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本文转载自微信公众号「薯条的编程教诲」，作家圭臬员薯条。转载本文请关连薯条的编程教诲公众号。

组内的数据系统在贯串一个业务需求时无法得志性能需求，于是针对这个场景作念了一些优化，在此写篇著述作念记载。

业务场景是这么：调用方一次得到某个用户的几百个特征(可以把特征清醒为属性)，特征以 redis hash 的相貌存储在耐久化 KV 数据库中，特征数据以天级别为更新粒度。条目 95 分位的蔓延在 5ms 傍边。

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这个数据系统属于无景色的作事，为了增大隐隐量和裁减蔓延，从存储和代码两方面进行优化。

存储层面

存储层面，一次调用一个用户的三百个特征原决策是用 redis hash 作念表，每个 field 为用户的一个特征。由于用户单个央求会得到几百个特征，即使用hmget作念兼并，存储也需要去多个 slot 中得到数据，着力较低，于是对数据进行归一化，即：把 hash 表的通盘 filed 打包成一个 json 情势的 string，举个例子：

// uG环球娱乐城优化前的特征为 hash 情势 hash key : user_2837947 127.0.0.1:6379> hgetall user_2837947 1) "name"    // 特征1 2) "薯条"     // 特征1的值 3) "age"    // 特征2 4) "18"     // 特征2的值 5) "address" // 特征3 6) "China"   // 特征3的值  // 优化后的特征为 string json情势 string key: user_2837947 val: {   "name":"薯条",   "age":18,   "address":"China" } 

特征进行打包后惩处了一次央求去多个 slot 得到数据时延较大的问题。关联词这么作念可能带来新的问题：若 hash filed 过多，string 的 value 值会很大。当今预想的解法有两种，一种是按照类型将特征作念细分，比如蓝本一个 string 内部有 300 的字段，拆分红 3 个有 100 个值的 string 类型。第二种是对 string val 进行压缩，在数据存储时压缩存储，读取数据时在圭臬中解压缩。这两种步调也可以聚首使用。

如果这么仍不成得志需求，可以在耐久化 KV 存储前再加一层缓存，缓存失效时分左证业务脾性设立，这么圭臬交互的经由会酿成这么：

代码层面

接着来优化一下代码。领先需要几个器用去协助咱们作念性能优化。领先是压测器用，压测器用可以模拟真确流量，在预估的 QPS 下不雅察系统的进展情况。发压时瞩目渐进式加压，不要一下次压得太死。

然后还需要 profiler 器用。Golang 的生态中有关器用咱们能用到的有 pprof 和 trace。pprof 可以看 CPU、内存、协程等信息在压测流量进来时系统调用的各部分耗时情况。而 trace 可以检察 runtime 的情况，比如可以检察协程诊治信息等。本次优化使用 压测器用+pprof 的 CPU profiler。

底下来看一下 CPU 运行耗时情况：

右侧主如果 runtime 部分，先忽略

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火焰图中圈出来的大平顶山皆是可以优化的地点，

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这里的三座平顶山的主要皆是json.Marshal和json.Unmarshal操作引起的，关于 json 的优化，有两种念念路，一种是换个高性能的 json 成见包 ，另一种是左证业务需求看能否绕过成见。底下永诀来先容：

高性能成见包+少量黑科技

这里使用了陶师父的包github.com/json-iterator/go。看了他的 benchmark 截止，比 golang 原生库照旧要快许多的。我方再写个相比顺应咱们场景的Benchmark看陶师父有莫得骗咱们：

package main  import (  "encoding/json"  jsoniter "github.com/json-iterator/go"  "testing" )  var s = `{....300多个filed..}`  func BenchmarkDefaultJSON(b *testing.B) {  for i := 0; i < b.N; i++ {   param := make(map[string]interface{})   _ = json.Unmarshal([]byte(s), &param)  } }  func BenchmarkIteratorJSON(b *testing.B) {  for i := 0; i < b.N; i++ {   param := make(map[string]interface{})   var json = jsoniter.ConfigCompatibleWithStandardLibrary   _ = json.Unmarshal([]byte(s), &param)  } } 

运行截止：

这个包易用性也很强，在蓝本 json 代码成见的上头加一滑代码就可以了：

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var json = jsoniter.ConfigCompatibleWithStandardLibrary err = json.Unmarshal(datautil.String2bytes(originData), &fieldMap 

还有一个可以优化的地点是string和[]byte之间的转化，咱们在代码里用的参数类型是string，而 json 成见经受的参数是[]byte，是以一般在json成见时需要进行转化：

err = json.Unmarshal([]byte(originData), &fieldMap) 

那么string转化为[]byte发生了什么呢。

package main  func main(){   a := "string"   b := []byte(a)   println(b) } 

咱们用汇编把编译器偷偷作念的事持出来：

来看一下这个函数作念了啥：

这里底层会发生拷贝时局，咱们可以拿到[]byte和string的底层结构后，用黑科技去掉拷贝过程：

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func String2bytes(s string) []byte {  x := (*[2]uintptr)(unsafe.Pointer(&s))  h := [3]uintptr{x[0], x[1], x[1]}  return *(*[]byte)(unsafe.Pointer(&h)) }  func Bytes2String(b []byte) string {  return *(*string)(unsafe.Pointer(&b)) } 

底下写 benchmark 看一下黑科技好不好用：

package main  import (  "strings"  "testing" )  var s = strings.Repeat("hello", 1024)  func testDefault() {  a := []byte(s)  _ = string(a) }  func testUnsafe() {  a := String2bytes(s)  _ = Bytes2String(a) }  func BenchmarkTestDefault(b *testing.B) {  for i := 0; i < b.N; i++ {   testDefault()  } }  func BenchmarkTestUnsafe(b *testing.B) {  for i := 0; i < b.N; i++ {   testUnsafe()  } } 

运行速率，内存分拨上后果皆很赫然，黑科技果真黑：

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加 cache，空间换时分

神志中有一块代码矜重处理 N 个央求中的参数。代码如下：

for _, item := range items {   var params map[string]string   err := json.Unmarshal([]byte(items[1]), &params)   if err != nil {     ...   } } 

在这个需要优化的场景中，上游在单次央求得到某个用户300多个特征，如果用上头的代码咱们需要json.Unmarshal300屡次，欧博注册官网这是个无须且极端耗时的操作，可以加 cache 优化一下：

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paramCache := make(map[string]map[string]string)  for _, item := range items {   var params map[string]string    tmpParams, ok := cacheDict[items[1]]   // 莫得成见过，进行成见   if ok == false {    err := json.Unmarshal([]byte(items[1]), &params)    if err != nil {     ...    }    cacheDict[items[1]] = params   } else {       // 成见过，copy出一份       // 这里的copy是为了细心并提问题    params = DeepCopyMap(tmpParams)   }  } 

这么表面上不会存在职何的放大时局，读者一又友如果有批处理的接口，代码中又有雷同这么的操作，可以看下这里是否有优化的可能性。

for {   dosomething() } 

替换耗时逻辑

火焰图中的 TplToStr 模板函数雷同占到了相比大的 CPU 耗时，此函数的功能是把用户传来的参数和预制的模板拼出一个新的 string 字符串，比如：

入参：Tpl: shutiao_test_{{user_id}} user_id: 123478 复返：shutiao_test_123478 

在咱们的系统中，这个函数左证模板和用户参数拼出一个 flag，左证这个 flag 是否换取算作某个操作的绚丽。这个拼模板是一个极端耗时的操作，这块可以平直用字符串拼接去代替模板功能，比如：

入参：Tpl: shutiao_test_{{user_id}} user_id: 123478 复返：shutiao_test_user_id_123478 

优化完之后，火焰图中一经看不到这个函数的平顶山了，平直节俭了 5%的 CPU 的调用百分比。

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还发现一些 growslice 占得微量 cpu 耗时，本认为预分拨可以惩处问题，但作念 benchmark 测试发现 slice 容量较小时是否作念预分拨在性能上相反不大：

package main  import "testing"  func test(m *[]string) {  for i := 0; i < 300; i++ {   *m = append(*m, string(i))  } }  func BenchmarkSlice(b *testing.B) {  for i := 0; i < b.N; i++ {   b.StopTimer()   m := make([]string, 0)   b.StartTimer()    test(&m)  } }  func BenchmarkCapSlice(b *testing.B) {  for i := 0; i < b.N; i++ {   b.StopTimer()   m := make([]string, 300)   b.StartTimer()    test(&m)  } } 

关于代码顶用到的 map 也可以作念一些预分拨，写 map 时如果能证明容量尽量用 make 函数对容量进交运行化。

package main  import "testing"  func test(m map[string]string) {  for i := 0; i < 300; i++ {   m[string(i)] = string(i)  } }  func BenchmarkMap(b *testing.B) {  for i := 0; i < b.N; i++ {   b.StopTimer()   m := make(map[string]string)   b.StartTimer()    test(m)  } }  func BenchmarkCapMap(b *testing.B) {  for i := 0; i < b.N; i++ {   b.StopTimer()   m := make(map[string]string, 300)   b.StartTimer()    test(m)  } } 

这个优化照旧相比灵验的：

异步化

接口经由中有一些不影响主经由的操作十足可以异步化，比如：往外发送的统计职责。在 golang 中异步化等于起个协程。

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追忆一下套路：

代码层面的优化，是 us 级别的，而针对业务对存储进行优化，可以作念到 ms 级别的，是以优化越围聚期骗层后果越好。关于代码层面，优化的要领是：

压测器用模拟场景所需的真确流量

pprof 等器用检察作事的 CPU、mem 耗时

锁定平顶山逻辑，看优化可能性：异步化，改逻辑，加 cache 等

局部优化完写 benchmark 器用检察优化后果

全体优化完回到要领一，重新进行 压测+pprof 看后果，看 95 分位耗时能否得志条目(如果无法得志需求，那就换存储吧~。

 

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另外推选一个可以的库，这是 Golang 布说念师 Dave Cheney 搞的用来作念性能调优的库，使用起来极端便捷：https://github.com/pkg/profile，可以看 pprof和 trace 信息。有趣味读者可以了解一下。