背景

单点操作功能，如单据打开、点击按钮操作卡顿，如果只看日志，很难能定位到问题。如果卡顿较明显，可以使用堆栈查询功能进行分析

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使用堆栈查询(集群范围)或找到指定节点打开线程堆栈

按照功能的关键字或traceId找到可疑线程，traceId可通过浏览器network获取请求参数得到

每隔几秒刷新，另存网页信息保留堆栈，关注：

1. DB次数，大量访问数据库通常是在循环取数，需要修改为批量查询

2. Redis次数，大量存取缓存也会产生性能问题，需要优化减少查询次数或增加本地线程缓存减少对Redis压力

3. 如果堆栈并未卡在Redis、DB等IO操作，关注高频出现的堆栈点，排查可能存在的代码死循环

4. 根据traceid,查询日志，排查可能存在的慢查询sql

5. 接口设计上，必须优先定义批量接口：即使暂时不提供批量处理逻辑，也要先定义好接口，为日后优化提供空间，避免调用方改代码。 批量处理可以节省大量公共数据的准备时间

补充知识点 BusinessDataServiceHelper/QueryServiceHelper

*BusinessDataServiceHelper.loadSingle 取单据推荐

实时读取数据库，传入pk不存在时，会中断 

输出单条符合单据结构的数据包，可以修改后调用save保存入库 

不方便取单据体字段值、基础资料下级属性值

*BusinessDataServiceHelper.loadSingleFromCache 取基础资料推荐 

优先从缓存中读取，缓存没有则实时取数据库，并压入缓存 

读取的数据包，经过缓存处理，少了状态信息，不能调用save保存入库 

数据保存会自动刷新缓存，不需担心缓存取的是旧数据

*BusinessDataServiceHelper.load 取单据推荐 

先根据条件取pks，再根据pks实时取数 

没有符合条件数据时返回空集合，不报错 

*BusinessDataServiceHelper.loadFromCache 取基础资料推荐 

先到缓存中取条件对应的pks，再使用pks到缓存中取数据包 

条件和数据包都压入缓存 

保存数据时会自动刷新数据缓存，清除条件缓存

*QueryServiceHelper.query 返回拉平的数据包，方便取单据体字段、基础资料属性值 

输出的DynamicObject和单据实体结构不同，不能save 

*QueryServiceHelper.queryOne 返回第一条符合条件的数据，没有符合条件的数据返回null 

数据结构同query，不能save 

*QueryServiceHelper.queryDataSet 

流式取数，性能最快 

返回拉平的数据行，方便取单据体字段、基础资料属性值 

需要使用try (DataSet ds xxx){} 包起，确保取完数据后及时关闭数据库连接

性能是持续优化的过程，高手也会犯低级错误，共勉 【emoji】