IO密集型服务提升性能的三种方法

  大部分的业务系统其实都是IO密集型的系统，比如像我们面向B端提供摄像头服务，很多的接口其实就是将各种各样的数据汇总起来，展示给用户，我们的数据来源包括Redis、Mysql、Hbase、以及依赖的一些服务方的数据，并不涉及到太多复杂的计算逻辑。在过去的半年中，因为我们数据量和业务复杂性的增长，确实遇到了一些明显的性能问题，分析大部分问题的本质原因就是IO太慢了。 我们系统中最复杂的计算逻辑执行最慢也就微秒级，而调一次数据库最快也得1-2毫秒，有着2-3个数量级的差距。

  然而IO又是业务系统中不可能干掉的操作，但频繁或者错误的使用IO会给系统带来非常明显的性能问题，轻则拖慢接口影响用户体验，重则OOM直接宕机。 针对IO问题带来性能问题，这里我总结了三种方式 批处理、缓存和多线程，虽然看起来是很简单的操作，但还是得在合适的地方正确使用才能发挥出这三种方法的价值。

  首先是批处理，这里先说一个真实的案例， 在2021年我们在做服务上云过程中，有个接口上云后，时延从原本的50ms左右涨到了150ms，后来排查发现，之前是串行化去调用KMS，这个服务上云后和KMS的服务端出现了跨机房调用，单次KMS的调用时长增长了近0.5ms。 单看这0.5ms确实不算多，但也架不住几十次的串行调用累计到一起，最终出现了100ms的总延时增长。这种接口时延增长大到原来的三倍，用户是很容易感受到的，可能他们的感受就是这应用真卡！

上面这个问题复现起来很简单，其实就一个for循环，串行去调用kms解密数据量。

for (String str : strList) {
   decodedStr = kmsClient.decrypt(str);  // 单次调用需要0.5-1ms，串行100次需要50-100ms
}

  上述代码整体的主要的耗时其实并不是kms对数据解密的过程上(仅需要微秒级)，而是请求发送和接收结果数据时数据在网络上传输的耗时，这就取决于双方服务之间的物理距离了，我们大部分服务都是在北京部署，但仍会出现跨机房调用的情况，这个时候网络延时也会增长0.5-1ms。批处理提升IO性能的原理，其实就是用单次网络IO替代掉原有的多次网络IO，IO时长越长，优化效果越显著。 用一个生活中的例子大家更容易理解些，假设你要给家里准备一份晚餐，其中很重要的一步就是去菜市场买菜，你是一样一样买？还是一次性全买齐了？ 这就是单次处理和批处理的区别。

  这个性能问题看似简单，其实在实际编程过程中经常犯，稍不留神就大批量串行IO调用，比如在for循环中查库（你是不是已经在脑海中想到自己写的问题代码了）。 如何避免自己在日常编程中出现类似的问题，我总结了一条编程指导经验，那就是 在任何循环中尽量不要产生IO调用，除非你知道自己在做什么。

  当然也不是所有的IO都会产生问题，有些IO非常快，而且你串行的频次也不是很高，贸然将代码改成批处理的逻辑会显著增加代码复杂度，增加维护成本反而得不偿失，所以建议还是根据具体的IO类型和具体需求，评估具体是否要做批处理。以下我给出一些具体的IO类型和单次IO耗时参考值，大家写代码的时候可以关注下。

  高IO的应用有个特点，就是大量的数据其实是被重复加载的，这也是”局部性“的一个体现，局部性告诉我们，只有少量的数据会被大量的加载。 利用局部性，我们只要将重要的小部分数据缓存起来，就可以减少大量的IO，从而提升我们系统的性能。如果我们用平均延时来评估性能，我们可以用一个平均延迟计算公式来描述加缓存后的性能：

avgLatency = hitRate * cacheLatency +  (1 - hitRate) * originalLatency

  其中avgLatency代指加了缓存后的平均延迟，hitRate表示缓存的命中率，cacheLatency指的是访问一次缓存所需要的耗时，在实际使用中，如果我们使用了本地缓存，我们可以简单粗暴认为cacheLatency是0，以上公式就可以简化为avgLatency = (1 - hitRate) * originalLatency 。 从简化后的公式可以看出加缓存后的效果仅跟缓存的命中率有关系，如果cache命中率是90%，就会有10倍的性能提升，如果是99%就会有100百性能提升(简略计算)，只要我们无限提升缓存命中率，似乎就能无限提升性能。那命中率又和什么相关呢？ 答案就是数据的分布、缓存的大小和数据的淘汰策略三者相关。

数据分布： 现实世界中，大部分数据的访问都受局部性的影响，用大白话讲就是只有少部分数据会被频繁访问，如果把数据被访问频次曲线画出来，如上图。
缓存大小： 这个很好理解，只要缓存的数据足够多，缓存命中率就越高。
淘汰策略： 淘汰策略是指在缓存容量不足的情况下，如何剔除价值最低的数据，常见的淘汰策略有LRU、LFU、FIFO，我们实际情况中用的最多的就是LRU。

  正确考虑到以上三点后，我们大部分情况下是可以将少量高频被访问的数据缓存起来，从而提升系统性能。使用Cache有个额外需要注意的一项就是数据一致性，在cache的使用过程中缓存命中率和数据一致性几乎就是相悖的，很难做到两全其美，就比如我在上篇文章《从CPU的视角看 多线程代码为什么那么难写！》中写道的CPU Cache，其实就是硬件层面使用Cache优化IO性能的一个典型案例，但CPU为保证数据一致性却给当代程序员留下一堆"坑"。

  在实际工作中，关于Cache实现我们有很多选择，常用的比如Guava中的LoadingCache、caffiene、ehcache、redis，spring中也有spring-cache 高级封装，这些如果你都不想用的话，你都可以用Map自己撸一个…… 这里先打个广告，后续关于cache的配置、使用及注意事项会再出一篇详细的文章， 我这里就先不展开了。

  以上两种方式的本质，其实是通过优化非必要的IO次数来提升性能，但现实情况中并不是所有的IO都可以被优化掉，针对这种情况，其实也就只多线程一条路可选了。这个思路也很好理解，用大白话来说，如果活太多干不完就多招两个人来干。 在IO密集型系统中，多线程的优势在于它能充分利用CPU的计算能力。当一个线程在等待IO操作（如网络请求或磁盘读写）完成时，CPU可以切换到其他线程去执行其他任务，而不是闲置不用。这样，我们就可以充分利用CPU资源，提高系统的响应速度。

  但是，使用多线程并非没有代价。首先，需要注意的是线程切换的开销。如果线程数量过多，线程切换的开销可能会消耗大量的CPU资源。其次，使用多线程会显著增加代码的复杂度，需要考虑到很多并发相关的问题，如：线程间的同步、死锁、资源竞争等，这些都需要在编程时仔细考虑和处理，稍有不慎就会引入很难排查的Bug。

  在Java中，我们可以通过使用ExecutorService、CompletableFuture等工具来创建并管理线程。当然，我们也可以直接使用Thread类来创建线程，但线程需要自行管理，不是很推荐。同时，Java提供了许多同步和并发工具，如synchronized关键字、ReentrantLock、Semaphore等，以帮助我们处理并发问题。

  在多线程优化中，线程池的使用是非常常见的。线程池可以有效地管理和复用线程，避免了频繁地创建和销毁线程所带来的开销。在Java中，我们可以使用ExecutorService来创建一个线程池，然后将任务提交给线程池来执行。在Java8及以上的版本中，我们也可用使用parallelStream()很方便的将代码改造成多线程，但需注意parallelStream底层是使用同一个ForkJoinPool，大量使用可能会出现相互干扰的情况。

  另一个常见的多线程优化方式是使用异步编程。异步编程可以让程序在等待IO操作完成的时候，不必阻塞当前线程，而是可以切换到其他任务进行处理。在Java中，我们可以使用Future、CompletableFuture等工具来进行异步编程。
  总的来说，多线程可以是一个强大的工具，可以显著提高IO密集型系统的性能。但是，使用多线程也需要谨慎，需要处理好并发问题，才能确保程序的正确性和稳定性。

  在面对IO密集型系统性能优化时，我们可以通过三种主要的方式来进行：批处理、缓存和多线程。这三种方式各有其优点和适用场景。

1. 批处理可以通过减少网络IO次数，显著减少网络传输的延迟时间，从而提升系统性能。但是，它需要我们仔细分析和设计我们的数据处理流程，才能找到合适的批处理策略。
2. 缓存则是通过存储频繁访问的数据，减少了对慢速存储（如磁盘或网络）的访问，从而提升性能。但是，使用缓存时需要考虑数据的一致性问题，以及如何选择合适的缓存淘汰策略。
3. 多线程则是通过并行处理多个任务，充分利用CPU的计算能力，从而提升性能。但是，使用多线程需要处理并发问题，以及线程管理和调度的开销。

  在实际应用中，这三种方式往往会结合使用，以适应不同的性能需求和系统环境。选择哪种方式，或者如何结合使用，需要根据具体的业务需求、系统环境和性能目标来决定。在进行性能优化时，我们需要深入理解我们的系统，找出性能瓶颈，然后有针对性的进行优化。同时，我们还需要通过性能测试和监控，来验证我们的优化效果，以及及时发现和解决新的性能问题。只有通过这样的方式，我们的系统才能持续提供高效、稳定的服务。