微服務(wù)實戰(zhàn)之怎樣提升springboot服務(wù)吞吐量
更新時間：2023年08月28日 10:26:50 作者：lipengxs
這篇文章主要介紹了微服務(wù)實戰(zhàn)之怎樣提升springboot服務(wù)吞吐量方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
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
@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<>("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 () -> {
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) -> {
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)點的吞吐量
5、集成消息隊列
有很多場景對數(shù)據(jù)實時性要求不那么強的，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。
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
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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