在项目开发过程中，我们经常会遇到接口响应慢的问题。这不仅影响了用户体验，还可能降低了系统的吞吐量。为了提高接口性能，我们需要对整个系统进行全面的优化，包括代码层面、数据库、缓存、异步处理等方面。本文将分享一个接口性能优化之旅，希望能帮助大家掌握Pfinder使用、JSF异步调用等优化技巧，提升接口性能和定位问题的能力。
UMP诊断：
Max：10s
T99:1000ms
经常可用率下降
Pfinder诊断：
问题1：循环调用RPC 120次=1441ms
问题2：查询DB 286ms
问题3：未知操作 2000ms+
集成Pfinder SDK：
<!-- 引用 PFinder SDK 库 --><dependency><groupId>com.jd.pfinder</groupId><artifactId>pfinder-profiler-sdk</artifactId><version>1.2.2-FINAL</version></dependency>
上报效果
定位问题和进行代码分析
通过现象查看此处代码耗时占总耗时进一半左右，因此判断集合数据非常多，导致数据计算耗时较长。通过日志打印发现：waveInfos=3000+，sendDPackageCodes=7000+，因此可以看出两个集合因为数据过大导致耗时较长。
代码优化：使用Set进行处理
第一步：如果存在同步bean，为了不影响同步bean可以注入新的异步bean。需要
// 同步bean@Autowiredprivate XxxxxApi xxxxApi;// 异步实现bean,(jsf 这边相同接口 别名 最多支持3个)@Autowiredprivate XxxxxApi xxxxAsyncApi;<!-- 【异步】路由查询班次单号明细 --><jsf:consumer id="xxx" interface="xxx"protocol="jsf" alias="xx" timeout="xxx" retries="0" check="false"><jsf:method name="方法名称" async="true"/></jsf:consumer>
// Rpc代理类 需要返回CompletableFuture 对象public CompletableFuture<CommonDto<PageDto>> queryWaybillDetailByBusinessIdByAsync() {// 发起方法请求return RpcContext.getContext().asyncCall(() -> xxxxAsyncApi.method());;
public <T> T getResultDefaultTimeOut(CompletableFuture<T> future) {try {return future.get(10, TimeUnit.SECONDS);} catch (InterruptedException | ExecutionException | TimeoutException e) {throw new RuntimeException(e);}}
参考阅读：
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