Qps从300到1500的优化过程

很久没更新公众号，最近压测一项目，遇到的性能问题比较典型，过程记录下来，给大家做定位调优参考；

表象：

单接口负载测试，qps最高到300，响应时间200ms，应用cpu达到90%以上，8c机器，如下图，写到这里可能有部分同学就想说：处理能力还可以，不行就加机器,扩节点！

当然这是一种解决方案，但我认为如果直接这么去做，这是一种最low的方案，而且并不能发现本质问题；回到刚刚说的，我仅仅描述了应用服务器的状态，从完整的性能测试来看，整个链路各个指标都需要监控，把链路撸了一遍之后，应用到数据层流量也是较大的如下图（请不要说扩带宽）

从监控中发现了这两个问题，继续看应用cpu，查看部署细节，该服务器部署了约10个docker节点，查看各个docker节点状态，其中一台达到623.59%（*核数）如图，

找到排查重点，进入相关容器，jstat查看gc状态，ygc可以达到1s三次，也是可以的，刚刚还说了啥，流量，Iftop后发现主要集中在应用跟redis服务器交互，从上面描述看，我们可以总结应用获取到redis大量的数据，导致流量较高，且大量数据会频繁的ygc会导致应用cpu的飙升，这么解释没毛病，道理上是通的，但这只是你的猜测，还要去做进一步验证，说了大量数据，那是什么业务的数据，在不做代码走读的情况下，我一般就dump，获取cpu消耗热点方法，dump到文件中发现用户信息中带大量优惠券的jedis方法（如图），

ok，到了这一步问题基本就已经很明朗了，跟开发确认后，确实业务层面获取了大量无效优惠券信息导致，开发进行业务层过滤后，qps达到1500，网络，cpu回归正常。