不扒瞎，这个程序让我从300s优化到了10s

【简介】在优化一个业务开发组的生产问题时，发现销售管理系统查询数据延迟高达2-3分钟。问题根源在于，程序在for循环中频繁读取Redis大KEY数据，导致性能下降。解决方案是采用本地缓存HutoolCache，将耗时降至毫秒级别。此外，还对RedisTemplate配置进行了研究，Jackson2JsonRedisSerializer在序列化时包括了所有字段，即使字段值为null，增加了数据体积。通过对ObjectMapper的调整，仅序列化非空字段，可以显著提升redis读取性能。本文同时还提醒我们在使用Redis时要注意大对象缓存，强调了正确使用和配置缓存以及避免大对象存储的重要性。

 

前天晚上加班完成部门Q4KPI考核计划后，看到业务开发组的几个小伙伴在处理生产问题。我上前了解情况。

 

产品经理反馈，销售主管登陆系统查询数据时，非常慢，慢到4~5分钟。

销管系统，客户交易明细页面，查询客户交易数据的逻辑是：调用远程数据中心接口，拿到原始交易数据记录的集合，然后在本地程序来给各数据记录的客户名称、服务商名称、销售人员名称、所属部门、上级销售主管赋值。

 

 

这里有一个事实是，数据中心的交易表，是一个拥有15,000,000条存量数据的大宽表，查询这些交易数据通常比较耗时。但是，总不至于4~5分钟这么慢！

查看日志，发现程序处理耗时动辄高达300s。

300s是个庞大到骇人听闻的数字！

通过分析，其中，获取远程交易数据耗时≈6s，这个耗时倒是在300s里占了个零头。本地内存数据匹配竟然耗时200多秒，incredible！unbelievable！

当务之急，是看程序能不能在5s以内响应给前端页面。

 

 

那接下来要对各个匹配数据的程序段来分析。通过细化耗时，发现在for循环匹配销售数据为销售人员名称、所属部门、上级销售主管赋值时，异常地慢。

贴出来这段代码：

/**
 * 查询销售与部门的关联关系
 * @param saleId
 * @return
 */
public CommonRequestDTO selectSaleDepartRelation(Integer saleId){
    List<CommonRequestDTO> relationList = CacheUtil.getCache(SaleCommonConstant.SALE_DEPART_RELATION, SaleCommonConstant.EXPIRY_SECONDS,
        () -> emaxSalerMapper.selectSaleDepartRelation()
    );
    relationList = relationList.stream().filter(o -> saleId.equals(o.getSaleId())).collect(Collectors.toList());
    if(CollectionUtils.isNotEmpty(relationList)){
        CommonRequestDTO commonRequestDTO = relationList.get(0);
        commonRequestDTO.setSaleName(commonRequestDTO.getSaleName());
        commonRequestDTO.setDepartName(commonRequestDTO.getDepartName());
        commonRequestDTO.setDepartHeaderName(commonRequestDTO.getDepartHeaderName());
        return commonRequestDTO;
    }
    return null;
}

其中，CacheUtil#getCache 封装了Redis的get/set操作。
EmaxSalerMapper#selectSaleDepartRelation 是查本地数据库获取销售关系，共有223条数据，耗时6~7ms。
CommonRequestDTO是一个POJO模型类。

 

那么，这段代码似乎也看不出哪里慢呀！

仔细一分析，发现端倪。Cc同学怀疑问题出在读Redis上。果不其然， 这个拥有223条数据记录的集合数据的大小为113KB！显然，存储到Redis里就构成了大KEY。大KEY可能会导致Redis存储倾斜的问题。而且呢，这段程序在for循环中频繁调用Redis来获取这个大KEY的值，性能必然拉跨。

当务之急，最快的解决办法，是用本地缓存来搞，HutoolCache登场。

static TimedCache<String ,List<CommonRequestDTO>> cache= cn.hutool.cache.CacheUtil.newTimedCache(SaleCommonConstant.EXPIRY_SECONDS);
 
/**
 * 查询销售与部门的关联关系
 * @param saleId
 * @return
 */
public CommonRequestDTO selectSaleDepartRelation(Integer saleId){
    if (cache.get(SaleCommonConstant.SALE_DEPART_RELATION)==null){
        cache.put(SaleCommonConstant.SALE_DEPART_RELATION, emaxSalerMapper.selectSaleDepartRelation());
    }
 
    List<CommonRequestDTO> relationList = cache.get(SaleCommonConstant.SALE_DEPART_RELATION);
    relationList = relationList.stream().filter(o -> saleId.equals(o.getSaleId())).collect(Collectors.toList());
    if(CollectionUtils.isNotEmpty(relationList)){
        CommonRequestDTO commonRequestDTO = relationList.get(0);
        commonRequestDTO.setSaleName(commonRequestDTO.getSaleName());
        commonRequestDTO.setDepartName(commonRequestDTO.getDepartName());
        commonRequestDTO.setDepartHeaderName(commonRequestDTO.getDepartHeaderName());
        return commonRequestDTO;
    }
    return null;
}

 

改造完成，再测试，发现这段代码耗时已经到ms级了。整体方法耗时也控制在了10s以内。

那么，回过头来分析，我们看程序里RedisTemplate配置，valueSerializer使用Jackson2JsonRedisSerializer，Jackson2JsonRedisSerializer序列化使用ObjectMapper。

/**
 * RedisTemplate配置
 * @param lettuceConnectionFactory
 * @return
 */
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory) {
    // 设置序列化
    Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<Object>(Object.class);
    ObjectMapper om = new ObjectMapper();
    om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, Visibility.ANY);
    om.enableDefaultTyping(DefaultTyping.NON_FINAL);
    jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
    // 配置redisTemplate
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<String, Object>();
    redisTemplate.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
    RedisSerializer<?> stringSerializer = new StringRedisSerializer();
    redisTemplate.setKeySerializer(stringSerializer);// key序列化
    redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);// value序列化
    redisTemplate.afterPropertiesSet();
    return redisTemplate;
}

可以看出，ObjectMapper在序列化时，会将所有的字段序列化，无论这些字段是否有值（是否为null）。本案中的CommonRequestDTO有多达22个属性，从数据库里查出来的223条数据，只用到了其中的5个属性，可见序列化null字段后，数据体积无形中增大很多。通过下面对ObjectMapper的测试代码来比较一下，很明显可以看到单个对象序列化后在数据量方面的差异：

@Test
public void testObjectMapper() throws JsonProcessingException {
    ObjectMapper om;
 
    om = new ObjectMapper();
    om.setVisibility(PropertyAccessor.GETTER, JsonAutoDetect.Visibility.PUBLIC_ONLY)
            .enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
    System.out.println("序列化所有字段（无论这些字段是否有值） ↓ ↓ ↓");
    System.out.println(new String(om.writeValueAsBytes(new CommonRequestDTO())));
 
    om = new ObjectMapper();
    om.setVisibility(PropertyAccessor.GETTER, JsonAutoDetect.Visibility.PUBLIC_ONLY)
            .enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL)
            .setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL);
    System.out.println("不序列化空值字段 ↓ ↓ ↓");
    System.out.println(new String(om.writeValueAsBytes(new CommonRequestDTO())));
}

序列化所有字段（无论这些字段是否有值） ↓ ↓ ↓

["com.emax.memberaccount.restapi.vo.CommonRequestDTO",{"enterpriseId":null,"enterpriseBizId":null,"enterpriseName":null,"saleId":null,"product":null,"entStatus":null,"departId":null,"agentId":null,"levyId":null,"departHeaderId":null,"saleIds":null,"enterpriseIds":null,"productList":null,"createTimeBegin":null,"createTimeEnd":null,"saleName":null,"departName":null,"departHeaderName":null,"ifDepartHeader":null,"loginSalerId":null,"selectEnterpriseId":null,"orderEndTime":null,"enterpriseProductDTOS":null}]

不序列化空值字段 ↓ ↓ ↓

["com.emax.memberaccount.restapi.vo.CommonRequestDTO",{}]

 

• 因此，我们程序里的RedisTemplate配置有必要改一下，只序列化非空字段。
  另外，就像我之前经常提到的，会 is one thing，会用 is another。本案也再一次敲响了警钟：在使用Redis分布式缓存时，尤其控制缓存大对象，更要严禁高频访问大对象。