本文主要是介绍厉害了!我们老大半小时把我的springboot项目并发提升几倍,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
Java领域佼佼者 2020-02-19 14:44:45
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
@EnableAsync
@SpringBootApplication
public 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
@Async
public 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<>("异步调用");
}
4、如果有线程变量或者logback中的mdc,可以增加传递
@EnableAsync @Configuration public class AsyncConfig extends AsyncConfigurerSupport {@Overridepublic Executor getAsyncExecutor() {ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();executor.setTaskDecorator(new MdcTaskDecorator());executor.initialize();return executor;} }class MdcTaskDecorator implements TaskDecorator {@Overridepublic Runnable decorate(Runnable runnable) {Map<String, String> contextMap = MDC.getCopyOfContextMap();return () -> {try {MDC.setContextMap(contextMap);runnable.run();} finally {MDC.clear();}};} }
5、有时候异步需要增加阻塞
@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) -> {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
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