16、数据持久化与集群调优全解析

数据持久化与集群调优全解析

1. 缓存应用案例分析

在一个管理网络资源的供应系统应用中，为了让用户全面了解网络情况，主面板以树形结构展示可用资源。由于网络资源可能多达数十万个，内部叶子节点采用懒加载方式。然而，前端 GUI 性能不佳，浏览节点平均需要 1.8 秒。

通过 Eclipse 分析工具发现， loadLeaf() 方法平均耗时 1.49 秒，占更新 GUI 时间的 80% 以上。进一步使用 P6Spy 监控工具分析数据库查询，发现 loadLeaf() 方法中约 50% 的实际查询使用了 500 种可能参数的组合。此外，用户每进行四次操作会执行一次更新操作，这可能会使查询缓存中的部分引用内容失效。

1.1 基准测试

首先进行了无缓存优化的基准测试，初始吞吐量约为 30.5 次/分钟，平均响应时间为 1.85 秒。

1.2 二级缓存优化

• 实体缓存 ：假设可以通过主键查找网络资源，使用 @Cache 注解标记树实体，并配置 persistence.xml 激活二级缓存。新的基准测试显示，吞吐量提高了三倍多，平均响应时间降至 0.6 秒。
• 查询缓存 ：如果只能选择查询缓存，配置持久化提供程序激活它，并将 findLeaf 查询标记为可缓存。应用程序的吞吐量仍提高了 50%，但由于更新操作后查询缓存会丢弃缓存项，性能提升有所降低。