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アプリケーション起動の遅延を修正する

10 minutes

このセクションでは、Splunk Observability Cloud のプロファイリングデータから学んだことを活用して、アプリケーション起動時に発生した遅延を解決します。

ソースコードの確認

対応するソースファイル（~/workshop/profiling/doorgame/src/main/java/com/splunk/profiling/workshop/UserData.java）をもう一度開き、以下のコードに注目してください。

text 
public class UserData {

    static final String DB_URL = "jdbc:mysql://mysql/DoorGameDB";
    static final String USER = "root";
    static final String PASS = System.getenv("MYSQL_ROOT_PASSWORD");
    static final String SELECT_QUERY = "select * FROM DoorGameDB.Users, DoorGameDB.Organizations";

    HashMap<String, User> users;

    public UserData() {
        users = new HashMap<String, User>();
    }

    public void loadUserData() {

        // Load user data from the database and store it in a map
        Connection conn = null;
        Statement stmt = null;
        ResultSet rs = null;

        try{
            conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER, PASS);
            stmt = conn.createStatement();
            rs = stmt.executeQuery(SELECT_QUERY);
            while (rs.next()) {
                User user = new User(rs.getString("UserId"), rs.getString("FirstName"), rs.getString("LastName"));
                users.put(rs.getString("UserId"), user);
            }

データベースエンジニアに相談したところ、実行されている SQL クエリにデカルト結合が含まれていることがわかりました。

text 
select * FROM DoorGameDB.Users, DoorGameDB.Organizations

デカルト結合は非常に遅いことで知られており、一般的に使用すべきではありません。

さらに調査を進めると、ユーザーテーブルには 10,000 行、組織テーブルには 1,000 行あることがわかりました。これら2つのテーブルでデカルト結合を実行すると、10,000 x 1,000 行、つまり 10,000,000 行が返されることになります！

さらに、ユーザーテーブルの各レコードが各組織に対して繰り返されるため、クエリは重複したユーザーデータを返すことになります。

したがって、コードがこのクエリを実行すると、10,000,000 個のユーザーオブジェクトを HashMap にロードしようとします。これが実行に非常に時間がかかり、大量のヒープメモリを消費する理由です。

バグを修正しましょう

このコードを最初に書いたエンジニアに相談したところ、Organizations テーブルとの結合は意図しないものだったことが判明しました。

そのため、ユーザーを HashMap にロードする際に、クエリからこのテーブルを削除するだけで済みます。

対応するソースファイル（./doorgame/src/main/java/com/splunk/profiling/workshop/UserData.java）をもう一度開き、以下のコード行を変更します。

java 
    static final String SELECT_QUERY = "select * FROM DoorGameDB.Users, DoorGameDB.Organizations";

以下のように変更します。

java 
    static final String SELECT_QUERY = "select * FROM DoorGameDB.Users";

これにより、メソッドの実行速度が大幅に向上し、正しい数のユーザー（10,000,000 ではなく 10,000）を HashMap にロードするため、メモリ使用量も削減されます。

アプリケーションの再ビルドと再デプロイ

以下のコマンドを使用して、Door Game アプリケーションを再ビルドおよび再デプロイし、変更をテストしましょう。

bash 
cd ~/workshop/profiling
./5-redeploy-doorgame.sh

アプリケーションの再デプロイが正常に完了したら、The Door Game に再度アクセスして修正が適用されていることを確認します。 http://<your IP address>:81

Let's Play をクリックすると、以前よりも早くゲームに移動できるはずです（パフォーマンスにはまだ改善の余地がありますが）。

Choose Door

ゲームをさらに数回開始してから、Splunk Observability Cloud に戻り、GET new-game オペレーションのレイテンシーが減少したことを確認しましょう。

達成したこと

次のセクションでは、引き続きゲームをプレイし、残りのパフォーマンスの問題を見つけて修正していきます。

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