时间:2021-05-19
意外和明天不知道哪个先来。没有危机是最大的危机,满足现状是最大的陷阱。
背景
生产环境偶尔会有一些慢请求导致系统性能下降,吞吐量下降,下面介绍几种优化建议。
方案
1、undertow替换tomcat
电子商务类型网站大多都是短请求,一般响应时间都在100ms,这时可以将web容器从tomcat替换为undertow,下面介绍下步骤:
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、增加相关配置
server: undertow: direct-buffers: true io-threads: 4 worker-threads: 160重新启动可以在控制台看到容器已经切换为undertow了
2、缓存
将部分热点数据或者静态数据放到本地缓存或者redis中,如果有需要可以定时更新缓存数据
3、异步
在代码过程中我们很多代码都不需要等返回结果,也就是部分代码是可以并行执行,这个时候可以使用异步,最简单的方案是使用springboot提供的@Async注解,当然也可以通过线程池来实现,下面简单介绍下异步步骤。
1、pom依赖 一般springboot引入web相关依赖就行
<dependency> <groupid> org.springframework.boot </groupid> <artifactid> spring-boot-starter-web </artifactid></dependency>2、在启动类中增加@EnableAsync注解
import org.springframework.boot.SpringApplication@EnableAsync@SpringBootApplicationpublic class AppApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(AppApplication.class, args); }}3、需要时在指定方法中增加@Async注解,如果是需要等待返回值,则demo如下
@Asyncpublic Future<String> doReturn(int i) { try { // 这个方法需要调用500毫秒 Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } // 消息汇总 return new AsyncResult<String>("异步调用");}4、如果有线程变量或者logback中的mdc,可以增加传递
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@Configurationpublic 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、有时候异步需要增加阻塞
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@Slf4jpublic 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、业务拆分
可以将比较耗时或者不同的业务拆分出来提供单节点的吞吐量
5、集成消息队列
有很多场景对数据实时性要求不那么强的,或者对业务进行业务容错处理时可以将消息发送到kafka,然后延时消费。举个例子,根据条件查询指定用户发送推送消息,这里可以时按时、按天、按月等等,这时就
到此这篇关于详解SpringBoot 应用如何提高服务吞吐量的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot 提高服务吞吐量内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!
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