这个定时任务,从3min优化到200ms。老板,我尽力了!

近期,数据中心系统负荷大,mysql服务器的CPU动辄高达90%以上。代码和数据表存在很大优化空间。

这里分享一个定时任务批量处理数据的优化过程。

先介绍定时任务

先介绍下面2张数据表
字段数据量

platform_order

平台交易订单表

包括 主键自增 id、客户id、客户名称(冗余字段)、 服务商id(levy_id)、服务商名称(levy_name,冗余字段)

付款方式、付款状态、收款人、收款人收款账号(卡号/支付宝/微信)、项目id、付款金额、渠道商、销售代表、

创建时间、最近更新时间、付款完成时间,等等。

550w,每天增量3w

宽表,有多达54个字段。

levy_info

服务商信息表
字段包括 服务商id(levy_id)、服务商名称(levy_name),等若干字段50条,基础信息表,很少新增

项目程序里有一个定时任务,每间隔5分钟,定期为platform_order的冗余字段levy_name赋值。也就是,根据levy表里的信息来更新platform_order表。

最原始的程序实现

我相信这是绝大多数程序员的实现方式。

【第一步】求count: select count(1) from platform_order where levy_name is null

【第二步】分页从数据表获取 levy_name is null 的记录,例如每页1000条,放到List集合里。

【第三步】遍历List集合里的元素,根据记录的levy_id去查levy_info表,得到levy_name,执行SQL: update platform_order set levy_name =#{levy_name} where id =#{id}

这个定时任务启动后,不停刷日志,耗时≈3min

改进后的程序实现

【第一步】求count:SQL同上

【第二步】如果count>0,则执行一条update语句: update platform_order a join levy_info b on a.levy_id =b.levy_id set a.levy_name =b.levy_name where a.levy_name is null

这个实现方式,java着实少了许多行代码,不过,数据库倒是出现慢sql了。 count耗时≈2s + update语句耗时10~12s = 整个job耗时≈15s 。

洪荒之力,优化到200ms以内

【第一步】

不再是傻瓜式地一个 levy_name is null 条件了。而是再加一个 id >#{maxId} 条件。 maxId 值从哪里来?每次定时任务执行完后将最大记录id缓存起来。当然,服务启动后第一次是没有缓存的,就让maxId=0。

再者,执行的sql不是简单的count,而是select levy_id,min (id)as minId,max (id)as maxId from platform_order where id >#{maxId}and levy_name is null group by levy_id

【第二步】

上面的分组查询得到一个List集合,遍历集合元素,同样根据levy_id查levy_info表得到levy_info记录。

然后,如果你跟得上我的节奏,你应该能猜到,执行这样一个SQL:

update platform_order set levy_name=#{levy_name} where levy_id=#{levy_id} and id between #{minId} and #{maxId} and levy_name is null

View Code

顺便说一嘴,根据levy_id获取levy_info记录,我使用了缓存,缓存24h,豪横吧~

【第三步】

缓存最大id —> maxId

经过这个性能优化之后,job的耗时在100ms~200ms之间,这个耗时足可以令伙伴们尖叫!

这个定时任务,从3min优化到200ms。老板,我尽力了!

related MySql团队开发规范

11)单表字段数不要太多,建议最多不要大于50个。过度的宽表对性能也是很大的影响。
12)MySQL在处理大表时,性能就开始明显降低,所以建议单表物理大小限制在16GB,表中数据行数控制在2000W内。
业内的规则是超过2000W性能开始明显降低。但是这个值是灵活的,你可以根据实际情况进行测试来判断,比如阿里的标准就是500W,百度的确是2000W。实际上是否宽表,单行数据所占用的空间都有起到作用的。
13)如果数据量或数据增长在前期规划时就较大,那么在设计评审时就应加入分表策略,后续会有专门的文章来分析数据拆分的做法:垂直拆分(垂直分库和垂直分表)、水平拆分(分库分表和库内分表)。

Original: https://www.cnblogs.com/buguge/p/16812025.html
Author: buguge
Title: 这个定时任务,从3min优化到200ms。老板,我尽力了!

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