的操作日志等等。

相应的代码如下:(spring 事物控制在服务层,如果以上6个步骤有一个错误,则全部回滚。)

    @Override
public void payReturn(OrderInfo orderInfo, PayLogs payLogs) {
orderInfoDao.payReturn(orderInfo);
orderItemDao.updateOrderItemByOrderNumber(orderInfo.getOrderNumber());
buyerDao.updateBuyerBalanceToZero(orderInfo.getBuyerId());
payLogsDao.updatePayLogs(payLogs);
logDao.insertOperatorLogs(orderInfo,payLogs);
}

我们发现,以上6补需要采用5个数据库连接才可以完成,而且在同一个事务里面,因为需要保证数据的一致性。

我们发现,整个业务的操作需要2s完成,对于我们监控业务在500ms的目标,相距太远了,怎么办?

以上代码,究竟那块的性能最差呢?

orderInfoDao.payReturn(orderInfo);      花费:100ms

orderItemDao.updateOrderItemByOrderNumber(orderInfo.getOrderNumber());  花费300ms

buyerDao.updateBuyerBalanceToZero(orderInfo.getBuyerId());   花费200ms

payLogsDao.updatePayLogs(payLogs);  花费800ms

logDao.insertOperatorLogs(orderInfo,payLogs); 花费600ms

综合以上分析,我们需要把同步改成异步,分析出问题的关键。

payLogsDao.updatePayLogs(payLogs); 这块代码进行了优化。

我们惊奇的发现,用户存在刷单的情况,就是不停的支付,就是不支付,对于线上1000多个买家而言,平均每天2单-5单,每单平均订单数在1-10之间

那么一个月的订单日志记录就是:1000*30*5*10=1500000记录,我的天,问题出在这里。日志表也有巨大的量。

最终解决方案:同步改异步进行处理。用redis队列处理,最终性能提高到了500ms内。

一个核心的思想就是:找出问题,解决问题,分而治之的原理进行处理。但是大部分人都输在找问题在,不是找问题难,而是找到核心出问题的代码难。监控那篇文章大伙可以再看看。

2. 数据库方面

补充说明:数据库方面无外乎就是关联查询的时候,增加索引,使查询性能更高。那么到底如何做呢?

查询优化:
1.使用慢查询日志去发现慢查询。 
2. 使用执行计划去判断查询是否正常运行。 
3. 总是去测试你的查询看看是否他们运行在最佳状态下 –久而久之性能总会变化。 
4. 避免在整个表上使用count(*),它可能锁住整张表。

相关的优化理论,我已经整理到以前的一篇文章了,这边就不再列举

查看《Mysql性能优化》---https://www.cnblogs.com/jurendage/p/3798703.html

3. 服务器监控

说明:我们所说的服务器优化,很大部分是指的tomcat的优化,而不是大家所说的Linux本身的优化,当然这样文章很多,笔者只是用实际说话,看看我们的B2B电商平台如何进行服务器性能的优化。

3.1 tomcat的JVM优化。

这个根据大家自己的电脑进行配置,具体情况需要大家百度自己研究,说来话长

#!/bin/sh
JAVA_OPTS="-server -Xms1024M -Xmx1024M -Xss512k -XX:+AggressiveOpts -XX:+UseBiasedLocking -XX:+DisableExplicitGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/log/buyer/gcdump -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:LargePageSizeInBytes=128m -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -Djava.awt.headless=true"

这个是笔者的阿里云的服务器的优化。

3.2 tomcat的连接池优化

 
    <Connector port="8081" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
connectionTimeout="20000"
maxConnections="1000"
maxThreads="100"
minSpareThreads="50"
acceptCount="500"
enableLookups="false"
compression="on"
URIEncoding="UTF-8"
redirectPort="8443" />
 

相关的优化方案可能很多,但是这些都是笔者1年半的实战总结,可能又不算很好的地方,但是稳定性压倒一切,希望分享出来,一起努力。。

总结:优化是一个长期的过程,无外乎就是代码级别,数据库级别,服务器级别,负载均衡等等手段

我写文章的目的也跟大家说下,以免大家误会

第一,项目生产环境运行了一年半了.

第二,这个是技术分享.

第三,我人不是很顽固,是很执着。

第四,我想让更多的人学习好技术一起奋斗,所以我坚持,天天写,日日写,月月写。

第五,如果你写过博客,你就知道坚持是很难的一件事情,

第六,你要知道我每篇文章都是cnblogs的头条,而且每篇文章的都是精华,访问量都到3000+

其实我需要的互相学习,互相进步,仅此而已。

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