一次RPC调用时间都去哪儿了

这个思考从一次撕逼开始，我们给用户组提供了一个JSF(京东自研RPC框架)接口，现象：用户组UMP(京东自研性能监控)监控接口调用超过500ms，我们这边监控max值不超过200ms。翻译一下，具体点就是下面这个描述。

服务端代码执行前后添加监控，最大耗时200ms

调用端调用前后添加监控，最大值500ms

针对此现象，不撕逼，不科学。

但一次RPC调用时间都去哪儿了呢？下面是计算方法。

一次正常的RPC调用时间

分析如下：

一次正常的调用统计的耗时主要包括：①调用端RPC框架执行时间 + ②网络发送时间 + ③服务端RPC框架执行时间 + ④服务端业务代码时间。

① 调用端调用的时候RPC框架会首先拦截业务请求，同时将对象序列化，还有就是接收到响应的时候会反序列化；这个时候框架耗时主要与cpu、jvm运行情况相关，序列化耗时主要和传输对象复杂程度相关。

② 网络时间就是数据包在网络传输过程中的时间，包括 请求+响应，耗时主要与数据包大小、网络情况相关。

③ 服务端主要是队列等待时间，请求拦截+反序列、响应的序列化；

如果RPC框架使用了队列，如果配置了可能有一定的等待时间，成熟的RPC框架都会支持队列的方式，不然就是默认线程当队列使用了。

这个时候框架耗时主要与cpu、jvm运行情况相关，序列化耗时主要和传输对象复杂程度相关。

注意如果服务端较忙（线程比较多，然后cpu超过80%），可能从 服务端到接到请求 到 丢到业务线程池给服务端业务代码执行，线程切换也有一定耗时。

④ 服务端业务代码时间才是ump收集的服务端耗时。

另外，如果是一些异常请求（例如服务端线程池已满，客户端超时重试等），其实根本没有打到服务端业务代码，服务端未记录耗时，但是调用端已经记录了这些耗时。所以当时的情况还要看下有无异常情况。

解决方法：

1.首先第一想到的就是要分析网络情况，看是否网络延迟严重，是否有TCP重传

2.分析服务端和调用端的运行情况，看是否压力较大，比如cpu使用率，cpu负载，内存占用大小等。

3.看传输对象是否很大，很复杂，请尽量简单，这个对序列化有很大影响。

4.如果服务端有队列，试着减少队列，或者改为固定线程池，线程特别多，可以试试减少线程大小。

5.控制cpu不要太高，尽量不超80%，不行该扩容就扩容。另外我觉得大部分业务都是I/0密集型，并非计算密集型，这里有个公式，核数*7，比如4C的容器，那么2.8%的使用率应该就很高了。达到80%的时候一定有问题了，要么线程阻塞，要么就赶紧扩容吧。

6.有可能的话，可以以单次耗时为准，查看下单次耗时的差距，从而看看是否是某些参数的请求导致耗时比较长。

7.看看服务端是否有full gc，你懂的。STW。如果频繁yong gc也不是好事儿，无论yong还是full都会STW，只是耗时长短问题。

8.排除了以上种种，还没有定位到原因，那么就需要尝试如下方法了：可在服务端通过tcpdump抓包，用wireshark分析rpc请求在服务端耗时，定位是服务端还是调用端耗时长，然后进一步确定原因。不过这一步，往往需要运维人员配合操作。