背景介紹

宅米是一家專注校園電子商務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，目前主營校園超市O2O。公司成立于2014年11月，僅僅一年多的時(shí)間，公司即經(jīng)過4輪融資，覆蓋近200座城市，1000多所大中專院校，10000多棟宿舍樓，日均訂單20萬，峰值訂單50萬。

初識(shí)架構(gòu)

這樣的系統(tǒng)能不能應(yīng)對(duì)今后快速的業(yè)務(wù)發(fā)展？性能問題會(huì)不會(huì)成為持續(xù)增長的交易量的瓶頸？系統(tǒng)能不能撐得住訪問高峰期的大規(guī)模并發(fā)訪問？ 性能優(yōu)化成為這個(gè)時(shí)候最重要的工作，于是安排專門的工程師進(jìn)行性能測(cè)試和性能優(yōu)化，從架構(gòu)、代碼、數(shù)據(jù)庫、運(yùn)維各個(gè)層面梳理系統(tǒng)狀況，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)瓶頸，進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化。

小強(qiáng)點(diǎn)評(píng)：這種架構(gòu)是初識(shí)架構(gòu)，一般系統(tǒng)都是在這個(gè)架構(gòu)上進(jìn)行逐步演化的，掌握基本的架構(gòu)知識(shí)對(duì)于測(cè)試工程師來說十分重要。

性能測(cè)試

校園零食購物的特點(diǎn)是在晚上10點(diǎn)左右進(jìn)入高峰，在此前后一小時(shí)的交易量大概占整天交易量的一半，也就是說，如果要設(shè)計(jì)一個(gè)日訂單100萬的系統(tǒng)，其實(shí)要承受的交易壓力是每小時(shí)50萬單。

當(dāng)初按照二八法則推算峰值每秒單量為556筆，以此為基準(zhǔn)根據(jù)Nginx日志分析后端接口調(diào)用頻率，推算出接口調(diào)用比率前20的請(qǐng)求，以此構(gòu)造測(cè)試場(chǎng)景。

在執(zhí)行性能測(cè)試時(shí)，我們使用Jmeter作為性能測(cè)試工具，利用了云服務(wù)提供的系統(tǒng)資源監(jiān)控作為基礎(chǔ)。

小強(qiáng)點(diǎn)評(píng)：很多人一直糾結(jié)并發(fā)數(shù)怎么去算，其實(shí)算法非常多，在小強(qiáng)性能測(cè)試培訓(xùn)班中就講了大概4種算法，個(gè)人覺得根本不存在準(zhǔn)確不準(zhǔn)確的問題，關(guān)鍵是在你的應(yīng)用場(chǎng)景，這世上哪里有絕對(duì)的準(zhǔn)確？

架構(gòu)優(yōu)化

性能測(cè)試結(jié)果并不樂觀，雖然系統(tǒng)此前使用了分布式緩存對(duì)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存，但是比較隨意，哪些數(shù)據(jù)需要緩存，失效策略如何設(shè)置都沒有認(rèn)真分析和設(shè)計(jì)。性能測(cè)試后決定規(guī)范緩存使用，盡可能將各種頻繁讀取的數(shù)據(jù)全部緩存起來，并將Redis服務(wù)器做集群和主從復(fù)制部署。

小強(qiáng)點(diǎn)評(píng)：緩存帶來的效果是明顯的，一般對(duì)于大量數(shù)據(jù)的查詢我們都要首先考慮緩存方面的優(yōu)化。當(dāng)然，這里說的是后端緩存，對(duì)于前端的緩存也需要考慮。

此外還使用第三方CDN服務(wù)進(jìn)行靜態(tài)文件訪問加速，產(chǎn)品圖片、JavaScript文件、CSS文件等都通過CDN加速，同時(shí)通過Nginx反向代理服務(wù)器提供靜態(tài)文件的前端緩存。

小強(qiáng)點(diǎn)評(píng)：這些都是偏向于前端性能優(yōu)化方面的問題了，感興趣的可以看我的前端性能測(cè)試視頻。

性能測(cè)試發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)主要瓶頸點(diǎn)在數(shù)據(jù)庫上，雖然使用Redis將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存起來，但是數(shù)據(jù)庫依然在并發(fā)量達(dá)到一定程度后表現(xiàn)出系統(tǒng)過載的情況。于是對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行主從分離。

sql語句優(yōu)化

性能測(cè)試過程中發(fā)現(xiàn)，由于此前主要精力都在關(guān)注如何快速實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)，大量數(shù)據(jù)庫查詢語句寫得比較隨意，索引設(shè)計(jì)非常不合理。 結(jié)合性能測(cè)試中Mysql數(shù)據(jù)庫slow.log分析，定位慢查詢SQL追加index，然后利用解釋執(zhí)行計(jì)劃explain優(yōu)化SQL

小強(qiáng)點(diǎn)評(píng)：任何系統(tǒng)在sql語句方面多多少少肯定會(huì)有問題，一般我們的方法就是慢查詢監(jiān)控>top N語句分析>優(yōu)化改進(jìn)。思路基本都是這樣，具體的做法各不相同，靈活應(yīng)對(duì)。

數(shù)據(jù)庫連接池優(yōu)化

在做性能測(cè)試的時(shí)候發(fā)現(xiàn)在某些情況下有較為嚴(yán)重的性能問題。在高并發(fā)情況下，長時(shí)間施加壓力，應(yīng)用程序出現(xiàn)不能訪問的狀況。

上網(wǎng)查找資料，發(fā)現(xiàn)很多人也遇到了C3P0的”APPARENT DEADLOCK”問題。

將C3P0切換成國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫連接池Druid之后，狀況明顯好轉(zhuǎn)，類似問題再未出現(xiàn)過。

小強(qiáng)點(diǎn)評(píng)：C3P0確實(shí)有一些小bug。后來我們也用了阿里開源的Druid目前來看還是不錯(cuò)的哦，可以嘗試一下。

H5響應(yīng)壓縮優(yōu)化

開啟Nginx gzip壓縮 ， 降低App響應(yīng)數(shù)據(jù)包大小，提高響應(yīng)性能

小強(qiáng)點(diǎn)評(píng)：前端的性能優(yōu)化，不論是app、h6還是web都是一樣的，我們很多童鞋學(xué)的太死板，沒有做到一通百通。

訂單數(shù)據(jù)冷熱分離

隨著業(yè)務(wù)的持續(xù)發(fā)展，訂單表的數(shù)據(jù)會(huì)越來越多。按我們現(xiàn)在日訂單量20萬單預(yù)估，月訂單量則為600萬單，年訂單量則達(dá)到7200萬單，而且日訂單量還在不斷的增加，用不了多久，數(shù)據(jù)量就會(huì)超過MySQL的極限。 一開始我們考慮使用分布式數(shù)據(jù)庫的方案，對(duì)訂單表進(jìn)行水平切分，使用訂單號(hào)進(jìn)行hash，將訂單數(shù)據(jù)切分到多張表上。 進(jìn)一步分析后發(fā)現(xiàn)，訂單數(shù)據(jù)具有明顯的冷熱不均的特點(diǎn)，即剛剛創(chuàng)建的訂單是熱數(shù)據(jù)，不同應(yīng)用以各種方式訪問修改這些訂單。經(jīng)過一段時(shí)間以后，特別是訂單完成后，訂單訪問頻率急劇降低，而且只有訂單查詢這一種操作。于是我們考慮采取冷熱數(shù)據(jù)分離的策略，以控制熱庫中數(shù)據(jù)總量，保障訂單表數(shù)據(jù)量始終維持在一個(gè)可以接受的范圍內(nèi)，進(jìn)而提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)訪問性能。

小強(qiáng)點(diǎn)評(píng)：我們總是覺得要用高級(jí)點(diǎn)的技術(shù)才顯得牛逼，其實(shí)這是裝逼。當(dāng)年在新浪的時(shí)候我們對(duì)數(shù)據(jù)庫做了大量的分庫分表，但最后帶來的性能提升并不明顯。我一直強(qiáng)調(diào)技術(shù)是服務(wù)于業(yè)務(wù)的，只有把業(yè)務(wù)的特性明確了，根據(jù)業(yè)務(wù)來使用合理的技術(shù)才會(huì)能大的提升，否則就是適得其反。

總結(jié)

性能問題是實(shí)打?qū)嵉膯栴}，解決辦法也應(yīng)該針對(duì)具體問題各個(gè)擊破。通過性能測(cè)試了解系統(tǒng)現(xiàn)狀，通過瓶頸分析發(fā)現(xiàn)具體問題，針對(duì)具體問題尋找解決方案，實(shí)現(xiàn)解決方案再進(jìn)行性能測(cè)試，整個(gè)性能優(yōu)化形成閉環(huán)，系統(tǒng)得以持續(xù)優(yōu)化。

小強(qiáng)點(diǎn)評(píng)：性能優(yōu)化是一個(gè)持續(xù)的過程，沒有誰能一步優(yōu)化道到位，也沒有誰可以優(yōu)化到極致。他需要你有完善的知識(shí)體系，各個(gè)方面都要懂一些，并不是大家想的會(huì)一個(gè)LoadRunner或jmeter就可以完成的，這些只是性能中的很小的一部分而已。讓我們一起加油吧。

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