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分析API的耗时是将API的总耗时拆分为不同的部分，清晰的知道是什么原因导致耗时过高。我们借助不同的工具，在不同的网络环境下进行耗时分析，从而提出相应的优化建议。

  1. 请求发送过慢导致耗时增加；
  2. DNS解析过慢导致耗时增加；
  3. 恶劣的网络环境导致耗时增加；
  4. 一直在排队导致响应过慢；
  5. 服务端响应过慢导致耗时增加；
  6. 响应体积过大导致耗时增加；
  7. 等等……

一般从感官上觉得API接口响应慢，大部分人会直接归结于服务端处理慢，其实是不合理的。通过在内网环境下的API耗时分析和外网环境下的API耗时分析的对比，一般会认识到原因所在。

通过浏览器的开发者工具分析

开发者工具

重点关注指标Waiting (TTFB)，TTFB代表第一个字节到达的时间。此时间包括一次往返延迟和服务器准备响应所花费的时间。可以近似的认为是服务端耗时。

如果网络情况不好或者响应数据过大，则Content Download耗时会长一些，这时候应该考虑压缩响应.

Timing

开发者工具中Network中显示了当前页中调用的网络资源，点击资源可以查看资源的详情，其中Timing是资源调用时的耗时情况。

  • Queueing. 【排队中】浏览器在以下情况下将请求排队：

    • 有更高优先级的请求.
    • 已为该来源打开了六个TCP连接，这是限制。仅适用于HTTP/1.0和HTTP/1.1.
    • 浏览器正在磁盘缓存中短暂分配空间.

  • Stalled. 【停滞】该请求可能由于排队中描述的任何原因而停止.

  • Proxy negotiation. 【代理协商】浏览器正在与代理服务器协商请求.

  • Request sent. 【发送请求】该请求正在发送.

  • Waiting (TTFB). 【等待中】浏览器正在等待响应的第一个字节。TTFB代表第一个字节到达的时间。此时间包括一次往返延迟和服务器准备响应所花费的时间.

  • Content Download. 【响应内容下载】浏览器正在接收响应.

其他可能出现的

  • DNS Lookup. 【DNS】浏览器正在解析请求的IP地址.
  • Initial connection. 【初始化连接】浏览器正在建立连接，包括TCP握手/重试和协商SSL.

通过httpstat工具分析

httpstat git地址：

https://github.com/reorx/httpstat

如果是在Linux服务器上进行调用，则可以使用httpstat。

安装直接下载脚本

wget https://raw.githubusercontent.com/reorx/httpstat/master/httpstat.py

通过pip

pip install httpstat

Mac

brew install httpstat

使用

httpstat可以使用cURL的参数。

httpstat www.baidu.com httpstat 127.0.0.1/post -X POST --data-urlencode "id=1" -v

Server Processing可以近似的认为是服务端耗时。

服务端到底慢在哪里？打印耗时日志？

StopWatch stopWatch = new StopWatch();stopWatch.start();// ...stopWatch.stop();LOGGER.info("[某某某业务] - [Time:{}ms]", stopWatch.getLastTaskTimeMillis());

脑子瞬间一热就会使用的方法，简单直接，但是如果定位不准确，你可能要加很多这种日志。

还是用火焰图吧

让软件执行情况可视化，是性能分析、调试的利器

火焰图的生成工具很多，比如Async Profiler、linux-perl，网上也有很多关于这方面的介绍，IDEA也集成Async Profiler，这个很方便。

IntelliJ IDEA中的火焰图打开火焰图

如果没有开启，则点击+号，进行添加。

选择程序进行火焰图的分析

可以选择一个已经运行中的java程序进行分析，输出火焰图。

的分析

直接使用Async Profiler更简单

async-profiler git地址[1]

安装

从git上直接下载。

解压下可用。

简单使用

执行命令。

./profiler.sh -d 10 -f /tmp/flamegraph.svg ./profiler.sh -e itimer -d 10 -f /tmp/flamegraph.svg

可以通过-e来指定cpu、alloc、lock、wall、itimer、ClassName.methodName。

  • cpu:在这种模式下，profiler收集堆栈跟踪样本，包括Java方法、本机调用、JVM代码和内核函数。
  • alloc:可以将探查器配置为收集分配最大堆内存的调用站点，而不是检测消耗CPU的代码。即检查当前分配内存最多的地方。
  • lock:满足的锁定尝试，包括Java对象监视器和可重入锁。
  • wall:告诉async-profiler在给定的时间内对所有线程平均采样，而不管线程状态如何: 运行、休眠或阻塞。例如，在分析应用程序启动时间时，这可能会有所帮助。。
  • ClassName.methodName:ClassName.methodName选项使用给定的Java方法，以便使用堆栈跟踪记录此方法的所有调用。
  • cpu:在这种模式下，profiler收集堆栈跟踪样本，包括Java方法、本机调用、JVM代码和内核函数。

在浏览器中打开file:///tmp/flamegraph.svg，并找到调用的API，我这里调用的是ProjectManageController中的findProject方法。

根据长度可以看出该方法中调用方法的耗时情况，这样我们就知道耗时主要集中在什么地方。

PS:如果方法名被编译掉了，那么可以在java启动时加入-XX:+PreserveFramePointer

做更多的工作

用户体验的优化是一个长期而艰巨的过程，为了衡量我们网站的性能是否良好，我们有更多的工作需要去做。通常，会在底层自定义一些以用户为中心的指标，比如Server-Timing[2]。

参考资料

[1]https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler
[2]https://w3c.github.io/server-timing

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