Posted by on | Featured

关键要点

  • 应将延迟问题视为一项至关重要的产品要素——必须像关注安全性和可靠性一样认真对待它。
  • 通过设定延迟上限，确保请求路径中的每一个环节都能满足“低于100毫秒”的要求。
  • 除非主动采取措施进行优化，否则随着系统、流量及依赖关系的变化，性能很可能会下降。
  • 应让更多人参与到性能优化工作中来，将性能评估纳入日常审查流程、仪表盘展示以及发布流程中——而不是只由某个“性能团队”来负责。
  • 让架构设计创造出高效的路径，同时依靠企业文化（包括数据监控与责任机制）来确保这种高效性能够长期保持。

一毫秒的成本：为何延迟会影响用户体验

当我们谈论API性能时，往往会用一些技术术语来描述，比如响应时间、CPU使用量、连接池等。但在现实世界中，尤其是在全球范围内的商业和支付平台中，延迟实际上会带来严重的人为后果。50或100毫秒的延迟可能单独来看并不明显，但当这种延迟在大量交易中累积起来时，它很可能会阻止顾客完成购买、扰乱支付流程，或者削弱用户对产品的信任。

性能对用户体验的影响远远早于它对各种技术指标的影响。用户并不会用秒表来测量延迟时间，而是能直接感受到它的存在。120毫秒的结账流程与80毫秒的结账流程之间的差异肉眼是无法察觉的，但从情感体验来看，这种差异却会让人觉得“流畅”与“略显烦人”之间存在天壤之别。在少量交易中，这种差异可能很容易被忽略；但在数以百万计的交易场景中，它就会导致转化率下降、购物车被放弃、收入减少等问题。具有讽刺意味的是，为了解决这些由延迟引起的问题而所需的工程努力——比如开发新功能、进行实验或制定用户留存策略——往往远远超过了最初预防延迟所需的工作量。

在处理大量请求的高吞吐量平台上，延迟现象会更加严重。如果某项服务在正常情况下会导致30毫秒的延迟，在高峰负载期间这个延迟可能会增加到60毫秒，而当下游依赖环节出现问题时，延迟甚至可能达到120毫秒。延迟并不会以渐进的方式恶化，而是会不断累积。一旦系统的尾部延迟值（如p95、p99百分位数值）开始上升，它就会无形中给所有依赖于你的上游服务带来影响。每项服务都会自身增加一些延迟因素，比如序列化处理的开销或网络传输的时间消耗。最初只是某个API出现的微小延迟，最终可能会引发整个系统中数十个相互关联的服务相继出现性能下降的问题。

这就是为什么表现优异的架构团队会将速度视为一种产品特性，而不仅仅是一种有益的副产品。他们设计系统时，会像关注安全性和可靠性一样，有意识地制定计划、设定明确的预算和预期目标，并采用能够确保在压力环境下用户体验依然良好的设计方案。

理解这一点的一个有效方法是通过“延迟预算”来分析。现代团队不会将性能简单地视为一个固定的数值（比如“API响应时间必须控制在100毫秒以内”），而是会将其分解为整个请求处理流程中的各个环节：

  • 边缘处理环节的延迟：10毫秒
  • 路由环节的延迟：5毫秒
  • 应用逻辑处理环节的延迟：30毫秒
  • 数据访问环节的延迟：40毫秒
  • 网络传输环节的延迟：10–15毫秒

每个环节都会被分配到一定的预算资源。这样一来，延迟就从一个抽象的目标变成了一个具体的设计约束条件。在这种情况下，各种权衡就变得清晰可见了：“如果我们在服务层添加某个功能，那么我们需要舍弃或优化哪些部分，才能确保不会超出预算？”正是这样的技术讨论、文化交流以及组织协调，才催生了高效的系统。

本文的核心观点很简单：低延迟并不是一种优化措施，而是一种设计结果。它源于我们在数据局部性处理、异步与同步流程的选择、缓存策略的制定、错误隔离机制的设计以及系统可观测性的考量等方面所做出的决策。对于许多系统来说，实现低于100毫秒的响应时间是完全可能的，但要在高负载环境下保持这种性能，就需要工程团队、产品团队和运维团队之间的紧密协作。

在接下来的内容中，我们将详细分析真实系统的架构构成，了解当时间以毫秒为单位来衡量时，工程团队是如何进行各种权衡取舍的，以及企业是如何在系统首次发布后继续维持其高性能水平的。高效的系统绝非偶然形成，而是经过精心设计才得以实现的。

深入了解低延迟系统的架构原理

在讨论性能优化之前，我们首先需要从整体上了解低延迟系统的实际构成。低于100毫秒的响应时间并非源于某个单一的巧妙设计，而是由一系列协同工作的组件共同作用的结果。因此，我们应该把这种设计思路理解为“去除整个处理流程中不必要的环节”，而不是单纯地“加快某一个步骤的速度”。

大多数现代系统——尤其是那些用于商业和支付领域的系统——都采用了分层架构。从外部看，这种架构似乎非常简单：用户发起请求后，请求会首先经过API网关，然后进入服务层，与数据库进行交互，最后得到响应结果。但实际上，在这一看似简单的流程背后，隐藏着一条错综复杂的链条，在这个链条中，每一个处理环节、每一次数据序列化操作、每一次缓存命中或未命中的情况都会直接影响用户的体验效果。

让我们来了解一下快速系统的架构结构，以及那些通常会导致延迟的环节。

请求处理流程：延迟是如何产生的

一个典型的、耗时低于100毫秒的请求处理流程可能如下所示：

  1. 客户端 → 内容分发网络或边缘网络
    最近的节点会接收请求并对其进行智能路由。
    目标延迟：5–15毫秒
  2. 边缘节点 → API网关
    负责身份验证、路由选择和流量控制。
    目标延迟：5毫秒
  3. API网关 → 服务层
    执行业务逻辑并进行请求分发。
    目标延迟：20–30毫秒
  4. 服务层 → 数据层
    从数据库、缓存或搜索系统中获取数据。
    目标延迟：25–40毫秒
  5. 服务层 → API网关 → 客户端
    进行数据序列化处理并完成网络传输。
    目标延迟：5–10毫秒

如果整个处理流程设计得当，那么即使在高峰负载情况下，整个请求处理链的响应时间也依然可以保持稳定。但只要其中任何一个环节出现延迟，整个系统就会受到影响。因此，构建快速系统时，必须全面了解整个请求处理流程，而不仅仅关注自己负责的部分。

延迟的真正来源（并非你想象的地方）

在大多数情况下，延迟并不是由“代码运行速度慢”引起的。在生产环境中，延迟通常来源于以下因素：

1. 网络传输环节

每一个网络传输环节都会增加延迟：

  • TLS握手过程
  • 连接池等待时间
  • DNS查询
  • 数据在不同区域之间的传输

减少一个网络传输环节，往往比重写100行Java代码更能有效降低延迟。

2. 数据序列化与数据量大小

JSON数据的序列化和反序列化过程其实会消耗较多的系统资源。任何不必要的字段都会增加处理难度。虽然二进制格式（如Protobuf）能有所帮助，但它们也会带来额外的运营开销。

3>未缓存的数据

在错误的时间点发生缓存未命中的情况，可能会导致延迟增加一倍甚至三倍。因此，在部署新版本时，采取适当的“预热策略”非常重要。

4>数据库查询方式

数据库查询带来的延迟往往与查询方式、索引设置以及数据量的多少有关。如果索引设计不合理，一个原本只需10毫秒的查询可能会变成120毫秒的耗时操作。当每秒钟有成千上万的请求需要处理时，这种延迟累积效应会更加明显。

5>依赖的其他服务

在这种情况下，延迟会变得难以预测。如果你的服务调用了三个下游服务，那么你的响应时间往往会被其中最慢的那个服务所决定。

因此，异步处理、缓存机制以及故障保护机制就显得尤为重要了。（我们后续会进一步探讨这些内容。）

延迟预算：您最重要的架构工具

表现优异的工程团队并不会仅仅“测量延迟”，而是会为延迟设定预算。延迟预算就像财务预算一样：每个人都会得到固定的额度，而且任何人都不被允许超支。

一个典型的100毫秒延迟预算可能如下所示：

层次 预算（毫秒）
边缘节点/内容分发网络 10
网关 5
服务逻辑层 30
数据库/缓存 40
网络抖动 10

通过设定预算，性能问题就可以被有效地管理和调整。工程师现在可以这样提问：

“如果我们添加功能X，那么哪个层次会因此损失相应的毫秒数呢？”

如果没有预算作为参考，关于性能的讨论就会变得模糊且主观。

了解系统结构的重要性

在后续章节中我们会讨论的所有内容——异步处理、缓存层级结构、断路器机制以及备用方案——只有在你真正理解了系统的整体架构之后，才能真正理解它们的意义。如果不了解整个生态系统，仅仅优化某个单一服务，就如同升级汽车引擎却忽略车轮、刹车和燃油系统一样毫无意义。

高效的系统通常具备以下特点：

  • 传输环节较少
  • 会积极利用本地缓存
  • 数据访问路径具有可预测性
  • 优先采用并行处理而非串行执行
  • 能够将性能较慢的组件隔离出来
  • 在负载较大时，系统尾端延迟依然稳定

一旦我们清晰地了解了系统的整体架构，就可以开始探讨如何实际实现这些设计理念，让系统真正发挥出高效的能力。

工程实践指南：让API保持极快响应速度的关键权衡策略

追求低延迟实际上就是追求系统的可预测性。高效的系统并不是通过微小的优化措施构建出来的，而是通过一系列经过深思熟虑的、分层次的设计决策来实现的，这些决策旨在将不确定性降到最低，并有效控制系统尾端延迟。本节将详细分析在高吞吐量系统中实际使用的一些模式、权衡策略以及防护机制。

异步处理：轻松实现并行性

导致API性能低下的根本原因往往在于串行依赖关系。

如果你的系统需要执行三个下游调用，每个调用的耗时为40毫秒，那么在没有进行任何实际业务处理的情况下，你就已经浪费了120毫秒的时间。

采用并行处理方式

Java中的CompletableFuture非常适合用于实现并行处理，尤其是当与专为下游并发操作优化的自定义执行器结合使用时：

ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(
        20, 40, 60, TimeUnit.SECONDS,
        new LinkedBlockingQueue<>(500),
        new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
);

CompletableFuture<UserProfile&gt> profileFuture =
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> profileClient.getProfile(userId), pool);

CompletableFuture<List<Recommendation&gt>> recsFuture =
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> recClient.getRecs(userId), pool);

CompletableFuture<OrderSummary&gt> orderFuture =
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> orderClient.getOrders(userId), pool);

return CompletableFuture.allOf(profileFuture, recsFuture, orderFuture)
        .thenApply(v -> new HomeResponse(
                profileFuture.join(),
                recsFuture.join(),
                orderFuture.join()
        );

但这里有一个大多数文章从未提及的注意事项：

异步代码并不能消除阻塞现象——它只是将阻塞行为隐藏在线程池中而已。

如果你的执行器配置不当，就可能会引发以下问题：

  • CPU资源过度消耗
  • 线程竞争
  • 队列堵塞
  • 内存不足错误
  • 整个系统运行速度逐渐下降

线程池配置经验法则:

对于那些需要依赖I/O操作的请求，线程池的大小应该按照以下公式来计算：

2 × CPU核心数量 × 每个请求预期需要的并行处理任务数

（具体数值可以通过p95/p99压力测试来确定)

多层缓存：实现高效处理流程的关键

高效的系统并不会消除需要完成的工作量，而是能够避免重复进行那些耗时较多的操作。

典型的缓存层次结构如下：

  1. 本地缓存（如Caffeine）——响应时间低于1毫秒
  2. Redis缓存——响应时间为3至5毫秒
  3. 数据库——响应时间为20至60毫秒以上

应采用双层缓存机制。在这个例子中，Redis的缓存有效期设置为10分钟，而本地内存缓存也应设置过期时间（通常这个时间应该更短）；否则，这些缓存可能会变成“永久性缓存”，导致各个系统实例持续使用过时的数据。

public ProductService(RedisClient redis, ProductDb db) {
    this.redis = redis;
    this.db = db;
    this.localCache = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(50_000)
        .expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(1)) // 这个时间应该短于Redis的缓存过期时间
        .build();
}

public ProductInfo getProductInfo(String productId) {
    ProductInfo local = localCache.getIfPresent(productId);
    if (local != null) return local;

    ProductInfo redisValue = redis.getproductId);
    if (redisValue != null) {
        localCache.putproductId, redisValue);
        return redisValue;
    }

    ProductInfo dbValue = db.fetch productId);

    redis.setproductId, dbValue, Duration.ofMinutes(10));
    // 由于localCache的缓存过期时间为1分钟，因此这里还需要再次更新本地缓存
    localCache.put(productId, dbValue);
    return dbValue;
}

这种机制能够确保大多数请求都通过高效处理路径来完成，而那些耗时的操作则被安排在低效处理路径中。

缓存失效处理：计算机科学中最棘手的问题（至今依然如此）

低延迟系统在很大程度上依赖于缓存机制，但如果没有合理的缓存失效策略，这种依赖就会变成一个隐患。

无效化机制主要有三种类型：

基于时间的失效化机制 优点 缺点
1. 基于时间戳（TTL）的失效化 实现简单、安全性高，应用范围广 TTL值越长，数据过时的风险越大
2. 基于事件的失效化机制 当数据发生变化时，生产者会向下游缓存发送“失效化”指令 这种机制要求对数据的所有权有明确的界定
3. 基于版本的失效化机制 缓存键中会包含版本信息，例如：product:v2:12345 当版本号发生变化时，旧数据将无法被访问

并没有一种适用于所有情况的“最佳”失效化策略。正确的选择取决于数据的更新频率以及数据过时的后果有多严重——正因为如此，对数据进行分类才显得十分重要。

数据分类：并非所有数据都适合被缓存

这一点几乎所有的缓存相关文章都会忽略，但实际应用中却必不可少。

不能把所有数据都视为同等重要。在决定将某段数据放入缓存之前，首先需要对其进行分类：

分类标准 分类的含义 缓存建议 示例
公开数据 可以安全地存储在任何地方（如CDN、Redis或本地内存中）。 可以自由进行缓存处理，通常使用基于TTL的失效化机制即可。 产品名称、图片、元数据等
内部数据 可以缓存，但需要采取一些限制措施。 在缓存时必须设置相应的范围限制、TTL值以及访问控制规则。 内部ID、标志等信息
机密数据 包含敏感用户信息的数据。 只有在经过加密处理，并且设置严格的TTL值后，才能被缓存。 电子邮件地址、电话号码、完整用户信息等
受限制数据 属于高度敏感的支付相关数据。 绝对不能被缓存。 原始卡号、CVV码、未脱敏的PAN号码等

那么，什么时候应该采取严格的缓存策略，什么时候又可以放宽限制呢？

选择哪种缓存策略取决于数据的类型……例如：

  • 产品目录数据 → 可以使用较长的TTL值，允许数据过期
  • 价格信息、促销活动 → 应设置更短的TTL值或采用基于事件的失效化机制
  • 支付信息、账户余额 → 绝对不能被缓存，或者只能缓存经过加密处理或聚合后的数据

通过简单的分类检查，就可以帮助工程团队避免无意中违反相关法规。

if (data.isRestricted()) {
　   throw new UnsupportedOperationException("无法缓存PCI/PII数据");
}

断路器：防止缓慢的依赖项影响下游的延迟

速度慢是导致p99值突然上升的主要原因之一。一个依赖项并不需要完全失效才会造成问题——持续的延迟就已经足够了。如果每个请求都要等待某个性能逐渐下降的下游接口，那么就会消耗大量的线程、形成队列，从而将局部的速度问题演变成更严重的整体延迟问题。

断路器可以在你的服务与不稳定的依赖项之间起到隔离作用。当错误或超时情况达到预设阈值时，断路器会自动切断与该依赖项的连接，暂时停止向该接口发送请求。这样，系统就能从“等待并逐渐积累延迟”转变为能够产生可预测的结果：快速失败并立即采取补救措施，从而保证你的API依然能够正常响应用户的请求。

Resilience4j提供了轻量级的保护机制：

CircuitBreakerConfig config = CircuitBreakerConfig.custom()
        .failureRateThreshold(50)
        .slidingWindowSize(20)
        .waitDurationInOpenState(Duration.ofSeconds(5))
        .build();

CircuitBreaker cb = CircuitBreaker.of("recs", config);

Supplier<List&lt>Recommendation>&gt> supplier =
        CircuitBreakerdecorateSupplier(cb, () -> recClient.getRecs(userId));

try {
    return supplier.get();
} catch (Exception ex) {
    return Collections.emptyList();  // 快速采取补救措施
}

当断路器被触发时：

  • 请求会立即失败（响应时间小于1毫秒）
  • 没有任何线程会被阻塞
  • 你的API依然能够保持稳定运行

补救措施：“快速且不完全”往往比“缓慢但完美”更有效

当某个依赖项的性能较差或无法正常工作时，补救措施可以确保你的系统仍能继续正常运行。关键不在于假装什么问题都没有发生，而在于防止下游的延迟影响整个系统的性能。在许多用户使用场景中，快速但效果稍差的响应，往往比延迟很长时间却能提供完美结果的响应要好得多。

补救措施应该满足以下要求：

  • 能够提供有用的信息
  • 响应速度要快且可预测
  • 不会增加系统的负担
  • 其工作原理要易于理解

超时机制也是系统设计中不可或缺的一部分。如果某个下游接口的超时时间为“几秒钟”，那么这个超时设置很可能会破坏我们原本设定的“小于100毫秒”的响应时间目标。因此，超时设置必须与你之前设定的延迟预算以及该依赖项的性能指标相符合——尤其是在那些由多个请求组成的复杂流程中，一个性能缓慢的接口很可能会导致整体延迟的增加。

举个例子：如果无法快速获取完整页面的内容，那么系统可以返回一个缓存的页面快照。这种机制之所以能够生效，是因为它是建立在之前讨论过的缓存技术基础之上的——这再次说明了：实现低延迟目标需要综合考虑预算分配、缓存策略、超时设置以及容错机制等多种因素。

public ProductPageResponse getPage(String productId) {
    try {
        return fetchFullPageproductId);
    } catch (TimeoutException e) {
        return fetchCachedSnapshot(productId);  // 使用缓存的页面快照
    }
}

备用方案并不能消除故障——它们只是在系统运行缓慢时减少对用户造成的影响而已。

数据分区：降低热点负载与尾峰现象

通过数据分区，可以减少锁竞争、缩小索引扫描的范围，并提升数据访问的局部性。

以下是一个简单的示例，演示了如何按地区对数据进行分区：

CREATE TABLE orders_us PARTITION OF orders FOR VALUES IN ('US');
CREATE TABLE orders_eu PARTITION OF orders FOR VALUES IN ('EU');

应用程序层需要进行相应的调整，才能有效地利用这些数据分区功能：

String table = region.equals("US") ? "orders_us" : "orders_eu";
return jdbc.query("SELECT * FROM " + table + " WHERE user_id=?", userId);

对于以读操作为主的API系统来说，数据分区是必不可少的。

可观测性：让性能变得可量化

高效的系统并非仅仅源于良好的架构设计，更离不开持续性的可观测性监控。延迟阈值、断路器机制、缓存层、线程池……这些技术如果无法帮助你了解系统在真实负载下的运行状况，那就毫无意义。

关于低延迟的最大误解在于：一旦实现了低延迟，任务就完成了。事实上恰恰相反：

如果不主动维护，系统的性能会逐渐下降。

正因为如此，高性能的工程团队才会将可观测性视为最重要的工具——它不仅仅是一种调试手段，而是一种持续的性能管理机制。

关注真正重要的指标：p50、p95、p99等

大多数仪表盘都会自豪地展示平均延迟时间，但在分布式系统中，这一指标几乎毫无用处。用户实际感受到的其实是系统的尾峰延迟：

  • p50 → “普通用户”的体验
  • p95 → “稍遇不顺的用户”的体验
  • p99 → “如果这种情况频繁发生，用户就会放弃使用你的产品”

如果你的p50延迟为45毫秒，而p99延迟为320毫秒，那么你的系统根本算不上高效——它只不过是偶尔表现良好而已。

高效的系统会致力于提升系统的可预测性，而不仅仅是平均性能。

使用Micrometer进行性能监控

Micrometer已成为现代Java系统中衡量各项指标的行业标准，它使得延迟数据的采集变得极其简单。

以下是一个用于API端点的Micrometer示例：

@Autowired
private MeterRegistry registry;

public ProductInfo fetchProduct(String id) {
    return registry.timer("api.product.latency")
            .record(() -> productService.getProductInfo(id));
}

这一行代码能够生成以下数据：

  • p50、p90、p95、p99等延迟分布图
  • 系统吞吐量（请求/秒)
  • 最大观测延迟值
  • 适用于仪表盘的实时数据曲线
  • 用于评估服务水平目标的指标

你还可以添加自定义标签，以获得更深入的分析结果。

registry.timer("api.product.latency",
        "region", userRegion,
        "cacheHit", cacheHit ? "true" : "false");

我们内部采用的一条规则是：

凡是可能影响延迟的因素，都必须被标记出来。
例如地区、设备类型、API版本、缓存命中/未命中情况、是否触发了备用方案等等。

这样做能够实现“语义化的可观测性”——这与那些无法提供实际意义的指标截然不同。

分布式追踪：低延迟系统的关键工具

指标只能告诉你某件事花费了多长时间，而追踪技术则能帮你弄清楚其中的原因。
通过使用OpenTelemetry与Jaeger，你可以完整地追踪整个请求的处理流程：

Span span = tracer.spanBuilder("fetchProduct")
        .setSpanKind(SpanKind SERVER)
        .startSpan();

try (Scope scope = span.makeCurrent()) {
    return productService.getProduct(id);
} finally {
    span.end();
}

在Jaeger中可视化这些数据后，你会看到以下信息：

  • 网关处理时间
  • 服务逻辑执行时间
  • 并行调用的情况
  • 是使用缓存还是访问数据库
  • 下游环节的延迟
  • 数据序列化所需的时间

通过这种方式，团队就能发现各种问题，例如：

  • “数据库没有问题，但Redis系统每小时都会出现性能波动”。
  • “API网关在解析请求头时花费了10毫秒”。
  • “在高流量期间，线程池出现了资源不足的情况”。

追踪技术能够揭示那些任何仪表盘都无法发现的延迟问题。

SLO与延迟预算：确保团队保持诚信的约束机制

如前所述，延迟预算只有当团队真正去测量并遵守这些预算时，才能发挥其作用。
一个典型的SLO（服务水平目标）示例如下：

  • 目标值：p95值小于120毫秒
  • 评估周期：30天
  • 允许的误差范围：5%的请求可能会超出这个阈值

SLO消耗速度实际上是指你消耗这些误差预算的速度与“预期”速度之间的差异。如果消耗速度为1，说明你的使用速度正好能在SLO评估周期结束时耗尽所有预算；而如果超过1，就意味着你的使用速度过快了。当消耗速度突然上升时，团队就会放缓新功能的发布进度，优先处理性能优化工作（比如回滚代码、减少系统负载、优化关键路径、修复导致延迟的组件等等）。这是确保“将延迟控制在100毫秒以内”这一目标不会逐渐变得遥不可及的最有效方法之一。
一个非常实用的消耗速度预警规则是：
如果10分钟内的消耗速度超过14.4，就立即发出警报
解释：14.4这个数值是一个常见的临界值——如果持续以这样的速度消耗预算，那么30天的误差额度可能在大约2天内就被用完，因此这个预警被视为非常紧急的。
这种预警机制的作用在于：在问题还刚刚开始出现、影响范围还不大的时候，就能及时采取措施，避免问题扩散到更多用户手中。团队通常会结合渐进式部署策略和模拟测试来使用这一预警机制，但关键在于，消耗速度预警是一种与用户实际体验到的延迟直接相关的、专门为SLO设计出来的早期警示系统。

线程池的可观测性：隐藏的延迟杀手

线程池其实是导致延迟指标超标的最常见原因之一。从表面上看，使用线程池似乎能提升性能（“并行处理下游请求”），但在高负载环境下，它们却可能成为性能瓶颈：线程数达到饱和状态，队列长度不断增加，请求开始等待，原本的“异步处理机制”也会悄然演变成压力堆积和尾端延迟激增的现象。棘手的是，这种问题并不总是表现为CPU使用率过高，而更多是表现为请求等待时间过长。

因此，在这种情况下，可观测性就显得尤为重要了。如果无法实时了解线程池的饱和状态和队列长度的变化，那么等到p99值大幅上升时，问题才会被发现。请对您的线程池进行监控：

ThreadPoolExecutor executor = (ThreadPoolExecutor) pool;

registry.gauge("threadpool.active", executor, ThreadPoolExecutor::getActiveCount);
registry.gauge("threadpool.queue.size", executor, e -> e.getQueue().size());
registry.gauge("threadpool_completed", executor, e -> e.getCompletedTaskCount());
registry.gauge("threadpool.pool.size", executor, ThreadPoolExecutor::getPoolSize);

如果发现以下情况：

  • 活跃线程数等于线程池的最大容量
  • 队列长度持续增加
  • 被拒绝的请求数量不断上升

那么说明您的异步处理机制已经变成了同步堆积，进而会导致以下问题：

  • 请求重试次数增多
  • 超时现象频发
  • 系统整体运行速度变慢
  • p99值急剧上升

在低延迟环境中，对线程池进行监控是必不可少的。

可观测性并非仅仅是数据面板——它更是一种文化

其中最重要的因素在于企业文化：

    • 团队要对自己的系统产生的延迟负责
    • 数据面板每周都会被审查一次
    • 服务级别目标决定了工程开发的优先级

一旦出现性能下降，就会立即展开问题分析

  • 缓存命中率与系统正常运行时间一样会被密切监控
  • 任何代码变更都可能对系统性能产生影响

只有当团队始终保持诚实和透明时，系统才能持续保持高性能。

超越架构层面：企业如何确保API的高性能——以及未来的发展方向

开发一个响应时间低于100毫秒的API已经相当具有挑战性；而随着系统的不断扩展，如何让它始终保持高性能则更为困难。随着时间的推移，功能不断增加、新的依赖关系出现、流量模式发生变化，以及组织结构调整等因素都会导致系统性能下降。虽然架构为系统的高性能提供了基础，但长期来看，真正的关键在于习惯、责任意识，以及一种将延迟问题视为首要关注点的文化。

从现实世界中的各种系统中可以得出一个简单的结论：

只有当整个团队都将提升性能作为自己的职责时，系统才能持续保持高性能。

文化是维持高性能的基石

那些表现优异的企业会将性能问题视为全体员工的共同责任，而这种文化理念才是确保API长期保持高性能的关键。开发团队要对自己所构建的服务所产生的延迟负责，在设计阶段就要明确了解每项变更会带来多大的性能影响，并在性能出现波动时及时采取行动。工程师们在设计评审过程中会经常提出与性能相关的问题——“这个变更会增加多少次请求处理环节？”、“这个操作是否适合使用缓存？”、“最坏情况下，p99值会受到怎样的影响？”——通过这些方式，确保延迟问题始终成为日常决策的重要考量因素。当出现问题时，这些企业会采取“无责备的学习”机制：他们不会互相指责，而是会深入分析尾端延迟的原因，优化系统设计，调整服务级别目标，并加强相应的防护措施。在这种文化氛围中，性能提升并非是一项特殊的任务，而只是团队日常工作的常态而已。

从低延迟系统中获得的宝贵经验

在生产环境中反复出现的问题包括：

  • 线程池可能会引发严重问题——规模过小的线程池会导致资源不足，而规模过大的线程池则会引发CPU过度消耗。配置不当的异步任务处理机制是导致系统延迟急剧增加的主要原因之一。
  • 缓存失效处理比缓存命中更为重要——只有当数据正确时，缓存命中才真正具有意义。如果无法安全地执行缓存失效操作，那么选择返回过时的结果反而更可取。基于事件的缓存失效机制有助于确保系统既快速又准确。
  • <>稳定性远比速度更重要——那些延迟始终稳定在50毫秒以内的系统，要比那些延迟波动范围在10到300毫秒之间的系统可靠得多。可预测性才是真正的关键因素，而非单纯的吞吐量。
  • 距离近远比优化手段重要——跨区域调用往往是导致高延迟的根本原因。将数据读取操作放在离用户更近的地方进行，远比使用复杂的索引技术更为有效。

这些经验构成了那些能够长期保持高性能的系统所具备的“工程本能”。

应避免的错误做法

即便是成熟的系统也容易陷入一些常见的陷阱：

  • 将测试环境的延迟视为实际运行中的延迟
  • 不采取隔离措施就过度使用响应式设计模式

    • <li在性能瓶颈处进行同步日志记录 <li在API网关中嵌入过多的逻辑处理

  • 仅使用一个大型缓存而忽略分层缓存机制

这些错误做法会导致系统性能逐渐下降——一些细微的缺陷会不断累积，最终导致系统延迟急剧增加。

低延迟系统的未来发展方向

未来的高速系统将不仅仅依赖于新的技术框架，更会具备智能的自适应能力：

  1. 基于实时延迟的动态路由机制——请求会被自动路由到实时延迟最低的区域、服务器或实例。
  2. 人工智能辅助预测——模型能够预测缓存未命中情况、流量激增以及依赖关系性能下降，从而帮助系统提前进行优化。
  3. 预测性缓存预热——系统会根据访问模式，在高流量请求到来之前几分钟或几秒内预先加载所需数据。
  4. 边缘端原生执行——关键逻辑和预计算结果会被直接部署在离用户更近的地方，从而进一步降低延迟。

这些变革使得系统性能调整的方式从被动响应转向了主动优化。

真正的核心理念：架构是蓝图，文化才是推动系统持续高性能运行的动力

最后也是最重要的一点：

架构可以让系统变得快速，但只有良好的文化氛围才能确保系统长期保持高性能。

那些密切关注系统延迟指标、在设计阶段就考虑性能限制，并且能够从各种问题中吸取经验的团队，才能够持续地为大规模用户提供流畅的使用体验。

持续的低延迟并非偶然，而是长期以来，在各个团队以及在技术应用层面所做出的那些细致且有条不紊的决策所带来的结果。因此，……

Tags: ,
Comments are closed.