Spring Boot 启动优化实践

作者：vivo 互联网服务器团队- Liu Di

本文系统性分析并优化了一个Spring Boot项目启动耗时高达 280 秒的问题。通过识别瓶颈、优化分库分表加载逻辑、异步初始化耗时任务等手段，最终将启动耗时缩短至 159 秒，提升近 50%。文章涵盖启动流程分析、性能热点识别、异步初始化设计等关键技术细节，适用于大型Spring Boot项目的性能优化参考。

文章太长？1分钟看图抓住核心观点👇

一、前言

随着业务的发展，笔者项目对应的Spring Boot工程的依赖越来越多。随着依赖数量的增长，Spring 容器需要加载更多组件、解析复杂依赖并执行自动装配，导致项目启动时间显著增长。在日常开发或测试过程中，一旦因为配置变更或者其他热部署不生效的变更时，项目重启就需要等待很长的时间影响代码的交付。加快Spring项目的启动可以更好的投入项目中，提升开发效率。

整体环境介绍：

• Spring版本：4.3.22
• Spring Boot版本：1.5.19
• CPU：i5-9500
• 内存：24GB
• 优化前启动耗时：280秒

二、Spring Boot项目启动流程介绍

Spring Boot项目主要启动流程都在org.spring-

framework.boot.SpringApplication#run(java.lang.String...)方法中：

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public ConfigurableApplicationContext run(String... args) {
    StopWatch stopWatch = new StopWatch();
    stopWatch.start();
    // Spring上下文
    ConfigurableApplicationContext context = null;
    FailureAnalyzers analyzers = null;
    configureHeadlessProperty();
    // 初始化SpringApplicationRunListener监听器
    SpringApplicationRunListeners listeners = getRunListeners(args);
    listeners.starting();
    try {
        ApplicationArguments applicationArguments = new DefaultApplicationArguments(
                args);
        // 环境准备
        ConfigurableEnvironment environment = prepareEnvironment(listeners,
                applicationArguments);
         // 打印banner
        Banner printedBanner = printBanner(environment);
        // 创建上下文
        context = createApplicationContext();
        analyzers = new FailureAnalyzers(context);
        // 容器初始化
        prepareContext(context, environment, listeners, applicationArguments,
                printedBanner);
        // 刷新容器内容
        refreshContext(context);
        afterRefresh(context, applicationArguments);
        // 结束监听广播
        listeners.finished(context, null);
        stopWatch.stop();
        if (this.logStartupInfo) {
            new StartupInfoLogger(this.mainApplicationClass)
                    .logStarted(getApplicationLog(), stopWatch);
        }
        return context;
    } catch (Throwable ex) {
        handleRunFailure(context, listeners, analyzers, ex);
        throw new IllegalStateException(ex);
    }
}

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可以看到在启动流程中，监听器应用在了应用的多个生命周期中。并且Spring Boot中也预留了针对listener的扩展点。我们可以借此实现一个自己的扩展点去监听Spring Boot的每个阶段的启动耗时，实现如下：

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@Slf4j
public class MySpringApplicationRunListener implements SpringApplicationRunListener{
    private Long startTime;
    public MySpringApplicationRunListener(SpringApplication application, String[] args){
    }
    @Override
    public void starting(){
        startTime = System.currentTimeMillis();
        log.info("MySpringListener启动开始 {}", LocalTime.now());
    }
    @Override
    public void environmentPrepared(ConfigurableEnvironment environment){
        log.info("MySpringListener环境准备 准备耗时：{}毫秒", (System.currentTimeMillis() - startTime));
        startTime = System.currentTimeMillis();
    }
    @Override
    public void contextPrepared(ConfigurableApplicationContext context){
        log.info("MySpringListener上下文准备 耗时：{}毫秒", (System.currentTimeMillis() - startTime));
        startTime = System.currentTimeMillis();
    }
    @Override
    public void contextLoaded(ConfigurableApplicationContext context){
        log.info("MySpringListener上下文载入 耗时：{}毫秒", (System.currentTimeMillis() - startTime));
        startTime = System.currentTimeMillis();
    }
   @Override
   public void finished(ConfigurableApplicationContext context, Throwable exception){
        log.info("MySpringListener结束 耗时：{}毫秒", (System.currentTimeMillis() - startTime));
        startTime = System.currentTimeMillis();
    }
}

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接着还需要在classpath/META-INF目录下新建spring.factories文件，并添加如下文件内容：

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org.springframework.boot.SpringApplicationRunListener=com.vivo.internet.gameactivity.api.web.MySpringApplicationRunListener

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至此，借助Listener机制，我们能够追踪Spring Boot启动各阶段的耗时分布，为后续性能优化提供数据支撑。

contextLoaded事件是在run方法中的prepareContext()结束时调用的，因此contextLoaded事件和finished事件之间仅存在两个语句：refreshContext(context)和afterRefresh

(context,applicationArguements)消耗了285秒的时间，调试一下就能发现主要耗时在refreshContext()中。

三、AbstractApplicationContext#refresh

refreshContext()最终调用到org.spring-framework.context.support.AbstractApplicationContext#refresh方法中，这个方法主要是beanFactory的预准备、对beanFactory完成创建并进行后置处理、向容器添加bean并且给bean添加属性、实例化所有bean。通过调试发现，finishBeanFactoryInitialization(beanFactory) 方法耗时最久。该方法负责实例化容器中所有的单例 Bean，是启动性能的关键影响点。

四、找出实例化耗时的Bean

Spring Boot也是利用的Spring的加载流程。在Spring中可以实现InstantiationAwareBeanPost-

Processor接口去在Bean的实例化和初始化的过程中加入扩展点。因此我们可以实现该接口并添加自己的扩展点找到处理耗时的Bean。

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@Service
public class TimeCostCalBeanPostProcessor implements InstantiationAwareBeanPostProcessor {
    private Map<String, Long> costMap = Maps.newConcurrentMap();

    @Override
    public Object postProcessBeforeInstantiation(Class<?> beanClass, String beanName) throws BeansException {
        if (!costMap.containsKey(beanName)) {
            costMap.put(beanName, System.currentTimeMillis());
        }
        return null;
    }
    @Override
    public boolean postProcessAfterInstantiation(Object bean, String beanName) throws BeansException {
        return true;
    }
    @Override
    public PropertyValues postProcessPropertyValues(PropertyValues pvs, PropertyDescriptor[] pds, Object bean, String beanName) throws BeansException {
        return pvs;
    }
    @Override
    public Object postProcessBeforeInitialization(Object bean, String beanName) throws BeansException {
        return bean;
    }
    @Override
    public Object postProcessAfterInitialization(Object bean, String beanName) throws BeansException {
         if (costMap.containsKey(beanName)) {
            Long start = costMap.get(beanName);
            long cost = System.currentTimeMillis() - start;
            // 只打印耗时长的bean
             if (cost > 5000) {
                System.out.println("bean: " + beanName + "\ttime: " + cost + "ms");
            }
        }
         return bean;
    }
}

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具体原理就是在Bean开始实例化之前记录时间，在Bean初始化完成后记录结束时间，打印实例化到初始化的时间差获得Bean的加载总体耗时。结果如图：

可以看到有许多耗时在10秒以上的类，接下来可以针对性的做优化。值得注意的是，统计方式为单点耗时计算，未考虑依赖链上下文对整体加载顺序的影响，实际优化还需结合依赖关系分析。

五、singletonDataSource

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@Bean(name = "singletonDataSource")
public DataSource singletonDataSource(DefaultDataSourceWrapper dataSourceWrapper) throws SQLException {
    //先初始化连接
    dataSourceWrapper.getMaster().init();
    //构建分库分表数据源
    String dataSource0 = "ds0";
    Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
    dataSourceMap.put(dataSource0, dataSourceWrapper.getMaster());
    //分库分表数据源
    DataSource shardingDataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource
    (dataSourceMap,shardingRuleConfiguration, prop);
    return shardingDataSource;    
    }

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singletonDataSource是一个分库分表的数据源，连接池采用的是Druid，分库分表组件采用的是公司内部优化后的中间件。通过简单调试代码发现，整个Bean耗时的过程发生在createDataSource方法，该方法中会调用createMetaData方法去获取数据表的元数据，最终运行到loadDefaultTables方法。该方法如下图，会遍历数据库中所有的表。因此数据库中表越多，整体就越耗时。

笔者的测试环境数据库中有很多的分表，这些分表为了和线上保持一致，分表的数量都和线上是一样的。

因此在测试环境启动时，为了加载这些分表会更加的耗时。可通过将分表数量配置化，使测试环境在不影响功能验证的前提下减少分表数量，从而加快启动速度。

六、初始化异步

activityServiceImpl启动中，主要会进行活动信息的查询初始化，这是一个耗时的操作。类似同样的操作在工程的其他类中也存在。

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@Service
public class ActivityServiceImpl implements ActivityService, InitializingBean{
     // 省略无关代码
     @Override
     public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        initActivity();
    }
     // 省略无关代码
}

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可以通过将afterPropertiesSet()异步化的方式加速项目的启动。

观察Spring源码可以注意到afterPropertiesSet方法是在AbstractAutowireCapableBeanFactory#

invokeInitMethods中调用的。在这个方法中，不光处理了afterPropertiesSet方法，也处理了init-method。

因此我们可以写一个自己的BeanFactory继承AbstractAutowireCapableBeanFactory，将invokeInitMethods方法进行异步化重写。考虑到AbstractAutowireCapableBeanFactory是个抽象类，有额外的抽象方法需要实现，因此继承该抽象类的子类DefaultListableBeanFactory。具体实现代码如下：

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public class AsyncInitListableBeanFactory extends DefaultListableBeanFactory{
     public AsyncInitBeanFactory(ConfigurableListableBeanFactory beanFactory){
         super(beanFactory);
    }
     @Override
     protected void invokeInitMethods(String beanName, Object bean, RootBeanDefinition mbd)throws Throwable {
        if (beanName.equals("activityServiceImpl")) {
            AsyncTaskExecutor.submitTask(() -> {
                try {
                      super.invokeInitMethods(beanName, bean, mbd);
                } catch (Throwable throwable) {
                    throwable.printStackTrace();
                }
            });
        } else {
              super.invokeInitMethods(beanName, bean, mbd);
        }
    }
}

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又因为Spring在refreshContext()方法之前的prepareContext()发放中针对initialize方法提供了接口扩展(applyInitializers())。因此我们可以通过实现该接口并将我们的新的BeanFactory通过反射的方式更新到Spring的初始化流程之前。

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public interface ApplicationContextInitializer<C extends ConfigurableApplicationContext> {
     /**
     * Initialize the given application context.
     * @param applicationContext the application to configure
     */
    void initialize(C applicationContext);

}

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改造后的代码如下，新增AsyncAccelerate-

Initializer类实现ApplicationContextInitializer接口：

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public class AsyncBeanFactoryInitializer implements ApplicationContextInitializer<ConfigurableApplicationContext> {
    @SneakyThrows
    @Override
    public void initialize(ConfigurableApplicationContext applicationContext){
        if (applicationContext instanceof GenericApplicationContext) {
            AsyncInitListableBeanFactory beanFactory = new AsyncInitListableBeanFactory(applicationContext.getBeanFactory());
            Field field = GenericApplicationContext.class.getDeclaredField("beanFactory");
            field.setAccessible(true);
            field.set(applicationContext, beanFactory);
        }
    }
}
public class AsyncBeanInitExecutor{
    private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    private static final AtomicReference<ThreadPoolExecutor> THREAD_POOL_REF = new AtomicReference<>();
    private static final List<Future<?>> FUTURES = new ArrayList<>();
     /**
      * 创建线程池实例
      */
     private static ThreadPoolExecutor createThreadPoolExecutor(){
         int poolSize = CPU_COUNT + 1;
         return new ThreadPoolExecutor(poolSize, poolSize, 50L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
        );
    }
    /**
     * 确保线程池已初始化(线程安全)
     */
     private static void ensureThreadPoolExists(){
         if (THREAD_POOL_REF.get() != null) {
              return;
        }
        ThreadPoolExecutor executor = createThreadPoolExecutor();
         if (!THREAD_POOL_REF.compareAndSet(null, executor)) {
            executor.shutdown(); // 另一线程已初始化成功
        }
    }
    /**
     * 提交异步初始化任务
     *
     * @param task 初始化任务
     * @return 提交后的 Future 对象
     */
    public static Future<?> submitInitTask(Runnable task) {
        ensureThreadPoolExists();
        Future<?> future = THREAD_POOL_REF.get().submit(task);
        FUTURES.add(future);
        return future;
    }
    /**
     * 等待所有初始化任务完成并释放资源
     */
    public static void waitForInitTasks(){
        try {
            for (Future<?> future : FUTURES) {
                future.get();
            }
        } catch (Exception ex) {
            throw new RuntimeException("Async init task failed", ex);
        } finally {
            FUTURES.clear();
            shutdownThreadPool();
        }
    }
     /**
     * 关闭线程池并重置引用
     */
     private static void shutdownThreadPool(){
        ThreadPoolExecutor executor = THREAD_POOL_REF.getAndSet(null);
         if (executor != null) {
            executor.shutdown();
        }
    }
}

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实现类后，还需要在META-INF/spring.factories下新增说明org.springframework.context.

ApplicationContextInitializer=com.xxx.AsyncAccelerateInitializer，这样这个类才能真正生效。

这样异步化以后还有一个点需要注意，如果该初始化方法执行耗时很长，那么会存在Spring容器已经启动完成，但是异步初始化任务没执行完的情况，可能会导致空指针等异常。为了避免这种问题的发生，还要借助于Spring容器启动中finishRefresh()方法，监听对应事件，确保异步任务执行完成之后，再启动容器。

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public class AsyncInitCompletionListener implements ApplicationListener<ContextRefreshedEvent>, ApplicationContextAware, PriorityOrdered{
    private ApplicationContext currentContext;
    @Override
    public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext)throws BeansException {
         this.currentContext = applicationContext;
    }
    @Override
    public void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent event){
        if (event.getApplicationContext() == currentContext) {
            AsyncBeanInitExecutor.waitForInitTasks();
        }
    }
    @Override
    public int getOrder(){
         return Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE;
    }
}

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七、总结

启动优化后的项目实际测试结果如下：

通过异步化初始化和分库分表加载优化，项目启动时间从 280 秒缩短至 159 秒，提升约 50%。这对于提升日常开发效率、加快测试与联调流程具有重要意义。