优化问题,首先想到的就是加机器。『加人』对于项目来说虽然不是银弹,『加机器』理论上来说却是的。
但是不能一开始就寄希望于加机器,原因有两点:
使用 AOP 设置切面,统计调优相关所有方法的执行频率和执行时间
应用机器内存使用率不高,有些高频数据小量数据可以使用本地缓存
计算增值税 BigDecimal,效率不高。考虑到淘宝店产品不多,没有必要每次都计算一次增值税。把每个产品的增值税缓存
订单、费用、退货模块都会去查询产品相关信息,产品信息可以缓存
应用机器 CPU 使用率也不高,可以考虑使用异步线程池接收数据引擎过来的请求
考虑到双十一期间数据处理都是受到监控,因此在数据过来时,使用线程池异步处理,既可以规避 HSF 连接不够的问题,又能提高机器的 CPU 使用率
线程池方案:
淘宝店数据进来时,按模块划分为 4 个数据文件,但是同一个文件中数据是无序的。
数据刚开始入库时,因为缓存中并没有数据,所以处理很慢,容易将线程队列打满,继而将 HSF 连接池打满。
可以在书库入库前,做一次清理,将热点数据(比如父订单)先以一个较小的并发执行,等待跑完后再用较大的并发集中跑剩下数据
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