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詳解SpringBoot 應(yīng)用如何提高服務(wù)吞吐量

 更新時(shí)間:2020年07月07日 08:29:49   作者:巔峰大詞典  
這篇文章主要介紹了Spring Boot 應(yīng)用如何提高服務(wù)吞吐量,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

意外和明天不知道哪個(gè)先來(lái)。沒(méi)有危機(jī)是最大的危機(jī),滿足現(xiàn)狀是最大的陷阱。

背景

生產(chǎn)環(huán)境偶爾會(huì)有一些慢請(qǐng)求導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降,吞吐量下降,下面介紹幾種優(yōu)化建議。

方案

1、undertow替換tomcat

電子商務(wù)類型網(wǎng)站大多都是短請(qǐng)求,一般響應(yīng)時(shí)間都在100ms,這時(shí)可以將web容器從tomcat替換為undertow,下面介紹下步驟:

1、增加pom配置

<dependency>
  <groupid>
    org.springframework.boot
  </groupid>
  <artifactid>
    spring-boot-starter-web
  </artifactid>
  <exclusions>
    <exclusion>
      <groupid>
        org.springframework.boot
      </groupid>
      <artifactid>
        spring-boot-starter-tomcat
      </artifactid>
    </exclusion>
  </exclusions>
</dependency>
<dependency>
  <groupid>
    org.springframework.boot
  </groupid>
  <artifactid>
    spring-boot-starter-undertow
  </artifactid>
</dependency>

2、增加相關(guān)配置

server:
 undertow:
  direct-buffers: true
  io-threads: 4
  worker-threads: 160

重新啟動(dòng)可以在控制臺(tái)看到容器已經(jīng)切換為undertow了

2、緩存

將部分熱點(diǎn)數(shù)據(jù)或者靜態(tài)數(shù)據(jù)放到本地緩存或者redis中,如果有需要可以定時(shí)更新緩存數(shù)據(jù)

3、異步

在代碼過(guò)程中我們很多代碼都不需要等返回結(jié)果,也就是部分代碼是可以并行執(zhí)行,這個(gè)時(shí)候可以使用異步,最簡(jiǎn)單的方案是使用springboot提供的@Async注解,當(dāng)然也可以通過(guò)線程池來(lái)實(shí)現(xiàn),下面簡(jiǎn)單介紹下異步步驟。

1、pom依賴 一般springboot引入web相關(guān)依賴就行

<dependency>
  <groupid>
    org.springframework.boot
  </groupid>
  <artifactid>
    spring-boot-starter-web
  </artifactid>
</dependency>

2、在啟動(dòng)類中增加@EnableAsync注解

import org.springframework.boot.SpringApplication

@EnableAsync
@SpringBootApplication
public class AppApplication {
  public static void main(String[] args) {
    SpringApplication.run(AppApplication.class, args);
  }
}

3、需要時(shí)在指定方法中增加@Async注解,如果是需要等待返回值,則demo如下

@Async
public Future<String> doReturn(int i) {
  try {
    // 這個(gè)方法需要調(diào)用500毫秒
    Thread.sleep(500);
  } catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
  }
  // 消息匯總
  return new AsyncResult<String>("異步調(diào)用");
}

4、如果有線程變量或者logback中的mdc,可以增加傳遞

import org.slf4j.MDC;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.task.TaskDecorator;
import org.springframework.scheduling.annotation.AsyncConfigurerSupport;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;

import java.util.Map;
import java.util.concurrent.Executor;

/**
 * @Description:
 */
@EnableAsync
@Configuration
public class AsyncConfig extends AsyncConfigurerSupport {
  @Override
  public Executor getAsyncExecutor() {
    ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
    executor.setTaskDecorator(new MdcTaskDecorator());
    executor.initialize();
    return executor;
  }
}

class MdcTaskDecorator implements TaskDecorator {

  @Override
  public Runnable decorate(Runnable runnable) {
    Map<string, string> contextMap = MDC.getCopyOfContextMap();
    return () - & gt; {
      try {
        MDC.setContextMap(contextMap);
        runnable.run();
      } finally {
        MDC.clear();
      }
    };
  }
}

5、有時(shí)候異步需要增加阻塞

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;

import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

@Configuration
@Slf4j
public class TaskExecutorConfig {

  @Bean("localDbThreadPoolTaskExecutor")
  public Executor threadPoolTaskExecutor() {
    ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
    taskExecutor.setCorePoolSize(5);
    taskExecutor.setMaxPoolSize(200);
    taskExecutor.setQueueCapacity(200);
    taskExecutor.setKeepAliveSeconds(100);
    taskExecutor.setThreadNamePrefix("LocalDbTaskThreadPool");
    taskExecutor.setRejectedExecutionHandler((Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) - & gt; {
      if (!executor.isShutdown()) {
        try {
          Thread.sleep(300);
          executor.getQueue().put(r);
        } catch (InterruptedException e) {
          log.error(e.toString(), e);
          Thread.currentThread().interrupt();
        }
      }
    }
    );
    taskExecutor.initialize();
    return taskExecutor;
  }
}

4、業(yè)務(wù)拆分

可以將比較耗時(shí)或者不同的業(yè)務(wù)拆分出來(lái)提供單節(jié)點(diǎn)的吞吐量

5、集成消息隊(duì)列

有很多場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求不那么強(qiáng)的,或者對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行業(yè)務(wù)容錯(cuò)處理時(shí)可以將消息發(fā)送到kafka,然后延時(shí)消費(fèi)。舉個(gè)例子,根據(jù)條件查詢指定用戶發(fā)送推送消息,這里可以時(shí)按時(shí)、按天、按月等等,這時(shí)就

到此這篇關(guān)于詳解SpringBoot 應(yīng)用如何提高服務(wù)吞吐量的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot 提高服務(wù)吞吐量?jī)?nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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