电商系统高并发接口的优化实践

一、背景

最近这几天，发现公司线上服务中，有一个接口耗时剧增，刚开始以为是gc导致的，后面通过检查日志发现是由于部分请求的数据量比较大，导致接口处理耗时增大导致的，于是尝试对接口进行优化，接口耗时从原来的20-50ms，经过优化后稳定在25ms。在减少接口耗时的同时，也增强了接口的稳定性。

原来接口对数据大致的处理逻辑：

存在的问题：
1、多次串行调用接口，增大了接口总的耗时。
2、数据处理未作分片并行处理，某些区域下商品少处理速度快，某些区域下商品多处理速度慢，接口耗时不稳定。

优化后对数据处理的大致逻辑：

优化思路：
1、参与该业务逻辑处理的区域数量大概在5个左右，每个区域下的商品在1-400个不等。所以实时调用查询接口这一步可以优化，我们可以事先把所有区域下的所有商品在内存中进行缓存。
2、由于过滤和排序操作的耗时和数据量是成正相关的，因此我们需要对实时调用过滤、排序接口进行分片并行处理，减少接口耗时。
3、原接口使用了同步阻塞的代码，我们这次需要换成异步非阻塞的方法来执行。

二、代码实现

1、曝光过滤这一块，耗时相对较短，不需要分片，直接流处理就可以。这段耗时基本在1ms左右就能完成。

	/**
     * 曝光过滤
     * @param mallHomeContext
     * @param spuSnList
     * @return
     */
    public ListenableFuture<List<String>> exposeFilterAsync(MallHomeContext mallHomeContext, List<String> spuSnList){
   
        if (CollectionUtil.isEmpty(spuSnList)) {
   
            return Futures.immediateFuture(Collections.emptyList());
        }
        //布隆过滤器存储曝光过滤
        BiBloomFilter biBloomFilter = mallHomeContext.getBiBloomFilter();
        List<String> exposeFilterSpuSnList = spuSnList.stream()
                .filter(spuSn -> !biBloomFilter.isExist(spuSn))
                .collect(Collectors.toList());
        return Futures.immediateFuture(exposeFilterSpuSnList);
    }

2、商品状态校验，需要使用线程池对数据做分片并行处理。分片的大小，直接影响接口耗时。

	/**
     * 商品接口过滤（线程池分片进行）
     * @param envParam
     * @param spuSnList
     * @return
     */
    public ListenableFuture<List<String>> mallFilterAsync(EnvParam envParam, List