springboot的優(yōu)化方法

背景
生產(chǎn)環(huán)境偶爾會(huì)有一些慢請(qǐng)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(lèi)型網(wǎng)站大多都是短請(qǐng)求，一般響應(yīng)時(shí)間都在100ms，這時(shí)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(dòng)可以在控制臺(tái)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(shí)更新緩存數(shù)據(jù)

3、異步
在代碼過(guò)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(gè)時(shí)候可以使用異步，最簡(jiǎn)單的方案是使用springboot提供的@Async注解，當(dāng)然也可以通過(guò)線程池來(lái)實(shí)現(xiàn)，下面簡(jiǎn)單介紹下異步步驟。1、pom依賴(lài) 一般springboot引入web相關(guān)依賴(lài)就行

<dependency>
    <groupid>org.springframework.boot</groupid>
    <artifactid>spring-boot-starter-web</artifactid>
</dependency>

2、在啟動(dòng)類(lèi)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(shí)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(gè)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&lt;&gt;("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(shí)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(shí)或者不同的業(yè)務(wù)拆分出來(lái)提供單節(jié)點(diǎn)的吞吐量

5、集成消息隊(duì)列
有很多場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求不那么強(qiáng)的，或者對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行業(yè)務(wù)容錯(cuò)處理時(shí)可以將消息發(fā)送到kafka，然后延時(shí)消費(fèi)。舉個(gè)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(shí)按時(shí)、按天、按月等等，這時(shí)就