1. 引言
最近一段時(shí)間苟穆，系統(tǒng)新版本要發(fā)布验辞，在beta客戶(hù)測(cè)試期間稿黄，暴露了很多問(wèn)題，除了一些業(yè)務(wù)和異常問(wèn)題外跌造，其他都集中在性能上杆怕。有幸接觸到這些性能調(diào)優(yōu)的機(jī)會(huì)族购，當(dāng)然要學(xué)習(xí)總結(jié)了。
性能優(yōu)化是一個(gè)老生常談的問(wèn)題了陵珍，典型的性能問(wèn)題如頁(yè)面響應(yīng)慢寝杖、接口超時(shí)，服務(wù)器負(fù)載高互纯、并發(fā)數(shù)低瑟幕，數(shù)據(jù)庫(kù)頻繁死鎖等。而造成性能問(wèn)題又有很多種留潦，比如磁盤(pán)I/O只盹、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)兔院、算法殖卑、大數(shù)據(jù)量等等。我們可以大致把性能問(wèn)題分為四個(gè)層次：代碼層次坊萝、數(shù)據(jù)庫(kù)層次孵稽、算法層次、架構(gòu)層次十偶。
所以下面我會(huì)結(jié)合實(shí)際性能優(yōu)化案例菩鲜，和大家分享下性能調(diào)優(yōu)的工具、方法和技巧扯键。
2. 先說(shuō)心態(tài)
說(shuō)到性能問(wèn)題睦袖，你可能首先就想到的是麻煩或者頭大珊肃，因?yàn)橐话阈阅軉?wèn)題都比較緊急荣刑，輕則影響客戶(hù)體驗(yàn)，重則宕機(jī)導(dǎo)致財(cái)務(wù)損失伦乔，而且性能問(wèn)題比較隱蔽厉亏，不易發(fā)現(xiàn)。因此一時(shí)間無(wú)從下手烈和，而這時(shí)我們就很容易從心底開(kāi)始去排斥它爱只，不愿接這燙手的山芋。
而恰巧招刹，性能調(diào)優(yōu)是體現(xiàn)程序員水平的一個(gè)重要指標(biāo)恬试。
因?yàn)樘幚韇ug、崩潰疯暑、調(diào)優(yōu)训柴、入侵等突發(fā)事件比編程本身更能體現(xiàn)平庸程序員與理想程序員的差距。當(dāng)面對(duì)一個(gè)未知的問(wèn)題時(shí)妇拯，如何定位復(fù)雜條件下的核心問(wèn)題幻馁、如何抽絲剝繭地分析問(wèn)題的潛在原因洗鸵、如何排除干擾還原一個(gè)最小的可驗(yàn)證場(chǎng)景、如何抓住關(guān)鍵數(shù)據(jù)驗(yàn)證自己的猜測(cè)與實(shí)驗(yàn)仗嗦，都是體現(xiàn)程序員思考力的最好場(chǎng)景膘滨。是的，在衡量理想程序員的標(biāo)準(zhǔn)上稀拐，思考力比經(jīng)驗(yàn)更加重要火邓。
所以，若你不甘平庸钩蚊，請(qǐng)擁抱性能調(diào)優(yōu)的每一個(gè)機(jī)會(huì)贡翘。當(dāng)你擁有一個(gè)正確的心態(tài)，你所面對(duì)的性能問(wèn)題就已經(jīng)解決了一半砰逻。
3. 再說(shuō)技巧
拿到一個(gè)性能問(wèn)題鸣驱，不要忙著先上工具，先了解問(wèn)題出現(xiàn)的背景蝠咆，問(wèn)題的嚴(yán)重程度踊东。然后大致根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)積累作出預(yù)估。比如客戶(hù)來(lái)了個(gè)性能問(wèn)題說(shuō)系統(tǒng)宕機(jī)了刚操，已經(jīng)造成資金損失了闸翅。這種涉及到錢(qián)的問(wèn)題，大家都比較敏感菊霜，根據(jù)自己的level坚冀，決定是否要接這個(gè)鍋。這不是逃避鉴逞，而是自知之明记某。
了解問(wèn)題背景之后，下一步就來(lái)嘗試問(wèn)題重現(xiàn)构捡。如果在測(cè)試環(huán)境能夠重現(xiàn)液南，那這種問(wèn)題就很好跟蹤分析。如果問(wèn)題不能穩(wěn)定重現(xiàn)或僅能在生產(chǎn)環(huán)境重現(xiàn)勾徽，那問(wèn)題就相對(duì)比較棘手滑凉，這時(shí)要立刻收集現(xiàn)場(chǎng)證據(jù)，包括但不限于抓dump喘帚、收集應(yīng)用程序以及系統(tǒng)日志畅姊、關(guān)注CPU內(nèi)存情況、數(shù)據(jù)庫(kù)備份等等吹由，之后不妨再?lài)L試重現(xiàn)若未，比如恢復(fù)客戶(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)到測(cè)試環(huán)境重現(xiàn)。
不管問(wèn)題能否重現(xiàn)溉知，下一步陨瘩，我們就要大致對(duì)問(wèn)題進(jìn)行分類(lèi)腕够，是代碼層次的業(yè)務(wù)邏輯問(wèn)題還是數(shù)據(jù)庫(kù)層次的操作耗時(shí)問(wèn)題，又或是系統(tǒng)架構(gòu)的吞吐量問(wèn)題舌劳。那如何確定呢帚湘？而我傾向于先從數(shù)據(jù)庫(kù)動(dòng)手。我的習(xí)慣做法是甚淡，使用數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控工具大诸，先跟蹤下Sql耗時(shí)情況。如果監(jiān)控到耗時(shí)較長(zhǎng)的SQL語(yǔ)句贯卦，那基本上就是數(shù)據(jù)庫(kù)層次的問(wèn)題资柔，否則就是代碼層次。若為代碼層次撵割，再研究完代碼后贿堰，再細(xì)化為算法或架構(gòu)層次問(wèn)題。
確定問(wèn)題種類(lèi)后啡彬，是時(shí)候上工具來(lái)精準(zhǔn)定位問(wèn)題點(diǎn)了：
- Sql耗時(shí)問(wèn)題羹与，推薦使用免費(fèi)的Plan Explorer 分析執(zhí)行計(jì)劃。
- 代碼問(wèn)題定位庶灿，優(yōu)先推薦使用VS自帶的Performance Analysis纵搁，其次是RedGate的性能分析套件.NET Developer Bundle；然后還有Jet Brains的dotTrace -- .NET performance profiler往踢，dotMemory-- .NET memory profiler腾誉；再然后就是反人類(lèi)的Windbg；等等峻呕。
精準(zhǔn)定位問(wèn)題點(diǎn)后利职，就是著手優(yōu)化了。相信到這一步山上，就是優(yōu)化策略的選擇了眼耀，這里就不展開(kāi)了英支。
優(yōu)化后佩憾，最后當(dāng)然要進(jìn)行測(cè)試了，畢竟優(yōu)化了多少干花，我們也要做到心里有譜才行妄帘。
以上啰啰嗦嗦有點(diǎn)多，下面我們直接上案例池凄。
4. 案例分享
下面就分享下我針對(duì)代碼層面抡驼、數(shù)據(jù)庫(kù)層面和算法層面的優(yōu)化案例。
4.1. SQL優(yōu)化案例
案例1：客戶(hù)反饋某結(jié)算報(bào)表統(tǒng)計(jì)十天內(nèi)的數(shù)據(jù)耗時(shí)10mins左右肿仑。
由于前幾天剛學(xué)會(huì)用RedGate的分析工具致盟，拿到這個(gè)問(wèn)題碎税，本地嘗試重現(xiàn)后，就直接想使用工具分析馏锡。然而雷蹂，這工具在使用webdev模式起站點(diǎn)時(shí)，總是報(bào)錯(cuò)杯道，而當(dāng)時(shí)時(shí)一根筋匪煌，老是想解決這個(gè)工具的報(bào)錯(cuò)問(wèn)題。結(jié)果党巾，白白搞了半天也沒(méi)搞定萎庭。最后不得已放棄工具，轉(zhuǎn)而選擇使用sql server profiler去監(jiān)控sql語(yǔ)句耗時(shí)齿拂。一跟蹤不要緊驳规，問(wèn)題就直接暴露了，整個(gè)全屏的重復(fù)sql語(yǔ)句署海，如下圖达舒。
這下問(wèn)題就很明顯了，八成是代碼在循環(huán)拼接sql執(zhí)行語(yǔ)句叹侄。根據(jù)抓取到sql關(guān)鍵字往代碼中去搜索巩搏，果然如此。
#region更新三張表數(shù)據(jù)結(jié)合的中間臨時(shí)表數(shù)據(jù)趾代，有上游單據(jù)的直接調(diào)撥單分多次下推時(shí)贯底，只計(jì)算一次的調(diào)撥數(shù)量和價(jià)稅合計(jì)
string sSql = string.Format(@
"SELECT FENTRYID FROM {0} GROUP BY FENTRYID HAVING COUNT(FENTRYID) > 1", sJoinDataTempTable);
using(IDataReader reader = DBUtils.ExecuteReader(this.Context, sSql)) {
while (reader.Read()) {
sbSql.AppendFormat(@"
UPDATE {0} SET FDIRECTQTY = 0,FALLAMOUNT = 0
WHERE FSEQ NOT IN (
SELECT TOP 1 FSEQ FROM {0} WHERE FENTRYID = {1}) AND FENTRYID = ({1});"
, sJoinDataTempTable, Convert.ToInt32(reader["FENTRYID"]));
listSqlObj.Add(new SqlObject(sbSql.ToString(), new List < SqlParam > ()));
sbSql.Clear();
}
}
#endregion
看到這段代碼，咱先不評(píng)判這段代碼的優(yōu)劣撒强，因?yàn)楫吘勾a注釋清晰禽捆，省了我們理清業(yè)務(wù)的功夫。這段sql主要是想做去重處理飘哨，很顯然選用了錯(cuò)誤的方案胚想。改后代碼如下：
string sqlMerge = string.Format(@"
merge into {0} t1
using(
select min(Fseq) fseq,Fentryid from {0} t2 group by fentryid
) t3 on (t1.fentryid = t3.fentryid and t1.fseq <> t3.fseq)
when matched then
update set t1.FDIRECTQTY = 0, t1.FALLAMOUNT = 0
", sJoinDataTempTable);
listSqlObj.Add(new SqlObject(sqlMerge, new List < SqlParam > ()));
sbSql.Clear();
改后測(cè)試相同數(shù)據(jù)量，耗時(shí)由10mins降到10s左右芽隆。
4.2. 代碼優(yōu)化案例
案例2：客戶(hù)反饋銷(xiāo)售訂單100條分錄行浊服，保存進(jìn)行可發(fā)量校驗(yàn)時(shí)，耗時(shí)7mins左右胚吁。
拿到這個(gè)問(wèn)題后牙躺，本地重現(xiàn)后，監(jiān)控sql耗時(shí)沒(méi)有異常腕扶，那就著重分析代碼了孽拷。因?yàn)榭砂l(fā)量校驗(yàn)的業(yè)務(wù)邏輯極其復(fù)雜，又加上又直接再一個(gè)類(lèi)文件實(shí)現(xiàn)該功能半抱，3500+行的代碼脓恕，加上零星注釋?zhuān)媸亲屓吮苤患澳に巍Ｌ颖懿皇寝k法，還是上工具分析一把炼幔。
這次我選用的時(shí)VS自帶的Performance Profiler激蹲，開(kāi)發(fā)環(huán)境下極其強(qiáng)大的性能調(diào)優(yōu)工具。針對(duì)我們當(dāng)前案例江掩，我們僅需要跟蹤指定服務(wù)對(duì)應(yīng)的dll即可学辱，使用步驟如下：
- Analyze-->Profiler-->New Performance Session
- 打開(kāi)Performance Explorer
- 找到新添加的Performance Session，右鍵Targets环形，然后選擇Add Target Binary策泣，添加要跟蹤的dll文件即可
- 將應(yīng)用跑起來(lái)
- 選中Performance Session，右鍵Attach對(duì)應(yīng)進(jìn)程即可跟蹤分析性能了
- 在跟蹤過(guò)程中抬吟，可隨時(shí)暫停跟蹤和停止跟蹤
跟蹤結(jié)束后本案例跟蹤到的采樣結(jié)果如下圖：
同時(shí)Performance Profiler也給出了問(wèn)題的建議萨咕，如下圖：
其中第1、4條大致說(shuō)明程序I/O消耗大火本，第一代的GC上存在未及時(shí)釋放的垃圾占比過(guò)高危队。而根據(jù)上圖的采樣結(jié)果，我們可以直接看出是由于再代碼中頻繁操作DataTable引起的性能瓶頸钙畔。走讀代碼發(fā)現(xiàn)的確如此茫陆，所有的數(shù)量統(tǒng)計(jì)都是在代碼中循環(huán)遍歷DataTable進(jìn)行處理的。而最終的優(yōu)化策略擎析，就相當(dāng)于一次大的重構(gòu)簿盅，將所有代碼中通過(guò)遍歷DataTable的計(jì)算邏輯全部挪到SQL中去做。由于代碼過(guò)多揍魂，就不再放出桨醋。
案例3：客戶(hù)反饋批量引入1000張訂單，耗時(shí)40mins左右现斋，且容易中斷喜最。
同樣，我們還是先嘗試本地重現(xiàn)庄蹋。經(jīng)測(cè)試批量引入101張單據(jù)瞬内，就耗時(shí)5mins左右。下一步打開(kāi)Sql監(jiān)控工具也未發(fā)現(xiàn)耗時(shí)語(yǔ)句蔓肯。但考慮到是批量導(dǎo)入操作遂鹊，雖然單個(gè)耗時(shí)不多振乏，但乘以100這個(gè)基數(shù)蔗包，就明顯了。下面我們就使用RedGate的Ants Performance Profiler跟蹤一下慧邮。
該工具比較直觀调限，可以同時(shí)監(jiān)控代碼和SQL執(zhí)行情況舟陆。第一步，New Profiler Session耻矮，第二步進(jìn)行設(shè)置秦躯，如下圖。根據(jù)自己的應(yīng)用程序類(lèi)別裆装，選擇相應(yīng)的跟蹤方式踱承。
針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，我們跟蹤到的調(diào)用堆棧和SQL耗時(shí)結(jié)果如下圖：
首先從調(diào)用堆棧中的Hit Count哨免，我們可以首先看出它是一個(gè)批量過(guò)程茎活，因?yàn)槿肟诤瘮?shù)僅調(diào)用一次；第二個(gè)我們可以代碼中是循環(huán)處理每一個(gè)單據(jù)琢唾，因?yàn)镠it Count與我們批量引入的單據(jù)數(shù)量相符载荔；第三個(gè)，突然來(lái)了個(gè)10201采桃，如果有一定的數(shù)字敏感性的話(huà)懒熙，這次性能問(wèn)題的原因就被你找到了。這里就不賣(mài)關(guān)子了普办，101 x 101 = 10201工扎。
是不是明白了什么，存在循環(huán)嵌套循環(huán)的情況衔蹲。我們走讀代碼確定一下：
//Save.cs
public override void EndOperationTransaction(EndOperationTransactionArgs e) {
//省略其他代碼
foreach(DynamicObject dyItem in e.DataEntitys) {
//反寫(xiě)收款單
WriteBackReceiveBill wb = new WriteBackReceiveBill();
wb.WriteBackForSave(e, this.Context);
}
}
//WriteBackReceiveBill .cs
public void WriteBackForSave(EndOperationTransactionArgs e, Context contx) {
//省略其他代碼：
foreach(DynamicObject item in e.DataEntitys) {
//do something
}
}
好嘛定庵，外層套了一個(gè)空循環(huán)卻什么也沒(méi)做。修改就很簡(jiǎn)單了踪危，刪除無(wú)效外層循環(huán)即可蔬浙。
4.3. 算法優(yōu)化案例
案例4：某全流程跟蹤報(bào)表超時(shí)。
這個(gè)報(bào)表是用來(lái)跟蹤所有單據(jù)從下單到出庫(kù)的業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)情況贞远。而所有的流程數(shù)據(jù)都是按照樹(shù)形結(jié)果存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)表中的畴博，類(lèi)似這樣：
圖中的流程為：
銷(xiāo)售合同-->銷(xiāo)售訂單-->發(fā)貨通知單-->銷(xiāo)售出庫(kù)單
為了構(gòu)造流程圖，之前的處理方法是把流程數(shù)據(jù)取回來(lái)蓝仲，通過(guò)代碼構(gòu)造流程圖俱病。這也就是性能差的原因。
而針對(duì)這種情況袱结，就是考驗(yàn)我們平時(shí)經(jīng)驗(yàn)積累了亮隙。對(duì)于樹(shù)形結(jié)構(gòu)的表，我們也是可以通過(guò)SQL來(lái)進(jìn)行直接查詢(xún)的垢夹，這就要用到了SQL Server的CTE語(yǔ)法來(lái)進(jìn)行遞歸查詢(xún)溢吻。關(guān)于遞歸查詢(xún)，可參考我這篇文章：SQL遞歸查詢(xún)知多少。這里就不展開(kāi)了促王。
5.總結(jié)
性能調(diào)優(yōu)是一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程犀盟，不可能一蹴而就，重在平時(shí)的點(diǎn)滴積累蝇狼。關(guān)于工具的選擇和使用阅畴，本文并未展開(kāi)，也希望讀者也不要糾結(jié)與此迅耘。當(dāng)你真正想解決一個(gè)問(wèn)題的時(shí)候贱枣，相信工具的使用是難不住你的。
最后就大致總結(jié)下我的調(diào)優(yōu)思路：
- 調(diào)整心態(tài)颤专，積極應(yīng)對(duì)
- 了解性能背景冯事， 收集證據(jù)， 嘗試重現(xiàn)
- 問(wèn)題分類(lèi)血公，先監(jiān)控SQL耗時(shí)昵仅，大致確定是SQL或是代碼層次原因
- 使用性能分析工具，確定問(wèn)題點(diǎn)
- 調(diào)優(yōu)測(cè)試
