Spring Cloud OpenFeign序列化开销过大导致链路性能下降的排查 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Spring Cloud OpenFeign 序列化开销过大导致链路性能下降的排查

各位同学，大家好！今天我们来聊聊 Spring Cloud OpenFeign 在微服务架构中可能遇到的一个性能问题：序列化开销过大，导致链路性能下降。这个问题在实际生产环境中非常常见，而且往往隐藏得很深，需要我们具备一定的排查思路和技巧才能快速定位。

1. OpenFeign 与序列化：它们之间的关系

OpenFeign 是一个声明式的 Web 服务客户端。它让编写 Web 服务客户端变得更加简单，只需要创建一个接口并使用注解进行配置即可。OpenFeign 负责将接口调用转换为 HTTP 请求，并将 HTTP 响应转换为 Java 对象。

在这个过程中，序列化和反序列化扮演着至关重要的角色。

请求序列化： 当 Feign 客户端需要向服务端发送请求时，如果请求体不是简单的字符串，就需要将 Java 对象序列化成某种格式（例如 JSON）才能通过 HTTP 发送。
响应反序列化： 当 Feign 客户端接收到服务端的响应时，如果响应体不是简单的字符串，就需要将接收到的数据（例如 JSON）反序列化成 Java 对象才能在代码中使用。

可见，序列化和反序列化是 OpenFeign 工作流程中不可或缺的一部分。如果序列化/反序列化的效率不高，就会直接影响 Feign 客户端的性能，进而影响整个微服务链路的性能。

2. 序列化框架的选择：影响性能的关键因素

选择合适的序列化框架是解决序列化开销过大问题的关键。常见的 Java 序列化框架有很多，例如：

JDK 自带的序列化： 性能较差，且存在安全隐患，不推荐在生产环境中使用。
Jackson： 目前最流行的 JSON 处理库之一，性能优秀，功能强大，支持多种数据格式。
Gson： Google 提供的 JSON 处理库，使用简单，性能也不错。
Fastjson： 阿里巴巴提供的 JSON 处理库，性能非常高，但在某些特殊场景下可能会出现兼容性问题。
Protocol Buffers (protobuf)： Google 提供的跨语言序列化框架，性能极高，但需要定义 .proto 文件，学习成本较高。
Avro: Apache 的一个数据序列化系统，特别适合大数据场景，支持 schema evolution。

不同的序列化框架在性能、功能、易用性等方面都有所差异。我们需要根据具体的业务场景选择最合适的序列化框架。

序列化框架	性能	功能	易用性	适用场景
JDK 序列化	低	简单	简单	不推荐
Jackson	高	强大，支持多种格式	简单	绝大多数场景
Gson	中	简单	简单	简单 JSON 处理
Fastjson	极高	功能较全	简单	对性能要求极高的场景，需注意兼容性问题
Protocol Buffers	极高	跨语言	较高	跨语言通信，对性能要求极高的场景
Avro	高	Schema Evolution	较高	大数据场景

3. 如何排查 OpenFeign 序列化开销过大的问题

当发现 OpenFeign 链路性能下降时，可以按照以下步骤进行排查：

3.1. 监控与指标收集

首先，我们需要收集相关的性能指标，以便了解问题的具体表现。

接口响应时间： 监控 Feign 客户端调用的接口响应时间，观察是否存在明显的延迟。
CPU 使用率： 监控 Feign 客户端所在服务器的 CPU 使用率，如果 CPU 使用率过高，可能表明序列化/反序列化消耗了大量的 CPU 资源。
GC 情况： 监控 Feign 客户端所在 JVM 的 GC 情况，频繁的 Full GC 也会导致性能下降。
序列化/反序列化耗时： 针对 Feign 客户端的序列化/反序列化过程进行单独的监控，统计其耗时。

可以使用 Spring Boot Actuator、Prometheus、Grafana 等工具进行监控和指标收集。

3.2. 日志分析

查看 Feign 客户端的日志，分析是否存在异常信息。

异常信息： 检查是否存在序列化/反序列化相关的异常，例如 JsonMappingException、IOException 等。
慢日志： 记录 Feign 客户端调用的慢日志，分析是否存在耗时较长的请求。

3.3. 性能分析工具

使用性能分析工具（例如 JProfiler、YourKit）对 Feign 客户端进行性能分析，找出性能瓶颈。

CPU Profiler： 分析 CPU 时间消耗在哪些方法上，重点关注序列化/反序列化相关的方法。
Memory Profiler： 分析内存使用情况，是否存在大量的临时对象，导致频繁的 GC。

3.4. 代码审查

仔细审查 Feign 客户端的代码，检查是否存在以下问题：

序列化框架选择不当： 是否选择了性能较差的序列化框架？
序列化配置不合理： 是否使用了默认的序列化配置，导致序列化效率不高？
不必要的序列化： 是否存在不必要的序列化操作？
大数据量传输： 是否传输了大量的数据，导致序列化/反序列化耗时过长？

4. 优化 OpenFeign 序列化性能的常见方法

根据排查结果，可以采取以下方法优化 OpenFeign 的序列化性能：

4.1. 更换序列化框架

如果当前使用的序列化框架性能较差，可以考虑更换为性能更优的框架，例如 Jackson 或 Fastjson。

使用 Jackson：

首先，在 pom.xml 文件中添加 Jackson 的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
</dependency>

然后，在 Spring Boot 的配置文件（例如 application.yml）中配置 Jackson：

spring:
  jackson:
    # 配置 Jackson 的属性，例如日期格式、时区等
    date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss
    time-zone: GMT+8

最后，确保 Feign 客户端使用了 Jackson 作为序列化/反序列化器。通常情况下，Spring Cloud OpenFeign 会自动检测并使用 Jackson。如果需要显式指定，可以使用 @Configuration 定义一个 Encoder 和 Decoder：

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import feign.codec.Decoder;
import feign.codec.Encoder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.http.converter.json.MappingJackson2HttpMessageConverter;

@Configuration
public class FeignConfig {

    @Bean
    public Encoder feignEncoder() {
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        MappingJackson2HttpMessageConverter jacksonConverter = new MappingJackson2HttpMessageConverter(objectMapper);
        return new org.springframework.cloud.openfeign.support.SpringEncoder(jacksonConverter);
    }

    @Bean
    public Decoder feignDecoder() {
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        MappingJackson2HttpMessageConverter jacksonConverter = new MappingJackson2HttpMessageConverter(objectMapper);
        return new org.springframework.cloud.openfeign.support.SpringDecoder(jacksonConverter);
    }
}

使用 Fastjson：

首先，在 pom.xml 文件中添加 Fastjson 的依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.79</version>
</dependency>

然后，自定义 Encoder 和 Decoder：

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;
import feign.RequestTemplate;
import feign.codec.DecodeException;
import feign.codec.Decoder;
import feign.codec.Encoder;
import feign.okhttp.OkHttpClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.Type;

@Configuration
public class FeignFastJsonConfig {

    @Bean
    public Encoder feignEncoder() {
        return (object, bodyType, requestTemplate) -> {
            requestTemplate.header("Content-Type", "application/json");
            String content = JSON.toJSONString(object, SerializerFeature.WriteMapNullValue);
            requestTemplate.body(content.getBytes(), null);
        };
    }

    @Bean
    public Decoder feignDecoder() {
        return (response, type) -> {
            try {
                if (response.body() == null) {
                    return null;
                }
                String json = org.apache.commons.io.IOUtils.toString(response.body().asInputStream(), "UTF-8");
                return JSON.parseObject(json, type);
            } catch (IOException e) {
                throw new DecodeException(e.getMessage(), e);
            }
        };
    }

    @Bean
    public OkHttpClient client() {
        return new OkHttpClient();
    }
}

注意：使用 Fastjson 需要注意其兼容性问题，建议进行充分的测试。

4.2. 优化序列化配置

不同的序列化框架都提供了丰富的配置选项，可以根据实际情况进行优化。

Jackson：
- 禁用默认特性： 禁用一些不必要的特性，例如 FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES，可以提高序列化/反序列化的效率。
- 使用自定义序列化器/反序列化器： 针对特定的类型，可以使用自定义的序列化器/反序列化器，以提高性能。
- 使用缓存： Jackson 内部使用了大量的缓存，可以提高序列化/反序列化的效率。确保缓存配置合理。
Fastjson：
- 使用 SerializerFeature： 通过设置 SerializerFeature，可以控制序列化的行为，例如是否输出 Null 值、是否格式化输出等。
- 使用 JSONField 注解： 可以使用 JSONField 注解来控制字段的序列化/反序列化行为，例如指定字段的名称、格式等。

4.3. 减少数据传输量

减少数据传输量是提高性能的有效方法。

只传输必要的字段： 避免传输不必要的字段，可以使用 DTO（Data Transfer Object）来封装需要传输的数据。

压缩数据： 可以使用 Gzip 等压缩算法对数据进行压缩，以减少网络传输量。可以通过配置Feign开启压缩。

@Configuration
public class FeignConfig {

    @Bean
    public RequestInterceptor requestInterceptor() {
        return requestTemplate -> {
            requestTemplate.header("Accept-Encoding", "gzip, deflate");
        };
    }
}

4.4. 使用更高效的数据格式

如果对性能要求极高，可以考虑使用更高效的数据格式，例如 Protocol Buffers。

Protocol Buffers：

首先，定义 .proto 文件，描述数据的结构：
```
syntax = "proto3";

package com.example;

message User {
    int32 id = 1;
    string name = 2;
    string email = 3;
}
```
然后，使用 Protocol Buffers 的编译器生成 Java 代码。

最后，在 Feign 客户端中使用 Protocol Buffers 进行序列化/反序列化。需要自定义 Encoder和Decoder。

4.5. 缓存

对于一些不经常变化的数据，可以使用缓存来减少序列化/反序列化的次数。可以使用 Redis、Memcached 等缓存系统。

4.6. 优化代码逻辑

审查代码逻辑，避免不必要的序列化操作。例如，在某些情况下，可以将对象转换为字符串进行传输，避免序列化/反序列化。

5. 一个案例： Jackson配置不当导致性能下降

假设我们有一个 OpenFeign 客户端，用于调用一个用户服务。用户服务返回的用户对象包含一个 createTime 字段，类型为 java.util.Date。

在默认情况下，Jackson 会将 Date 对象序列化为时间戳。如果前端需要的是格式化的日期字符串，我们需要进行额外的转换。

一种常见的做法是在 User 类上使用 @JsonFormat 注解：

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat;
import java.util.Date;

public class User {
    private int id;
    private String name;
    private String email;

    @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")
    private Date createTime;

    // 省略 getter 和 setter 方法
}

虽然这种做法可以满足需求，但会降低序列化效率。因为 Jackson 需要为每个 Date 对象创建一个 SimpleDateFormat 对象，并且 SimpleDateFormat 对象是线程不安全的。

更好的做法是在 Jackson 的全局配置中指定日期格式：

spring:
  jackson:
    date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss
    time-zone: GMT+8

这样，Jackson 只需要创建一个 SimpleDateFormat 对象，并且可以将其缓存起来，从而提高序列化效率。

6. 总结一下

解决 Spring Cloud OpenFeign 序列化开销过大问题的关键在于：选择合适的序列化框架，优化序列化配置，减少数据传输量，并审查代码逻辑。通过监控、日志分析和性能分析工具，可以快速定位问题，并采取相应的优化措施。选择合适的工具和策略是提高性能的关键。