关于java:生产环境性能优化案例Oracle

随着公司交易量增长，利用侧 TPS 降落，接口耗时变长，业务高峰期甚至会有申请超时的状况。然而应用服务器 CPU 不到 50%，内存占用 40%（4C8G 配置），load average: 0.43, 0.45, 0.49；负载很低。
数据库为 ORACLE 11G，CPU：128C，内存：512G，存储：14T。业务高峰期 CPU 用掉 60%，IO 闲暇 45%。
次要接口均匀耗时统计，每分钟一个点，从下图能够看出在业务量不大的时候，均匀耗时在 25 毫秒左右。一旦到了业务高峰期，均匀耗时最大值忽然涨到 120 毫秒。

数据库监控图：顶峰时段 CPU 和 IO 使用率十分高。

状况产生后，立刻成立了攻关小组，毕竟邻近五一假期只有一周的工夫了，五一假期期间交易量至多还会增长 30%。
第一阶段剖析后，制订如下几点革新计划：
1、批改利用 Druid 连接池初始化连接数，从 Druid 监控看顶峰时段最大连接数峰值为 27，有可能是霎时交易量激增导致连接数不够用，以往教训通知咱们新创建数据库连贯耗时会比拟长，会导致霎时的申请排队期待获取连贯。所以决定把初始值 20 改为 30。
2、因账务库 (Oracle) 采纳两主一从高可用部署（A,B 为主节点，C 为从节点），目前所有利用系统配置的主节点都是 A，从节点都是 B。决定把一部分利用主节点调成 B，以升高 A 节点压力。
3、账务幂等表革新，现幂等表已实现分表 4 张（单表 4 亿条数据），然而从整个记账申请耗时剖析，幂等表和账务流水表的查问和插入操作耗时比较严重。因而决定把幂等表扩大到 64 张（为什么是 64 张，是通过科学计算的，具体计算过程因窃密不能说哈）。
4、MQ 接管，因为邻近五一，各方压力较大，如果以上优化点不能胜利，最坏的打算是走 MQ 异步接管机制，然而本计划会对业务造成影响，不到万不得已不会应用。
革新计划确定后，开启加班模式，兄弟们披星戴月很快革新实现，上线投产。但上线后成果和预期相差甚远。
计划 1：投产后发现顶峰时段记账耗时依然比较严重，调整 druid 连接池岂但没有成果，反而减少了数据库连接数，节约了资源，回退。
计划 2：主次节点调换程序后，呈现数据库资源争抢重大，频繁 GC，Cpu 使用率反而升高，回退。
计划 3：幂等表分 64 张之后，新表的读写速度很快均匀 0.7 毫秒，老幂等表均匀 4.7 毫秒，然而因为老幂等表数据量较大，没有从新做 hash 洗数据，所以还要代码层还要兼容老幂等表的查问，对整体效率并没有进步。
第一阶段总结：除了计划 3 久远看有功效，其它两个计划都没有解决问题，反思后感觉咱们方向错了，还是没有隔靴搔痒。于是大家从新走上了求医路线。
第二阶段剖析后，又制订了如下两个计划：
1、就在此时 DBA 发现一个新的问题，业务高峰期，账务流水表和会计流水表存在索引决裂问题，初步狐疑是因为流水号采纳了递增模式（通过 sequence 生成，且为索引列），PS：产生索引决裂次要是因为较小的序号往比它大的值后面插入，而以后索引块空间曾经不够了，就须要把原索引块（Index Block）决裂成两个，以保障较小的值可能插到后面去。这样就带来一个问题，旧有块的局部数据须要放到新开拓的索引块下来。频繁的索引决裂必定不是一个坏事。所以决定把流水号生成形式改成雪化算法。
2、目前流水表依照日期采纳 5 天一个分区，保留 2 个月数据。探讨后决定改成 1 天一个分区且只保留近 10 天数据。为什么不做分表，因为流水表波及数据同步，很多业务线都用到这个表，短时间内无奈实现分表革新，而分区对利用零碎而言是通明的。
PS：对于索引决裂请参考这个帖子：http://blog.itpub.net/2673616…，咱们遇到的状况属于 9 - 1 决裂，不论是什么类型的索引决裂，对系统而言必定都不是什么坏事。
和第一阶段一样，又开始了加班模式。然而最初投产后成果和第一阶段一样，又白忙乎了。顶峰时段数据库压力依然很大，且顶峰时段记账均匀耗时仍然超过 100ms。此时此刻心态曾经炸裂，毕竟大家曾经加班一周了，身心早已疲乏。然而问题还要持续解决，不然五一黄金周就不必放假了。。。
第三阶段开始，所谓毕生二，二生三，三生万物，万物变幻，九九八十一后又再循环，归一。第一阶段优化时就提到从整个记账申请耗时剖析，幂等表和账务流水表的查问和插入操作耗时比较严重，此时幂等表曾经分表实现，那么如果把插流水操作改成异步插入呢？没错，首先流水异步插入不会对业务造成影响，其次改成异步后能够升高整个事务周期，事务耗时小了，能够更快的开释资源。最初就算没有成果，通过异步写入也能够达到一个削峰的目标。通过 MQ 积压，升高数据库写入速度，爱护数据库。
PS：因为流水表每天都是亿级流水写入，数据量还是比拟大的。
批改后咱们很快上线了，毕竟工夫贵重，果然九九归一，有成果了。

上图中灰色是咱们把流水改为异步插入后的耗时曲线，和之前比成果非常明显。即便顶峰时段，耗时也只有 30 几毫秒。
再看一下数据库监控图，和之前比，压力曾经降落的非常明显了，此时终于松了一口气。

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第四阶段优化：然而作为一个技术人，此时不应该失去满足，回头想想索引决裂的事件，的确是迷信的，不应该改了没有作用。从新梳理后发现开发小伙伴应用的雪化算法是变异后的算法，说白了就是只能保障全局散列（分布式而言），然而部分依然是间断的（单机而言）。如果间接改用 uuid 呢，抱着试一试的想法，又进行了一轮革新。果然这一想法失去验证。
投产后数据库压力又降了不少。上面三张图展现了优化前，利用优化，索引决裂优化的成果。