springboot应用如何提高服务吞吐量?

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作者：lipengHeke

出处：my.oschina.net/u/560547/blog/3162343

# 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: trueio-threads: 4worker-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 {@Overridepublic Executor getAsyncExecutor() {ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();executor.setTaskDecorator(new MdcTaskDecorator());executor.initialize();return executor;}
}class MdcTaskDecorator implements TaskDecorator {@Overridepublic 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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