排查CPU使用率较高的问题

环境准备

示例代码：Spring Boot图书馆应用，包含一个查询所有书（约5万本）的总页数的Rest API。

mvn clean package

-Dserver.port=8888 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:ParallelGCThreads=2 -XX:ActiveProcessorCount=4 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=72 -XX:+DisableExplicitGC -Xmx1g -jar demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar

问题现象

ab -c 4 -n 100 http://localhost:8888/countAllBookPages

Time per request:       8818.986 [ms] (mean, across all concurrent requests)

问题定位

1. 登录ARMS控制台，在左侧导航栏选择应用监控 > 应用列表。
2. 在应用列表页面顶部选择目标地域，然后单击目标应用名称。
   说明 语言列显示图标的应用为接入应用监控的应用，显示-图标的应用为接入可观测链路 OpenTelemetry 版的应用。

3. 在左侧导航栏中单击CPU&内存诊断。

4. 在CPU&内存诊断页面选择目标快照时间后单击聚合分析，然后在快照详情面板单击Table。

   如下图所示，可以发现java.util.LinkedList.node(int)方法在CPU上执行的时间最长，但从表格上看不到调用关系，无法找到问题代码的位置。

   

5. 在快照详情面板单击Flamegraph查看火焰图。

   如下图所示，可以看到最占用CPU的方法是java.util.LinkedList.node(int)，并且可以看到它的调用方法是com.example.demo.DemoController.countAllBookPages(List)。

   

   结合示例源代码可以发现countAllBookPages方法的入参是书籍列表，此方法会遍历每本书，读取每本书的页数，并累加到总和中。

   countAllBookPages方法之所以占用了如此多的CPU，是因为List<Book> list实际上是LinkedList，其优点是插入和修改较快，但查找很慢。LinkedList的查找要从第一个元素开始，顺着引用关系逐个往后找，时间复杂度是O(n)。因此countAllBookPages方法需要从list中查找出每本书，比较容易遇到性能问题。

   @RestController
   public class DemoController {
       @GetMapping("/countAllBookPages")
       public ResultData<Long> index() {
           long start = System.currentTimeMillis();
           List<Book> list = queryAllBooks();
           long pageCount = countAllBookPages(list);
           return new ResultData<>(pageCount, System.currentTimeMillis() - start);
       }
   
       private List<Book> queryAllBooks() {
           Random random = new Random();
           List<Book> list = new LinkedList<>();
           for (int i = 0; i < 1024 * 50; i++) {
               list.add(new Book("Book" + i, 200 + random.nextInt(100)));
           }
           return list;
       }
   
       private long countAllBookPages(List<Book> list) {
           if (list == null || list.isEmpty()) {
               return 0;
           }
   
           long count = 0;
           for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
               count += list.get(i).getPageCount();
           }
           return count;
       }
       }

解决方案

通过问题定位已确认是由于LinkedList的查找较慢引起的问题，因此可以通过以下两个方法优化代码。

方法一

    private List<Book> queryAllBooks() {
        Random random = new Random();
        List<Book> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1024 * 50; i++) {
            list.add(new Book("Book" + i, 200 + random.nextInt(100)));
        }
        return list;
    }

ab -c 4 -n 100 http://localhost:8888/countAllBookPages

Benchmarking localhost (be patient).....done


Server Software:
Server Hostname:        localhost
Server Port:            8888

Document Path:          /countAllBookPages3
Document Length:        38 bytes

Concurrency Level:      4
Time taken for tests:   0.193 seconds
Complete requests:      100
Failed requests:        83
(Connect: 0, Receive: 0, Length: 83, Exceptions: 0)
Total transferred:      14217 bytes
HTML transferred:       3717 bytes
Requests per second:    517.84 [#/sec] (mean)
Time per request:       7.724 [ms] (mean)
Time per request:       1.931 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          71.90 [Kbytes/sec] received

方法二

private long countAllBookPages(List<Book> list) {
    if (list == null || list.isEmpty()) {
        return 0;
    }

    long count = 0;
    for (Book book : list) {
        count += book.getPageCount();
    }
    return count;
}

运行测试，发现接口平均响应时间缩短到了8.9毫秒，相比于原来的8.8秒，速度也提升了1000倍左右。

Time per request:       8.913 [ms] (mean)