非常哇塞的 SpringBoot性能优化长文!

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原创:小姐姐味道(微信公众号ID:xjjdog),欢迎分享,转载请保留出处。

SpringBoot已经成为Java届的No.1框架,每天都在蹂躏着数百万的程序员们。当服务的压力上升,对SpringBoot服务的优化就会被提上议程。

本文将详细讲解SpringBoot服务优化的一般思路,并附上若干篇辅助文章作为开胃菜。

本文较长,最适合收藏之。

1.有监控才有方向

在开始对SpringBoot服务进行性能优化之前,我们需要做一些准备,把SpringBoot服务的一些数据暴露出来。

比如,你的服务用到了缓存,就需要把缓存命中率这些数据进行收集;用到了数据库连接池,就需要把连接池的参数给暴露出来。

我们这里采用的监控工具是Prometheus,它是一个是时序数据库,能够存储我们的指标。SpringBoot可以非常方便的接入到Prometheus中。

创建一个SpringBoot项目后,首先,加入maven依赖。

<dependency>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
 </dependency>
 <dependency>
     <groupId>io.micrometer</groupId>
     <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
 </dependency>
 <dependency>
     <groupId>io.micrometer</groupId>
     <artifactId>micrometer-core</artifactId>
 </dependency>

复制代码

然后,我们需要在application.properties配置文件中,开放相关的监控接口。

management.endpoint.metrics.enabled=true
management.endpoints.web.exposure.include=*
management.endpoint.prometheus.enabled=true
management.metrics.export.prometheus.enabled=true

复制代码

启动之后,我们就可以通过访问 http://localhost:8080/actuator/prometheus 来获取监控数据。

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想要监控业务数据也是比较简单的。你只需要注入一个MeterRegistry实例即可。下面是一段示例代码:

@Autowired
MeterRegistry registry;

@GetMapping("/test")
@ResponseBody
public String test() {
    registry.counter("test",
            "from", "127.0.0.1",
            "method", "test"
    ).increment();

    return "ok";
}

复制代码

从监控连接中,我们可以找到刚刚添加的监控信息。

test_total{from="127.0.0.1",method="test",} 5.0

复制代码

这里简单介绍一下流行的Prometheus监控体系,Prometheus使用的方式获取监控数据,这个暴露数据的过程可以交给功能更加齐全的telegraf组件。

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如图,我们通常使用Grafana进行监控数据的展示,使用AlertManager组件进行提前预警。这一部分的搭建工作不是我们的重点,感兴趣的同学可自行研究。下图便是一张典型的监控图,可以看到Redis的缓存命中率等情况。

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2.Java生成火焰图

火焰图是用来分析程序运行瓶颈的工具。在纵向,表示的是调用栈的深度;横向表明的是消耗的时间。所以格子的宽度越大,越说明它可能是一个瓶颈。

火焰图也可以用来分析Java应用。可以从github上下载async-profiler的压缩包 进行相关操作。

比如,我们把它解压到/root/目录。然后以javaagent的方式来启动Java应用。命令行如下:

java -agentpath:/root/build/libasyncProfiler.so=start,svg,file=profile.svg -jar spring-petclinic-2.3.1.BUILD-SNAPSHOT.jar

复制代码

运行一段时间后,停止进程,可以看到在当前目录下,生成了profile.svg文件,这个文件是可以用浏览器打开的,一层层向下浏览,即可找到需要优化的目标。

3.Skywalking

对于一个web服务来说,最缓慢的地方就在于数据库操作。所以,使用本地缓存和分布式缓存优化,能够获得最大的性能提升。

对于如何定位到复杂分布式环境中的问题,我这里想要分享另外一个工具:Skywalking

Skywalking是使用探针技术(JavaAgent)来实现的。通过在Java的启动参数中,加入javaagent的Jar包,即可将性能数据和调用链数据封装、发送到Skywalking的服务器。

下载相应的安装包(如果使用ES存储,需要下载专用的安装包),配置好存储之后,即可一键启动。

将agent的压缩包,解压到相应的目录。

tar xvf skywalking-agent.tar.gz  -C /opt/

复制代码

在业务启动参数中加入agent的包。比如,原来的启动命令是:

java  -jar /opt/test-service/spring-boot-demo.jar  --spring.profiles.active=dev

复制代码

改造后的启动命令是:

java -javaagent:/opt/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=the-demo-name  -jar /opt/test-service/spring-boot-demo.ja  --spring.profiles.active=dev

复制代码

访问一些服务的链接,打开Skywalking的UI,即可看到下图的界面。我们可以从图中找到响应比较慢QPS又比较高的的接口,进行专项优化。

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4.优化思路

对一个普通的Web服务来说,我们来看一下,要访问到具体的数据,都要经历哪些主要的环节。

如下图,在浏览器中输入相应的域名,需要通过DNS解析到具体的IP地址上。为了保证高可用,我们的服务一般都会部署多份,然后使用Nginx做反向代理和负载均衡。

Nginx根据资源的特性,会承担一部分动静分离的功能。其中,动态功能部分,会进入我们的SpringBoot服务。

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SpringBoot默认使用内嵌的tomcat作为Web容器,使用典型的MVC模式,最终访问到我们的数据。

5.HTTP优化

下面我们举例来看一下,哪些动作能够加快网页的获取。为了描述方便,我们仅讨论HTTP1.1协议的。

1.使用CDN加速文件获取

比较大的文件,尽量使用CDN(Content Delivery Network)分发。甚至是一些常用的前端脚本、样式、图片等,都可以放到CDN上。CDN通常能够加快这些文件的获取,网页加载也更加迅速。

2.合理设置Cache-Control值

浏览器会判断HTTP头Cache-Control的内容,用来决定是否使用浏览器缓存,这在管理一些静态文件的时候,非常有用。相同作用的头信息还有ExpiresCache-Control表示多久之后过期,Expires则表示什么时候过期。

这个参数可以在Nginx的配置文件中进行设置。

location ~* ^.+\.(ico|gif|jpg|jpeg|png)$ { 
            # 缓存1年
            add_header Cache-Control: no-cache, max-age=31536000;
}

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3.减少单页面请求域名的数量

减少每个页面请求的域名数量,尽量保证在4个之内。这是因为,浏览器每次访问后端的资源,都需要先查询一次DNS,然后找到DNS对应的IP地址,再进行真正的调用。

DNS有多层缓存,比如浏览器会缓存一份、本地主机会缓存、ISP服务商缓存等。从DNS到IP地址的转变,通常会花费20-120ms的时间。减少域名的数量,可加快资源的获取。

4.开启gzip

开启gzip,可以先把内容压缩后,浏览器再进行解压。由于减少了传输的大小,会减少带宽的使用,提高传输效率。

在nginx中可以很容易的开启。配置如下:

gzip on;
gzip_min_length 1k;
gzip_buffers 4 16k;
gzip_comp_level 6;
gzip_http_version 1.1;
gzip_types text/plain application/javascript text/css;

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5.对资源进行压缩

对JavaScript和CSS,甚至是HTML进行压缩。道理类似,现在流行的前后端分离模式,一般都是对这些资源进行压缩的。

6.使用keepalive

由于连接的创建和关闭,都需要耗费资源。用户访问我们的服务后,后续也会有更多的互动,所以保持长连接可以显著减少网络交互,提高性能。

nginx默认开启了对客户端的keep avlide支持。你可以通过下面两个参数来调整它的行为。

http {
    keepalive_timeout  120s 120s;
    keepalive_requests 10000;
}

复制代码

nginx与后端upstream的长连接,需要手工开启,参考配置如下:

location ~ /{ 
       proxy_pass http://backend;
       proxy_http_version 1.1;
       proxy_set_header Connection "";
}

复制代码

6.Tomcat优化

Tomcat本身的优化,也是非常重要的一环。可以直接参考下面的文章。

搞定tomcat重要参数调优!

7.自定义Web容器

如果你的项目并发量比较高,想要修改最大线程数、最大连接数等配置信息,可以通过自定义Web容器的方式,代码如下所示。

@SpringBootApplication(proxyBeanMethods = false)
public class App implements WebServerFactoryCustomizer<ConfigurableServletWebServerFactory> {
 public static void main(String[] args) {
  SpringApplication.run(PetClinicApplication.class, args);
 }
 @Override
 public void customize(ConfigurableServletWebServerFactory factory) {
  TomcatServletWebServerFactory f = (TomcatServletWebServerFactory) factory;
        f.setProtocol("org.apache.coyote.http11.Http11Nio2Protocol");

  f.addConnectorCustomizers(c -> {
   Http11NioProtocol protocol = (Http11NioProtocol) c.getProtocolHandler();
   protocol.setMaxConnections(200);
   protocol.setMaxThreads(200);
   protocol.setSelectorTimeout(3000);
   protocol.setSessionTimeout(3000);
   protocol.setConnectionTimeout(3000);
  });
 }
}

复制代码

注意上面的代码,我们设置了它的协议为org.apache.coyote.http11.Http11Nio2Protocol,意思就是开启了Nio2。这个参数在Tomcat8.0之后才有,开启之后会增加一部分性能。对比如下:

默认。

[root@localhost wrk2-master]# ./wrk -t2 -c100 -d30s -R2000 http://172.16.1.57:8080/owners?lastName=
Running 30s test @ http://172.16.1.57:8080/owners?lastName=
  2 threads and 100 connections
  Thread calibration: mean lat.: 4588.131ms, rate sampling interval: 16277ms
  Thread calibration: mean lat.: 4647.927ms, rate sampling interval: 16285ms
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency    16.49s     4.98s   27.34s    63.90%
    Req/Sec   106.50      1.50   108.00    100.00%
  6471 requests in 30.03s, 39.31MB read
  Socket errors: connect 0, read 0, write 0, timeout 60
Requests/sec:    215.51
Transfer/sec:      1.31MB

复制代码

Nio2。

[root@localhost wrk2-master]# ./wrk -t2 -c100 -d30s -R2000 http://172.16.1.57:8080/owners?lastName=
Running 30s test @ http://172.16.1.57:8080/owners?lastName=
  2 threads and 100 connections
  Thread calibration: mean lat.: 4358.805ms, rate sampling interval: 15835ms
  Thread calibration: mean lat.: 4622.087ms, rate sampling interval: 16293ms
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency    17.47s     4.98s   26.90s    57.69%
    Req/Sec   125.50      2.50   128.00    100.00%
  7469 requests in 30.04s, 45.38MB read
  Socket errors: connect 0, read 0, write 0, timeout 4
Requests/sec:    248.64
Transfer/sec:      1.51MB

复制代码

你甚至可以将tomcat替换成undertowundertow也是一个Web容器,更加轻量级一些,占用的内容更少,启动的守护进程也更少,更改方式如下:

<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>

复制代码

8.各个层次的优化方向

Controller层

controller层用于接收前端的查询参数,然后构造查询结果。现在很多项目都采用前后端分离的架构,所以controller层的方法,一般会使用@ResponseBody注解,把查询的结果,解析成JSON数据返回(兼顾效率和可读性)。

由于controller只是充当了一个类似功能组合和路由的角色,所以这部分对性能的影响就主要体现在数据集的大小上。如果结果集合非常大,JSON解析组件就要花费较多的时间进行解析。

大结果集不仅会影响解析时间,还会造成内存浪费。假如结果集在解析成JSON之前,占用的内存是10MB,那么在解析过程中,有可能会使用20M或者更多的内存去做这个工作。我见过很多案例,由于返回对象的嵌套层次太深、引用了不该引用的对象(比如非常大的byte[]对象),造成了内存使用的飙升。

所以,对于一般的服务,保持结果集的精简,是非常有必要的,这也是DTO(data transfer object)存在的必要。如果你的项目,返回的结果结构比较复杂,对结果集进行一次转换是非常有必要的。

另外,可以使用异步Servlet对Controller层进行优化。它的原理如下:Servlet 接收到请求之后,将请求转交给一个异步线程来执行业务处理,线程本身返回至容器,异步线程处理完业务以后,可以直接生成响应数据,或者将请求继续转发给其它 Servlet。

Service层

service层用于处理具体的业务,大部分功能需求都是在这里完成的。service层一般是使用单例模式(prototype),很少会保存状态,而且可以被controller复用。

service层的代码组织,对代码的可读性、性能影响都比较大。我们常说的设计模式,大多数都是针对于service层来说的。

这里要着重提到的一点,就是分布式事务。

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如上图,四个操作分散在三个不同的资源中。要想达到一致性,需要三个不同的资源进行统一协调。它们底层的协议,以及实现方式,都是不一样的。那就无法通过Spring提供的Transaction注解来解决,需要借助外部的组件来完成。

很多人都体验过,加入了一些保证一致性的代码,一压测,性能掉的惊掉下巴。分布式事务是性能杀手,因为它要使用额外的步骤去保证一致性,常用的方法有:两阶段提交方案、TCC、本地消息表、MQ事务消息、分布式事务中间件等。

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如上图,分布式事务要在改造成本、性能、实效等方面进行综合考虑。有一个介于分布式事务和非事务之间的名词,叫做柔性事务。柔性事务的理念是将业务逻辑和互斥操作,从资源层上移至业务层面。

关于传统事务和柔性事务,我们来简单比较一下。

ACID

关系数据库, 最大的特点就是事务处理, 即满足ACID。

  • 原子性(Atomicity):事务中的操作要么都做,要么都不做。

  • 一致性(Consistency):系统必须始终处在强一致状态下。

  • 隔离性(Isolation):一个事务的执行不能被其他事务所干扰。

  • 持续性(Durability):一个已提交的事务对数据库中数据的改变是永久性的。

BASE

BASE方法通过牺牲一致性和孤立性来提高可用性和系统性能。

BASE为Basically Available, Soft-state, Eventually consistent三者的缩写,其中BASE分别代表:

  • 基本可用(Basically Available):系统能够基本运行、一直提供服务。

  • 软状态(Soft-state):系统不要求一直保持强一致状态。

  • 最终一致性(Eventual consistency):系统需要在某一时刻后达到一致性要求。

互联网业务,推荐使用补偿事务,完成最终一致性。比如,通过一系列的定时任务,完成对数据的修复。具体可以参照下面的文章。

常用的 分布式事务 都有哪些?我该用哪个?

Dao层

经过合理的数据缓存,我们都会尽量避免请求穿透到Dao层。除非你对ORM本身提供的缓存特性特别的熟悉,否则,都推荐你使用更加通用的方式去缓存数据。

Dao层,主要在于对ORM框架的使用上。比如,在JPA中,如果加了一对多或者多对多的映射关系,而又没有开启懒加载,级联查询的时候就容易造成深层次的检索,造成了内存开销大、执行缓慢的后果。

在一些数据量比较大的业务中,多采用分库分表的方式。在这些分库分表组件中,很多简单的查询语句,都会被重新解析后分散到各个节点进行运算,最后进行结果合并。

举个例子,select count(*) from a这句简单的count语句,就可能将请求路由到十几张表中去运算,最后在协调节点进行统计,执行效率是可想而知的。目前,分库分表中间件,比较有代表性的是驱动层的ShardingJdbc和代理层的MyCat,它们都有这样的问题。这些组件提供给使用者的视图是一致的,但我们在编码的时候,一定要注意这些区别。

End

下面我们来总结一下。

我们简单看了一下SpringBoot常见的优化思路。我们介绍了三个新的性能分析工具。一个是监控系统Prometheus,可以看到一些具体的指标大小;一个是火焰图,可以看到具体的代码热点;一个是Skywalking,可以分析分布式环境中的调用链。在对性能有疑惑的时候,我们都会采用类似于神农氏尝百草的方式,综合各种测评工具的结果进行分析。

SpringBoot自身的Web容器是Tomcat,那我们就可以通过对Tomcat的调优来获取性能提升。当然,对于服务上层的负载均衡Nginx,我们也提供了一系列的优化思路。

最后,我们看了在经典的MVC架构下,Controller、Service、Dao的一些优化方向,并着重看了Service层的分布式事务问题。

这里有一个具体的优化示例。

5秒到1秒,记一次效果“非常”显著的性能优化

SpringBoot作为一个广泛应用的服务框架,在性能优化方面已经做了很多工作,选用了很多高速组件。比如,数据库连接池默认使用hikaricp,Redis缓存框架默认使用lettuce,本地缓存提供caffeine等。对于一个普通的于数据库交互的Web服务来说,缓存是最主要的优化手。但细节决定成败,你要是想对系统做极致的优化,还需要参考下面的这篇文章。

卓越性能 の 军火库(非广告)

完!

作者简介:小姐姐味道  (xjjdog),一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构,日百亿流量,与你探讨高并发世界,给你不一样的味道。我的个人微信xjjdog0,欢迎添加好友,进一步交流。

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小姐姐味道

不羡鸳鸯不羡仙,一行代码调半天

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