[游戏开发]关于CPI开发中的性能优化

经历的第一个CPI项目即将结束，从刚开始的一头雾水到现在算是初步掌握，过程中也算是踩过很多坑，趁着在园区隔离，总结下关于CPI开发中性能优化这个点的一些心得吧。

• 内容大小
  官方建议的有效负载大小为40MB，附件的大小为100MB，遵循这个建议可以很大程度上避免运行时内存资源瓶颈。
• 集成流步骤数
  集成流的每个步骤都会消耗内存和时间，每增加一个步骤都会增加整体运行时间，尽可能减少不必要拆开的步骤。
• 内存与数据库
  数据可以保存在内存中，也可以保存在租户的数据库中，保存在内存中（propery或者Header）访问更快，但是大批量的数据可能会引发其他风险，例如内存资源不足导致CPI运行失败；保存在数据库中会消耗额外的时间，但是可以避免内存不足的风险。
• 并行处理
  一般来说，并行处理（Multicast?step and the?Splitter?steps）是会提高运行效率的，但如果在并行中调用的后端系统或者CPI本身无法处理调用的负载，也可能引发问题，例如数据量过大；另外不是所有时候都可以使用并行处理，比如启用JDBC事务或者一些有先后关系的处理，则应该使用Sequential Multicast而不是Parallel Multicast。
• 批处理
  操作多条目数据时，尽可能使用批处理，而不是每次只查询一条或者更新一条，关于CPI中批处理的使用方式可以参照我的另一篇总结：CPI中通过$batch处理http请求https://blog.csdn.net/DeveloperMrMeng/article/details/121694432
• 跟踪和记录
  将CPI日志级别设置为Trace可以很方便的帮助我们排查CPI运行期间每个节点的数据及状态，但是需要注意，当Trace级别被设置时，性能会有所降低，因为系统需要收集和写入所有的跟踪数据，会消耗时间和资源，所以除非排查错误原因，正常使用时不建议开启；另外使用MPL附件记录错误内容，也是很有效的一种方法，但是过量大小的日志附件也会对性能产生影响，需要合理控制，在我目前这个项目上，没有使用到该功能，创建MPL附件使用方式如下：

  

  import com.sap.gateway.ip.core.customdev.util.Message;
  import java.util.HashMap;
  def Message processData(Message message) {
      //Body 
      def body = message.getBody();
      body = "this is a test MPL Attachment"
      def messageLog = messageLogFactory.getMessageLog(message)
      if (messageLog != null) {
          messageLog.addAttachmentAsString('Additional information Test', body, 'text/plain')
      }
      return message;
  }

  

  
  可以使用该方式在发生异常或者报错时，将错误信息记录在MPL附件中，这样即使不启用Trace也可以简单得知报错原因。

• 多分支传输数据
  当使用多分支方式处理数据时，尽可能在分支结束前，清空后续不需要的所有数据，类似ABAP中的清空工作区及内表，因为分支中的内容会一直停留在内存中，直到整个iflow运行结束才会释放，你可以利用groovy脚本或者Content Modifier组件来清空属性，标头以及变量。

• 大批量数据多分支传输
  如果你的有效负载中数据量会很大，尽可能避免使用多分支处理，因为假如有三个分支，有效负载将在内存中存储三次，一次用于原始交换，两次用于每一个分支，所以在数据量小的时候可以使用Exchange Propery进行数据交换，数据量大的时候可以使用持久化存储的方式来避免，关于使用交换属性Propery以及持久化存储的使用方式，在我的以下两篇帖子中有进行介绍：CPI中Exchange Property和 Write Variables控件的使用https://blog.csdn.net/DeveloperMrMeng/article/details/118897402
  CPI控件Data Store使用介绍https://blog.csdn.net/DeveloperMrMeng/article/details/123381562

• 脚本中的变量
  及时清空脚本中包含大量数据的变量，因为会占用内存直到iflow运行结束，同时尽可能避免以下方式定义变量：

  name = "zhangsan";

  正确方式：

  def name = "zhangsan" 
  String name = "zhangsan"

• 全局标头和属性
  同理及时清空后续步骤不需要的标头及属性。
• XPATH条件
  尽量使用绝对路径，因为XPATH表达式非常消耗内存，解析器会在整个文档中检索指定元素。
  绝对路径：
  /Root/item/matnr
  相对路径：
  Root/item/matnr
• 使用流式传输
  大批量的数据传输会导致处理时长增加，内存占用增加，最坏可能会导致内存不足而引发执行失败，例如以下场景：
  在访问解析有效负载中的XML内容时，我们一般的写法如下：
  ?

  def body = message.getBody(java.lang.String)
  
  //使用XmlSlurper解析
  def xml = new XmlSlurper().parseText(body)
  
  //使用XmlParser解析
  def xml = new XmlParser().parseText(body)

  以上两种解析方式都使用的是java.lang.String类型的body，大部分情况下都不会有问题，但是使用String类型进行转换会占用额外的内存，所以可以使用以下方式将内容转化为IO数据流再进行解析，将会避免额外的内存分配，包括JSON解析也是类似：

  def body = message.getBody(java.io.Reader)
  def xml = new XmlSlurper().parse(body)

  def body = message.getBody(java.io.Reader);
  def newBody = new JsonSlurper().parse(body)

• 正确的使用下标
  通常情况使用下标访问数组时，是可以直接根据下标访问到对应数据的，但有时可能会因为使用方式不当导致效率低下，例如以下例子：
  

  ?脚本中定义了变量returnlist，类型为上图所示，实际上可以理解为一个具有深层结构的内表，toReturn是一个表类型字段，后续在循环访问每一行的Result字段时，以下两种方式在数据量大的时候在效率上会有非常明显的差距：

  //错误写法
  returnlist.toReturns[i].each{
      Messages = new MessagesStruc(
          HGUID: headerguid,
          MsgType: it.MsgType,
          MsgClass: it.MsgClass,
          MsgNo: it.MsgNo,
          Message: it.Message,
      )
      toMessages.add(Messages)
  }

  //正确写法
  returnlist[i].toReturns.each{
      Messages = new MessagesStruc(
          HGUID: headerguid,
          MsgType: it.MsgType,
          MsgClass: it.MsgClass,
          MsgNo: it.MsgNo,
          Message: it.Message,
      )
      toMessages.add(Messages)
  }

  就是一个小小的下标位置错误，导致在遍历数据效率上有极大差异，类似于ABAP中的LOOP多层嵌套。

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  以上为经历了第一个CPI项目关于性能优化的一点心得，回顾整个开发周期，前期因为对这个产品的开发各种不熟悉，写出了很多在现在看来不完美的接口方案，简单总结一下，希望后面在开发过程中可以避免掉一些性能问题。