微博一面:JVM预热,你的方案是啥?

说在前面

在40岁老架构师 尼恩的读者社区(50+)中,最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如微博、阿里、汽车之家、极兔、有赞、希音、百度、网易、滴滴的面试资格,遇到一几个很重要的面试题:

  • JVM预热,你的方案是啥?
  • Springboot应用,如何做预热?

这里,尼恩给大家做一下系统化、体系化的梳理,使得大家可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”,让面试官爱到 “不能自已、口水直流”

也一并把这个题目以及参考答案,收入咱们的 《尼恩Java面试宝典》V107版本,供后面的小伙伴参考,提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。

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首先,说说JVM预热的重要性

为啥需要 JVM 预期?

一般情况下,在 Java 服务刚刚启动,处理的第一个请求的响应速度,往往会比正常情况下的请求要慢很多,

通常情况下,处理的第一个请求的响应速度,延迟时间会达到几百毫秒,甚至有可能达到 1 秒。

如果我们的下游调用方服务设定了超时限制,那么在JVM服务刚启动的阶段,由于响应速度较慢,有很大的可能引发超时异常,影响服务的正常运行。

极端情况:当突发流量非常大,可能JVM服务一启动,立刻被高流量打死,而且永远也启动不起来,甚至会造成整个系统的雪崩。

所以,要做JVM预热。

那么,为啥第一次请求慢?

OpenJDK 使用了 JIT(Just-in-time) 即时编译技术,可以动态的把 Java 字节码编译成高度优化过机器码,提高执行效率,但是,在编译之前,Java 代码是以相对低效的解释器模式执行的

在应用启动完成后、业务流量刚进来的短时间内,容易出现的状况是:

大量 Java 方法开始被 JIT 编译,同时业务请求被较慢的解释器模式执行,最终的结果就是系统负载飙高,可能导致很多用户请求超时。

极端情况:可能JVM服务一启动,立刻被高流量打死

JVM 预热方案

什么是 JVM 预热?

预热是指,在 JVM 启动后,JVM 刚刚启动后,我们并不会立即向调用方提供正常的流量,而是通过采用一些技术手段,先用较小的流量对服务进行预热warmup,直到服务能够按照预期的响应时间提供服务为止。

预热方案有目前以下手段:

  • 1、通过流量控制来进行预热
  • 2、在服务启动并正常可供访问之前,可以让服务自行进行预热,具体可以通过以下几种方式实现
  • 3、在发布系统中,我们可以配置一个访问 URL 列表,让发布系统在服务启动前进行预热

1、通过流量控制来进行预热:

1)利用网关的流量控制功能,根据新服务上线的时间,给予不同的访问权重。这样,服务能够逐步达到正常访问的热度,避免因为流量过大导致服务崩溃。

2)使用sentinel等组件进行warmup限流,在服务刚上线时,将过高的流量直接拦截,防止对服务造成过大的压力,确保服务的稳定运行。

3)spring的ribbon组件策略改造,使其流量控制策略与网关的流量控制策略保持一致。这样,可以更好地协调各个组件之间的流量控制,提高服务的预热效果。

2、对外服务之前,通过合适的手段提前预热

在服务启动并正常可供访问之前,可以让服务自行进行预热,具体可以通过以下几种方式实现:

1)设定初始化的预热模块,在服务启动后自行遍历重要的访问接口:

  • a. 服务开发者可以在编写代码时,设计一个初始化预热模块,该模块在服务启动后会自动执行。
  • b. 在这个初始化模块中,可以编写逻辑来遍历所有的重要访问接口,这样在服务启动后,就能对这些接口进行预热。
  • c. 这种方式能够确保服务在启动后的早期阶段,就对重要的访问接口进行了遍历,提高了服务的响应速度和稳定性。

2)运用测试工具组件,如 Java Microbenchmark Harness(JMH),在服务启动后遍历访问接口:

  • a. 通过使用 JMH 这样的测试工具组件,可以在服务启动后模拟真实访问请求,对服务进行预热。
  • b. 这种做法有助于在服务启动后迅速遍历所有访问接口,从而提高服务的响应速度和稳定性。
  • c. 同时,可以利用 JMH 的性能测试功能,对预热效果进行评估,进一步优化预热策略。

3、阿里的开源项目龙井替换 JDK,在服务启动时自动加载应加载的类:

  • a. 通过使用龙井项目,可以在服务启动时自动加载需要加载的类,从而在服务启动早期对这些类进行预热。
  • b. 这种方式可以有效地缩短服务启动后的预热时间,提高服务的响应速度和稳定性。
  • c. 此外,龙井项目还可以实现类加载的优化,例如按需加载、并行加载等,从而提高预热效率。

阿里龙井使用手册

作者介绍

本文1作: Andy,资深架构师, 《Java 高并发核心编程 加强版 》作者之1 。

本文2作: 尼恩,40岁资深老架构师, 《Java 高并发核心编程 加强版 卷1、卷2、卷3》创世作者, 著名博主 。 《K8S学习圣经》《Docker学习圣经》等11个PDF 圣经的作者。

参考文献

https://blog.youkuaiyun.com/Weixiaohuai/article/details/125391957

https://www.cnblogs.com/daoqidelv/p/7043696.html

https://blog.youkuaiyun.com/qq_39149842/article/details/118995017

清华大学出版社《Java高并发核心编程 卷2 加强版》

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<think>好的,我需要回答用户关于服务启动预热方法或实现方式的问题,特别是最佳实践。首先,我得理解什么是服务启动预热预热通常指在服务正式处理请求前,提前加载必要资源或执行初始化操作,以提高服务性能和稳定性。用户提到了Kubernetes的健康检查,可能预热和健康检查有关联,比如就绪探针(readiness probe)可以用来控制流量进入已经完成预热服务实例。 接下来,我需要回忆相关的知识。根据引用[1],Kubernetes的就绪探针用于确定容器是否准备好接收流量,而存活探针检查容器是否运行正常。预热过程中,可能需要结合就绪探针,确保服务在完成预热后才标记为就绪,从而开始接收请求。另外,引用[2]中提到的预热常用查询,可能涉及在启动时执行一些查询,让缓存生效,提高后续响应速度。 那具体如何实现预热呢?常见的做法包括:在服务启动时执行初始化任务,比如加载缓存、建立数据库连接池、预加载数据到内存,或者执行一些模拟请求来“加热”JVM(对于Java应用)等。此外,可能需要延迟就绪探针的成功响应,直到预热完成。例如,Kubernetes的就绪探针可以配置为在服务启动后等待一定时间,或者通过检查特定的初始化完成标志文件。 另外,预热可能需要考虑不同组件的依赖关系,比如数据库连接是否就绪,外部服务是否可用。可能需要分阶段预热,逐步初始化各个组件。对于分布式系统,还需要处理多个实例同时启动时的资源竞争问题,比如使用分布式锁或协调服务(如ZooKeeper)来管理初始化顺序。 用户还提到了最佳实践,所以需要整理出几种常见且有效的方法。比如,使用就绪探针控制流量、预热缓存和连接池、预计算数据、延迟启动等。同时,结合具体的技术栈,比如Java应用可以通过启动时执行初始化方法,或使用框架提供的预热机制(如Spring的ApplicationRunner接口)。 需要确保回答结构清晰,分点说明,并给出示例代码或配置。例如,展示如何在Kubernetes中配置就绪探针,或者如何在Java应用中实现预热的代码片段。同时,引用提到的参考资料中的内容,比如定期重建索引、滚动索引策略可能不直接相关,但预热查询可以结合缓存预热来讨论。 可能需要注意用户提到的服务预热是否包括微服务架构中的服务,或者单体应用。不同场景下的实现方式可能不同。例如,微服务中可能需要服务发现组件在预热完成后才注册服务,而单体应用可能只需内部初始化。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解。比如询问预热与健康检查的关系,预热的具体技术实现,或者在不同框架中的最佳实践等。</think>### 服务启动预热的最佳实践 服务启动预热的核心目标是通过提前加载资源、初始化组件或执行模拟请求,使服务在正式处理流量时达到最佳性能。以下是具体实现方法和最佳实践: --- #### 1. **延迟流量引入:结合就绪探针(Readiness Probe)** - **原理**:在Kubernetes中,通过配置就绪探针延迟流量分配,直到服务完成预热。 - **实现示例**: ```yaml readinessProbe: httpGet: path: /health/ready port: 8080 initialDelaySeconds: 20 # 等待服务完成预热的时间 periodSeconds: 5 ``` 服务启动后,在`/health/ready`接口返回成功前,流量不会进入该实例[^1]。 --- #### 2. **主动预热关键组件** - **缓存预热**:启动时加载高频数据到缓存(如Redis)。 ```java @PostConstruct public void preloadCache() { List<HotData> data = fetchFrequentlyUsedData(); redisTemplate.opsForValue().set("hot_data", data); } ``` - **数据库连接池初始化**:提前建立连接,避免首次请求延迟。 ```java // HikariCP 配置示例 HikariConfig config = new HikariConfig(); config.setMinimumIdle(10); // 初始连接数 config.setMaximumPoolSize(50); ``` --- #### 3. **模拟请求触发JIT编译(Java应用)** - **原理**:JVM的即时编译(JIT)需要时间优化热点代码,可通过模拟请求加速。 - **实现**: ```java @Component public class JvmWarmupRunner implements ApplicationRunner { @Override public void run(ApplicationArguments args) { simulateHighFrequencyRequests(); // 执行模拟请求 } } ``` --- #### 4. **分阶段初始化** - **依赖顺序**:优先初始化基础组件(如配置中心、数据库),再加载业务逻辑。 - **示例流程**: 1. 加载配置文件 → 2. 连接数据库 → 3. 预热缓存 → 4. 注册到服务发现。 --- #### 5. **使用滚动更新策略(Kubernetes)** - **原理**:分批更新实例,确保部分实例始终可用,同时新实例完成预热后再接收流量。 - **配置**: ```yaml strategy: rollingUpdate: maxSurge: 25% maxUnavailable: 0 # 确保旧实例未终止前,新实例已预热完成 ``` --- #### 6. **预热脚本或Sidecar模式** - **自定义脚本**:在容器启动命令中添加预热逻辑。 ```Dockerfile CMD ["sh", "-c", "java -jar app.jar && curl -X POST http://localhost:8080/warmup"] ``` - **Sidecar容器**:通过辅助容器执行预热任务后通知主容器[^1]。 --- ### 实践建议 - **监控预热耗时**:记录各阶段初始化时间,优化瓶颈。 - **灰度验证**:先在小规模实例中测试预热策略,再全量部署。 - **结合熔断机制**:在预热阶段若发生错误,可触发熔断避免雪崩。 ---
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