背景

做过2B类系统的同学都知道，2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量，这不，我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据，每个单据七八十个字段，请给我优化。





Excel导入技术选型

说起Excel导入的需求，很多同学都做过，也很熟悉，这里面用到的技术就是POI系列了。
但是，原生的POI很难用，需要自己去调用POI的API解析Excel，每换一个模板，你都要写一堆重复而又无意义的代码。
所以，后面出现了EasyPOI，它基于原生POI做了一层封装，使用注解即可帮助你自动解析Excel到你的Java对象。
EasyPOI虽然好用，但是数据量特别大之后呢，会时不时地来个内存溢出，甚是烦恼。
所以，后面某里又做了一些封装，搞出来个EasyExcel，它可以配置成不会内存溢出，但是解析速度会有所下降。
如果要扣技术细节的话，就是DOM解析和SAX解析的区别，DOM解析是把整个Excel加载到内存一次性解析出所有数据，针对大Excel内存不够用就OOM了，而SAX解析可以支持逐行解析，所以SAX解析操作得当的话是不会出现内存溢出的。
因此，经过评估，我们系统的目标是每天500万单量，这里面导入的需求非常大，为了稳定性考虑，我们最后选择使用EasyExcel来作为Excel导入的技术选型。

导入设计

我们以前也做过一些系统，它们都是把导入的需求跟正常的业务需求耦合在一起的，这样就会出现一个非常严重的问题：一损俱损，当大导入来临的时候，往往系统特别卡。
导入请求同其它的请求一样只能打到一台机器上处理，这个导入请求打到哪台机器哪台机器倒霉，其它同样打到这台机器的请求就会受到影响，因为导入占用了大量的资源，不管是CPU还是内存，通常是内存。
还有一个很操蛋的问题，一旦业务受到影响，往往只能通过加内存来解决，4G不行上8G，8G不行上16G，而且，是所有的机器都要同步调大内存，而实际上导入请求可能也就几个请求，导致浪费了大量的资源，大量的机器成本。
另外，我们导入的每条数据有七八十个字段，且在处理的过程中需要写数据库、写ES、写日志等多项操作，所以每条数据的处理速度是比较慢的，我们按50ms算（实际比50ms还长），那1万条数据光处理耗时就需要 10000 * 50 / 1000 = 500秒，接近10分钟的样子，这个速度是无论如何都接受不了的。
所以，我一直在思考，有没有什么方法既可以缩减成本，又可以加快导入请求的处理速度，同时，还能营造良好的用户体验？
经过苦思冥想，还真被我想出来一种方案：独立出来一个导入服务，把它做成通用服务。
导入服务只负责接收请求，接收完请求直接告诉前端收到了请求，结果后面再通知。
然后，解析Excel，解析完一条不做其它处理直接就把它扔到Kafka中，下游的服务去消费，消费完了，再发一条消息给Kafka告诉导入服务这条数据的处理结果，导入服务检测到所有行数都收到了反馈，再通知前端这次导入完成了。（前端轮询）





如上图所示，我们以导入XXX为例描述下整个流程：
  1. 前端发起导入XXX的请求；
  2. 后端导入服务接收到请求之后立即返回，告诉前端收到了请求；
  3. 导入服务每解析一条数据就写入一行数据到数据库，同时发送该数据到Kafka的XXX_IMPORT分区；
  4. 处理服务的多个实例从XXX_IMPORT的不同分区拉取数据并处理，这里的处理可能涉及数据合规性检查，调用其他服务补齐数据，写数据库，写ES，写日志等；
  5. 待一条数据处理完成后给Kafka的IMPORT_RESULT发送消息说这条数据处理完了，或成功或失败，失败需要有失败原因；
  6. 导入服务的多个实例从IMPORT_RESULT中拉取数据，更新数据库中每条数据的处理结果；
  7. 前端轮询的接口在某一次请求的时候发现这次导入全部完成了，告诉用户导入成功；
  8. 用户可以在页面上查看导入失败的记录并下载；
这就是整个导入的过程，下面就开始了踩坑之旅，你准备好了吗？

初步测试

经过上面的设计，我们测试导入1万条数据只需要20秒，比之前预估的10分钟快了不止一星半点。
但是，我们发现一个很严重的问题，当我们导入数据的时候，查询界面卡到爆，需要等待10秒的样子查询界面才能刷出来，从表象来看，是导入影响了查询。

初步怀疑

因为我们查询只走了ES，所以，初步怀疑是ES的资源不够。
但是，当我们查看ES的监控时发现，ES的CPU和内存都还很充足，并没有什么问题。
然后，我们又仔细检查了代码，也没有发现明显的问题，而且服务本身的CPU、内存、带宽也没有发现明显的问题。
真的神奇了，完全没有了任何思路。
而且，我们的日志也是写ES的，日志的量比导入的量还更大，查日志的时候也没有发现卡过。
所以，我想，直接通过Kibana查询数据试试。
说干就干，在导入的同时，在Kibana上查询数据，并没有发现卡，结果显示只需要几毫秒数据就查出来了，更多的耗时是在网络传输上，但是整体也就1秒左右数据就刷出来了。
因此，可以排除是ES本身的问题，肯定还是我们的代码问题。
此时，我做了个简单的测试，我把查询和导入的处理服务分开，发现也不卡，秒级返回。
答案已经快要浮出水面了，一定是导入处理的时候把ES的连接池资源占用完了，导致查询的时候拿不到连接，所以，需要等待。
通过查看源码，最终发现ES的连接数是在RestClientBuilder类中写死的， DEFAULT_MAX_CONN_PER_ROUTE=10，DEFAULT_MAX_CONN_TOTAL=30，每个路由最大10，总连接数最大30，而且更操蛋的是，这两个配置是写死在代码里面的，没有参数可以配置，只能通过修改代码来实现了。
这里也可以做个简单的估算，我们的处理服务部署了4台机器，每台机器一共可以建立30条连接，4台机器就是120条连接，导入一万单如果平均分配，每条连接需要处理 10000 / 120 = 83条数据，每条数据处理100ms（上面用的50ms，都是估值）就是8.3秒，所以，查询的时候需要等待10秒左右，比较合理。
直接把这两个参数调大10倍到100和300，（关注公号彤哥读源码一起学习一起浪）再部署服务，测试发现导入的同时，查询也正常了。
接下来，我们又测试了50个用户同时导入1万单，也就是并发导入50万单，按1万单20秒来算，总共耗时应该在 50*20=1000秒/60=16分钟，但是，测试发现需要耗时30分钟以上，这次瓶颈又在哪里呢？

再次怀疑

我们之前的压测都是基于单用户1万单来测试的，当时的服务器配置是导入服务4台机器，处理服务4台机器，根据上面我们的架构图，按理说导入服务和处理服务都是可以无限扩展的，只要加机器，性能就能上去。
所以，首先，我们把处理服务的机器加到了25台（我们基于k8s，扩容非常方便，改个数字的事），跑一下50万单，发现没有任何效果，还是30分钟以上。
然后，我们把导入服务的机器也加到25台，跑了一下50万单，同样地，发现也没有任何效果，此时，有点怀疑人生了。
通过查看各组件的监控，发现，此时导入服务的数据库有个指标叫做IOPS，已经达到了5000，并且持续地在5000左右，IOPS是什么呢？
它表示一秒读写IO多少次，跟TPS/QPS差不多，说明MySQL一秒与磁盘的交互次数，一般来说，5000已经是非常高的了。
目前来看，瓶颈可能在这里，再次查看这个MySQL实例的配置，发现它使用的是超高IO，实际上还是普通的硬盘，想着如果换成SSD会不会好点呢。
说干就干，联系运维重新购买一个磁盘是SSD的MySQL实例。
切换配置，重新跑50万单，这次的时间果然降下来了，只需要16分钟了，接近降了一半。
所以，SSD还是要快不少的，查看监控，当我们导入50万单的时候，SSD的MySQL的IOPS能够达到12000左右，快了一倍多。
后面，我们把处理服务的MySQL磁盘也换成SSD，时间再次下降到了8分钟左右。
你以为到这里就结束了嘛（关注公号彤哥读源码一起学习一起浪）？

思考

上面我们说了，根据之前的架构图，导入服务和处理服务是可以无限扩展的，而且我们已经分别加到了25台机器，但是性能并没有达到理想的情况，让我们来计算一下。
假设瓶颈全部在MySQL，对于导入服务，我们一条数据大概要跟MySQL交互4次，整个Excel分成头表和行表，第一条数据是插入头表，后面的数据是更新头表、插入行表，等处理完了会更新头表、更新行表，所以按12000的IOPS来算的话，MySQL会消耗我们 500000 * 4 / 12000 / 60= 2.7分钟，同样地，处理服务也差不多，处理服务还会去写ES，但处理服务没有头表，所以时间也按2.7分钟算，但是这两个服务本质上是并行的，没有任何关系，所以总的时间应该可以控制在4分钟以内，因此，我们还有4分钟的优化空间。

再优化

经过一系列排查，我们发现Kafka有个参数叫做 kafka.listener.concurrency，处理服务设置的是20，而这个Topic的分区是50，也就是说实际上我们25台机器只使用了2.5台机器来处理Kafka中的消息（猜测）。
找到了问题点，就很好办了，先把这个参数调整成2，保持分区数不变，再次测试，果然时间降下来了，到5分钟了，后面经过一系列调整测试，发现分区数是100，concurrency是4的时候效率是最高的，最快可以达到4分半的样子。
至此，整个优化过程告一段落。

总结

现在我们来总结一下一共优化了哪些地方：
  1. 导入Excel技术选型为EasyExcel，确实非常不错，从来没出现过OOM；
  2. 导入架构设计修改为异步方式处理，参考秒杀架构；
  3. Elasticsearch连接数调整为每个路由100，最大连接数300；
  4. MySQL磁盘更换为SSD；
  5. Kafka优化分区数和kafka.listener.concurrency参数；
另外，还有很多其它小问题，限于篇幅和记忆，无法一一讲出来。

后期规划

通过这次优化，我们也发现了当数据量足够大的时候，瓶颈还是在存储这块，所以，是不是优化存储这块，性能还可以进一步提升呢？
答案是肯定的，比如，有以下的一些思路：
  1. 导入服务和处理服务都修改为分库分表，不同的Excel落入不同的库中，减轻单库压力；
  2. 写MySQL修改为批量操作，减少IO次数；
  3. 导入服务使用Redis来记录，而不是MySQL；
但是，这次要不要把这些都试一遍呢，其实没有必要，通过这次压测，我们至少能做到心里有数就可以了，真的等到量达到了那个级别，再去优化也不迟。
好了，今天的文章就到这里了。