詳解SpringBoot 應(yīng)用如何提高服務(wù)吞吐量

更新時間：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,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

意外和明天不知道哪個先來。沒有危機(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)境偶爾會有一些慢請求導(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)站大多都是短請求，一般響應(yīng)時間都在100ms，這時可以將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

重新啟動可以在控制臺看到容器已經(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更新緩存數(shù)據(jù)

3、異步

在代碼過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，這個時候可以使用異步，最簡單的方案是使用springboot提供的@Async注解，當(dāng)然也可以通過線程池來實(shí)現(xiàn)，下面簡單介紹下異步步驟。

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

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

5、集成消息隊列

有很多場景對數(shù)據(jù)實(shí)時性要求不那么強(qiáng)的，或者對業(yè)務(wù)進(jìn)行業(yè)務(wù)容錯處理時可以將消息發(fā)送到kafka，然后延時消費(fèi)。舉個例子，根據(jù)條件查詢指定用戶發(fā)送推送消息，這里可以時按時、按天、按月等等，這時就