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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&lt;&gt;("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

集成消息队列

文章目录
  1. 1. 背景
  2. 2. 方案
    1. 2.1. 1、undertow替换tomcat
    2. 2.2. 2、缓存
    3. 2.3. 3、异步
    4. 2.4. 4、业务拆分
    5. 2.5. 5、集成消息队列