详解SpringBoot 应用如何提高服务吞吐量

时间：2020-10-25 09:42:50|栏目：JAVA代码|点击：次

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
@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<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
@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
@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、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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