springboot高并發(fā)下提高吞吐量的實現(xiàn)
公司讓做一個全文檢索的項目,我使用的是elasticsearch。但是對性能有很高的要求,為了解決性能問題,我簡直是寢食難安。
es(elasticsearch)沒有使用分布式,單臺的。
開發(fā)完測試的時候,查詢慢,吞吐量低。
網(wǎng)友們建議用異步--使用Callable來實現(xiàn)、webAsyncTask、Deferred方式等,我一一嘗試了之后也沒有明顯效果,使用壓測工具發(fā)現(xiàn)使用前后沒有一點(diǎn)提升。
嘗試這些方法花費(fèi)了我兩天的時間!
在不想使用redis緩存的情況下,我想到了多線程抱著試一試的心態(tài)。
沒想到吞吐量竟然翻了一倍,查詢效率也瞬間提升了兩個檔次,完全達(dá)標(biāo),所以這里要記錄一下。
其實就是一個類,放進(jìn)去即可。
package com.zing.es.sample.config; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; @Configuration public class GlobalConfig { /** * 默認(rèn)線程池線程池 * * @return Executor */ @Bean public ThreadPoolTaskExecutor defaultThreadPool() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); //核心線程數(shù)目 executor.setCorePoolSize(16); //指定最大線程數(shù) executor.setMaxPoolSize(300); //隊列中最大的數(shù)目 executor.setQueueCapacity(50); //線程名稱前綴 executor.setThreadNamePrefix("defaultThreadPool_"); //rejection-policy:當(dāng)pool已經(jīng)達(dá)到max size的時候,如何處理新任務(wù) //CALLER_RUNS:不在新線程中執(zhí)行任務(wù),而是由調(diào)用者所在的線程來執(zhí)行 //對拒絕task的處理策略 executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); //線程空閑后的最大存活時間 executor.setKeepAliveSeconds(60); //加載 executor.initialize(); return executor; } }
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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