springboot项目中进行并发测试

本文介绍了在Spring Boot项目中进行并发测试的两种方式。一是引入特定依赖利用工具包测试;二是利用concurrent包进行测试,但该方式无具体响应时间,且初始设置5000个测试量会使数据库崩溃,使用此方式需整合线程池。

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springboot项目中进行并发测试

一 利用工具包:

  <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.databene</groupId>
            <artifactId>contiperf</artifactId>
            <version>2.3.4</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

引入者两个依赖:

就可以进行测试了,看测试代码:

package com.cxy.springs;

import com.cxy.springs.entity.TUser;
import com.cxy.springs.service.TUserService;
import org.databene.contiperf.PerfTest;
import org.databene.contiperf.junit.ContiPerfRule;
import org.junit.Rule;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringsApplicationTests {
    @Autowired
    public TUserService userService;
    @Test
    public void contextLoads() {
    }
    //引入 ContiPerf 进行性能测试
    @Rule
    public ContiPerfRule contiPerfRule = new ContiPerfRule();

    @Test
    //10个线程 执行10次
    @PerfTest(invocations = 100,threads = 10)
    public void test() {

        TUser load = userService.load(1);
        System.out.println(load.getPhone());
       
    }
}

结果:

不知道为什么我的图片挂了

第二种方式:

利用concurrent包下列进行测试,不过他们没有具体的相应时间:

 

package com.cxy.springs;

import com.cxy.springs.entity.TUser;
import com.cxy.springs.service.TUserService;
import org.databene.contiperf.PerfTest;
import org.databene.contiperf.junit.ContiPerfRule;
import org.junit.Rule;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringsApplicationTests {
    @Autowired
    public TUserService userService;
    @Test
    public void contextLoads() {
    }
    //引入 ContiPerf 进行性能测试
    @Rule
    public ContiPerfRule contiPerfRule = new ContiPerfRule();

    @Test
    //10个线程 执行10次
    @PerfTest(invocations = 100,threads = 10)
    public void test() {

        TUser load = userService.load(1);
        System.out.println(load.getPhone());

    }
    @Test
    public  void  test2()throws Exception{
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(200);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(500);
        long l = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 200; i++) {
            final int count = i;
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    TUser load = userService.load(1);
                    System.out.println(load.getPhone());
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    // log.error("exception" , e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        long a = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(a-l);

        executorService.shutdown();

        //log.info("size:{}" , map.size());
    }
}

这个开始时候给了5000个,直接把我数据库搞炸了,

后来改了,也还是可以测试的,如果需要使用这个那么需要整合线程池了,不然那么多的连接夯在那里会一直不走

posted @ 2019-05-08 22:05 动手的程序员 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
<think>好的,我需要回答用户关于Spring Boot单体项目的极限并发处理能力及优化方法的问题。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息可以直接利用。根据引用[1],Spring Boot的自动配置机制简化了开发和部署,这可能与性能优化有关。引用[3]提到Spring Boot的基础设施如自动配置、依赖管理等,这些都可能影响并发处理能力。 接下来,我需要确定用户的问题核心:“极限并发处理能力及优化方法”。用户想知道一个Spring Boot单体应用能处理多少并发请求,以及如何优化。我需要从以下几个方面入手: 1. **极限并发的影响因素**:硬件资源(CPU、内存、磁盘I/O、网络带宽)、框架配置(线程池、连接池)、代码质量(同步/异步处理、资源泄漏)、数据库性能等。这些因素都可能成为瓶颈,限制并发能力。 2. **基准测试数据**:给出一些参考数据,比如典型配置下的TPS(每秒事务数),比如4核8G的服务器处理500-2000 TPS,具体数值需要说明可能的变化范围,并强调实际场景的差异。 3. **优化方案**: - **基础设施优化**:升级硬件、使用CDN、负载均衡。 - **框架配置优化**:调整Tomcat线程池参数(最大连接数、最大线程数、等待队列),数据库连接池(HikariCP配置),启用响应式编程(WebFlux)。 - **代码层面优化**:异步处理(CompletableFuture、@Async)、缓存(Redis)、减少锁竞争、避免阻塞操作。 - **数据库优化**:索引优化、读写分离、分库分表、使用连接池。 - **监控与调优**:使用Actuator、SkyWalking、Arthas进行性能分析,JVM调优(堆内存、GC策略)。 4. **最佳实践**:分阶段压测、渐进式优化、熔断降级(Sentinel、Hystrix)、容器化部署(Docker+K8s)。 需要确保回答结构清晰,分点列出,同时引用提供的资料。例如,引用[3]中提到Spring Boot的自动配置和基础设施,可以联系到配置优化部分;引用[1]中的“约定优于配置”原则,可以强调默认配置可能需要调整以适应高并发场景。 同时,用户可能希望了解如何具体调整配置参数,比如在application.yml中设置Tomcat参数,或者配置HikariCP的连接池大小。需要给出具体的配置示例,帮助用户实际操作。 另外,需要注意用户的问题是关于“单体项目”,所以不需要涉及微服务或分布式系统的优化,但可以提到如果单体遇到瓶颈,可以考虑微服务架构,但这可能超出当前问题的范围。 最后,生成的相关问题需要围绕并发处理、优化方法、性能测试工具等,确保问题有针对性,帮助用户深入理解。</think>### Spring Boot单体项目极限并发处理能力及优化方案 #### 一、极限并发能力的影响因素 Spring Boot单体项目并发处理能力受以下因素制约: 1. **硬件资源**:CPU核心数、内存容量、磁盘I/O速度、网络带宽直接影响吞吐量上限。例如,4核8G服务器处理简单接口时,理论TPS可达500-2000(具体取决于业务复杂度)[^3]。 2. **框架配置**:默认的Tomcat线程池配置(最大200线程)和数据库连接池(HikariCP默认10连接)可能成为瓶颈。 3. **代码质量**:同步阻塞操作(如长时间I/O)、未优化的SQL查询、内存泄漏等问题会显著降低并发能力。 4. **数据库性能**:索引缺失、事务锁竞争、连接池过小等场景下,数据库可能先于应用成为瓶颈[^2]。 #### 二、优化方案及最佳实践 ##### 1. 基础设施优化 ```yaml # application.yml示例:Tomcat线程池调优 server: tomcat: max-connections: 10000 # 最大连接数 max-threads: 800 # 工作线程数(建议=CPU核心数*(1~2)) accept-count: 100 # 等待队列长度 connection-timeout: 5000 # 连接超时(ms) ``` ##### 2. 框架配置优化 - **数据库连接池**:HikariCP配置建议 ```yaml spring: datasource: hikari: maximum-pool-size: 50 # 根据数据库负载调整 connection-timeout: 3000 ``` - **响应式编程**:使用WebFlux实现非阻塞IO,适用于高并发低计算场景 ```java @GetMapping("/flux") public Mono<String> reactiveEndpoint() { return Mono.just("响应式结果"); } ``` ##### 3. 代码层面优化 - **异步处理**:通过`@Async`注解实现异步任务 ```java @Async public CompletableFuture<String> asyncProcess() { // 耗时操作 return CompletableFuture.completedFuture("结果"); } ``` - **缓存优化**:集成Redis减少数据库压力 ```java @Cacheable(value = "users", key = "#id") public User getUserById(Long id) { return userRepository.findById(id); } ``` ##### 4. 数据库优化 - **索引策略**:对WHERE条件字段、JOIN字段建立复合索引 - **读写分离**:通过`AbstractRoutingDataSource`实现主从分离 - **分库分表**:使用ShardingSphere进行数据分片 #### 三、监控与调优工具 1. **Spring Boot Actuator**:监控关键指标 ```yaml management: endpoints: web: exposure: include: health,metrics,threaddump ``` 2. **Arthas**:实时诊断线程阻塞、内存泄漏 3. **JVM调优**:建议配置(4G堆内存示例) ``` -Xms4096m -Xmx4096m -XX:+UseG1GC ``` #### 四、性能测试建议 1. 使用JMeter进行阶梯式压力测试,逐步增加并发量观察响应时间曲线 2. 重点关注指标: - **TPS波动范围** - **95%线响应时间** - **错误率** - **GC频率** #### 五、扩展方案 当单实例达到性能极限时: 1. **水平扩展**:通过Nginx实现负载均衡 2. **服务拆分**:将耗时的业务模块拆分为独立微服务[^3] 3. **降级策略**:集成Sentinel实现熔断限流 ```java @SentinelResource(value = "protected-resource", blockHandler = "handleBlock") public String criticalOperation() { // 核心业务逻辑 } ``` [^1]: Spring Boot的自动配置机制通过智能默认值减少配置工作量,但在高并发场景需要手动调优。 : 数据库优化是提升整体并发能力的关键环节,需特别注意事务管理。 : Spring Boot为单体应用提供了完善的基础设施支持,但架构设计需与业务规模匹配。
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