GC 优化1.防止大对象Buffer到内存中

现象:当大包请求时,YGC 耗时严重

原因:默认情况下 Zuul2 并不会缓存请求体(DirectByteBuffer),也就意味着它会先发送接收到的请求 Headers 到后端服务,之后接收到请求体再继续发送到后端服务,发送请求体的时候,也不是组装为一个完整数据之后才发,而是接收到一部分,就转发一部分。
如果需要缓存请求体:
需要 Override needsBodyBuffered 方法, com.netflix.zuul.netty.filter.BaseZuulFilterRunner#filter
针对大包请求时,网关性能降低,体现在:网关操作会将请求体 Buffer 到用户空间来实现提取请求体做 WAF 拦截

优化

  • 判断大包,大包不缓存(Content-Length)

2.防止多次创建重复对象

现象:YGC 次数多

原因
如何快速获取 Body?Zuul 贴心的为我们提供了如下两种方式,封装在过 Request 中供开发者使用
com.netflix.zuul.message.ZuulMessageImpl#getBodyAsText
com.netflix.zuul.message.ZuulMessageImpl#getBody
但不幸的是,内部每次获取对象繁琐,并且 new String() 创建返回

优化
取一次,缓存在 Context 中,需要时从 Context 获取

3.防止多次创建中间对象

现象:YGC 次数多

原因 :多次创建中间无用对象,例如:ProtobufSerializer#serialize

    @Override    public byte[] serialize(String topic, Object data) {        if (data == null) {            return null;        }        return JSON.toJSONString(data).getBytes();    }

优化:直接序列化成 byte,不需要先创建中间对象 String,再 getBytes()

CPU 优化1.减少线程个数,降低上下文切换次数

现象:无关线程太多,影响内存(JVM+操作系统)+CPU 争抢

原因:网关内有生产者,消费者,每个消费者都会有消费轨迹的线程池(10),网关有针对不同场景下的消费者,故会创建诸多消息轨迹线程

优化

  • 禁用消息轨迹
  • 调整消费者线程数

2.减少字符串比较次数

现象:每次请求到自定义的 Route Filter,都要通过 Loop 缓存获取到和当前 RequestMethod 一致的 Rest API。通过火焰图可以看出,单位时间内,该部分逻辑 CPU 计算占比高

原因

 Set apis=restApiManager.getApis().stream().filter(a -> method.equalsIgnoreCase(a.getHttpMethod())).collect(Collectors.toSet());

本意是过滤掉和当前 Request Method 不一致的,但是每请求一次,都需要重复计算过滤:O(n)

优化:O(1),改为 HashMap,Key 为 Method,Value 为 Set apis,封装统一方法获取,RestApiManager#getApis(String method)

3.减少正则表达式计算次数

现象:API 路由需要正则匹配,最终确定需要路由的 Service。通过火焰图可以看出,单位时间内,该部分逻辑 CPU 计算占比高

原因:API 路由需要正则匹配,最终确定需要路由的 Service

优化:通过前缀匹配,过滤掉非法的API。比如访问:/v1/accounts/{accountId}/getAllInfo,先过滤掉非 /v1/accounts 开头的 API,因为正则肯定不匹配

4.减少序列化

现象:序列化需要CPU运算,减少不必要的序列化场景可以提高吞吐量

原因:针对相同请求的话,WAF 里需要计算出一个签名,减少攻击验证次数。

因为计算相同内容的 MD5,将对象序列化成 JSON。在高并发下序列化会大量占用 CPU。

signature = buildSignature(objectMapper.writeValueAsString(requestMessage));

优化
使用 ToString 来替换序列化:

signature = buildSignature(requestMessage.toString())

其他优化

  • 不打无用日志,日志需要编码,需要 CPU 消耗

本博客为木宛城主原创,基于Creative Commons Attribution 2.5 China Mainland License发布,欢迎转载,演绎或用于商业目的,但是必须保留本文的署名木宛城主(包含链接)。如您有任何疑问或者授权方面的协商,请给我留言。