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性能优化指导手册

  • 文档创建者:文档助手1
  • 历史版本:37
  • 最近更新:FineDataLink 于 2023-08-03
  • 优先推荐

    用户向管理员反馈,感觉系统使用卡慢,此时管理员会遭遇以下困境:

    1)无法衡量和定位问题

    2)需要被动的等待用户反馈问题

    因此帆软推出「FineOps运维平台(为企业提供帆软应用稳定运行和全方位运维管理的解决方案)」,帮助企业更好地解决以上问题。

    1)管理员可以自行查看系统健康观测,在用户反馈前主动发现系统出现了卡慢,无需被动等待

    2)将用户实际体验,以数据形式准确展示出来

    详情请参见:场景案例-健康观测

    1. 概述

    诸如报表加载时间长、系统内存溢出、服务器崩溃等性能问题,影响因素可能有很多,很多时候想要排查也是无从下手。

    为了帮助用户在遇到这些性能问题时,可以进行自检调优,现给出性能优化指导方案,可以根据步骤排查工程性能问题,优化系统性能。

    单张模板加载慢请按照本文第3节进行优化,其他问题请按照本文第2节进行优化

    2. 服务器性能优化

    2.1 内存配置检查

    根据 运维监控指导手册 中3.4节检查内存配置。

    重要提醒:

    报表使用内存不只是 Java 堆的内存,报表把日志 IO 打包在堆外内存处理,需要设置堆外内存的上限,以避免 Java 使用过多内存。

    设置方法是在内存配置文件后面加上:

    -Dfineio.read_mem_limit=2   -Dfineio.write_mem_limit=1   -Dfineio.cache_mem_limit=1 -XX:MaxDirectMemorySize=2g

    其中 MaxDirectMemorySize 是 NIO,-Dfineio 是 fineio,设置限制后,两个 IO 能用的最大内存是5G,如果不加限制, IO 可能用到的最大内存是物理内存的一半。

    Java堆内存使用建议配置:

    1)开启智能释放,操作如下图所示:

    Snag_80ef4b8d.png

    2)根据建议设置数据上限,操作如下图所示:

    Snag_80f2e687.png

    详细介绍可参考:模板限制

    2.2 环境配置项检查

    参考 运维监控指导手册 中3.4节检查环境配置项,重点检查回收器类型、JDK版本。此处给出一些配置建议:

    • 建议 JVM 使用垃圾回收器类型为 ParallelScavenge

    • 建议使用 JDK8 中 1.8.0_181 及以上版本

    2.3 基本维护检查

    参考 运维监控指导手册 中第4节检查基本维护指标,此处也补充工程重启操作方法:

    Linux:

    1)使用命令ps -ef | grep  tomcat查询进程 pid ,如果看到有两个进程是正常现象,以 startup.Bootstrap start 结尾的是 Tomcat 的进程,另外一个是宕机处理插件的进程;

    2)使用命令kill -9 pid杀掉进程;

    3)使用 cd 命令切换到 tomcat/bin 目录 执行./startup.sh(非 root 用户启动,注意执行权限,以及对磁盘的读写权限)

    Windows:

    关闭 Tomcat 后,任务管理器里找 Java 的进程,如果还有,就手动结束掉。然后在启动 Tomcat。

    2.4 其他检查

    参考 运维监控指导手册 中3.1、3.2、3.3、3.6节进行检查,包括端口、网络、存储服务、业务配置。

    3. 报表性能优化

    3.1 使用 FineDataLink 处理数据

    报表中复杂的数据处理场景,比如:模板数据集中的复杂 sql 计算、报表单元格间的关联过滤计算,可交给更专业的数据处理工具 FineDataLink 来完成。


    当前方案新方案
    数据处理过程

    在 FineReport 中写复杂 SQL 处理数据,再使用 SQL 语句查询后的数据制作模板

    示例:

    42.png

    1)应用 FDL 数据同步 或 数据转换 功能,将复杂的数据处理、计算过程交由 FDL 实现

    示例:

    43.png

    2)FR 报表数据集只需要保留select *  from table的方式获取结果指标数据,进而缩短 FR 数据集查询时间,提升报表展示速度

    示例:

    44.png
    报表加载示例66.gif68.gif
    客户案例示例某医疗卫生行业的 FineDataLink 合作客户,有张大屏模板查询较慢,需要 60s 时间。该客户后面选择 4 个 SQL 预览时间最久的模板数据集,使用 FineDataLink 的定时任务完成对应数据的获取,并将数据存储至数据中间库内,大屏模板数据集内只使用select * from table的方式获取结果表全部数据,优化后大屏预览只需要 5s 

    FineReport 处理数据时遇到的一些问题 FineDataLink 有对应解决方案,请参见:FineDataLink 如何助力报表开发与应用

    点击 FineDataLink产品简介 文档可了解该产品。

    3.2 抽数缓存

    适合数据量不大,取数频繁,且数据更新时效要求不高的场景,可以把 SQL 查出来的数据存到缓存里,规避重复取数,提高执行效率。

    详情参考:抽数缓存介绍

    3.3 并行取数

    报表默认是计算到的数据,再去执行 SQL 查询,用并行取数,可以在开始的时候,就先把要计算的 SQL 一次执行完毕,可以提高取数时间。

    详情参考:数据集并行取数优化插件

    该方案不适用的场景:单模板的 SQL 不多;有 SQL 执行复杂,数据库性能不好;有模板的 SQL 实际没有使用。

    3.4 新计算引擎

    如果模板数据量大,业务场景可以接受分页的展现形式,可以考虑用新计算引擎,新计算引擎通过预编译,后台分页计算的形式,大大提高计算的速度。

    方案介绍:新计算引擎介绍

    开启方法:开启新计算引擎

    3.5 大数据集导出

    如果有大数据量导出文件的场景,建议用大数据集导出的功能,默认的导出功能,后台肯定是全量计算,内存使用容易过多。

    详情参考:大数据集导出

    3.6 模板制作优化

    在设计模板时可以使用一些技巧规避可能带来的性能问题:巧用参数注入优化报表取数优化报表计算时间巧用相邻连续分组




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