高性能 Java 计算服务的性能调优实战

随着业务的日渐复杂，性能优化俨然成为了每一位技术人的必修课。性能优化从何着手？如何从问题表象定位到性能瓶颈？如何验证优化措施是否有效？本文将介绍分享 vivo push 推荐项目中的性能调优实践，希望给大家提供一些借鉴和参考。

一、背景介绍

在 Push 推荐中，线上服务从 Kafka 接收需要触达用户的事件，之后为这些目标用户选出最合适的文章进行推送。服务由 Java 开发，CPU 密集计算型。

随着业务的不断发展，请求并发及模型计算量越来越大，导致工程上遇到了性能瓶颈，Kafka 消费出现严重的积压现象，无法及时完成目标用户的分发，业务增长诉求得不到满足，故亟需进行性能专项优化。