springboot调优

本文介绍了SpringBoot的性能调优方法,包括JVM参数调优,如设置初始堆内存与最大堆内存相等以避免频繁GC,以及通过-Xms和-Xmx调整内存大小;扫包优化,通过@ComponentScan的basePackages属性减少扫描范围;以及将默认内置的Tomcat服务器替换为性能更优的Undertow,提高应用的吞吐量。

1.jvm参数调优

属于运行调优。

调优策略:

  • 初始化堆内存时需要跟堆内存最大值相同(假如堆内存最大值500M,但是你配置的初始值为30M那么项目运行的时候回频繁的gc垃圾回收,导致系统开销增大。)

设置服务器内存大小,来设置堆参数

-Xms:设置java堆栈的初始值大小

-Xmx:设置最大的java堆大小

实际参数-XX:+printGCDetails -Xmx32M -Xms1M

以上设置的意思:打印详细GC日志   最大堆内存32m  初始值内存为1m

  •  

2.扫包优化

  扫包优化是属于项目启动优化,这个跟项目运行是没有关系的,并不属于运行优化

  运行吞吐量高不高或者说运行的效率高不高在于以下几点:

  • 服务器性能
  • 硬件成本
  • 网络
  • 参数调优(即jvm参数调优)

首先@SpringBootApplication这个注解的意思是扫描统计包

@ComponentScan这个包时扫描src/java下的所有包,但是可以使用basePackages属性缩小它的扫包范围

3.默认内置tomcat改成undertow服务器

  其实undertow比jetty跟tomcat性能要好很多,tomcat吞吐量5000,undertow可以达到8000

首先在pom文件中的web组件中排除tomcat内置服务器的依赖

<!--spring web组件-->
<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
  <!--排除tomcat内置依赖-->
  <exclusions>
    <exclusion>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
    </exclusion>
  </exclusions>
</dependency>

然后将undertow服务器引入进来

<!--引入undertow服务器-->
<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-undertow</artifactId>
</dependency>

就可以了

<think>好的,我现在需要帮用户解答如何对Spring Boot中的RestTemplate进行性能的问题。用户提到了“spring boot resttemplate performance optimization best practices”,所以我要整理出最佳实践,并且结合提供的引用内容。首先,我得回忆一下RestTemplate的常见性能问题和化方法。 首先,连接池管理。RestTemplate默认使用的是Java的标准HTTP库,可能没有连接池,导致每次请求都新建连接,增加延迟。换成Apache HttpClient或者OkHttp,这两个库支持连接池,可以复用连接,减少握手时间。这部分需要详细说明如何配置,比如引入依赖,设置连接池参数,如最大连接数、路由数、超时时间等。 然后是超时设置。如果不设置超时,可能会导致请求挂起,消耗资源。需要分别设置连接超时和读取超时,比如使用HttpComponentsClientHttpRequestFactory来配置这些参数。 接下来是响应压缩。启用gzip压缩可以减少传输的数据量,提高速度。需要配置RestTemplate支持压缩,并在请求头中添加Accept-Encoding。 异步用也是一个点。如果应用需要处理大量请求,同步用可能阻塞线程,使用AsyncRestTemplate或者WebClient进行异步非阻塞处理,提升吞吐量。不过WebClient是Spring 5推荐的,可能更现代,可以建议升级。 日志和监控部分,过多的日志会影响性能,需要整日志级别。同时用监控工具如Spring Boot Actuator或Micrometer来跟踪性能指标,帮助定位瓶颈。 资源释放方面,确保正确关闭响应,防止内存泄漏。使用try-with-resources或者手动关闭响应流。 然后,我需要检查用户提供的引用内容是否有相关支持。引用1和3提到Spring Boot的高效开发和自动化配置,可以引用这些来说明使用正确配置的重要性。引用2提到高级分析工具,可以关联到监控部分,引用4的问题处理可以关联到解决性能瓶颈时的试方法。 可能还需要考虑其他因素,比如DNS缓存、重试机制、请求批处理等,但用户可能只需要主要的最佳实践。需要确保步骤清晰,每个化点都有具体的实现方法,比如代码示例或配置示例。 最后,生成相关问题,可能涉及连接池配置、超时设置、异步客户端比较、监控工具、压缩效果等。确保问题覆盖回答中的各个部分,帮助用户深入理解。</think>### Spring Boot中RestTemplate性能的最佳实践 在Spring Boot中使用RestTemplate进行HTTP通信时,性能需从**连接管理、配置化、资源控制**等角度入手。以下是具体实践方法: --- #### 1. **启用HTTP连接池** 默认的RestTemplate使用`SimpleClientHttpRequestFactory`,其基于JDK原生HTTP实现且**无连接池支持**,频繁请求时性能低下。建议改用支持连接池的客户端库: - **Apache HttpClient**(推荐) 引入依赖并配置连接池参数: ```xml <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpclient</artifactId> </dependency> ``` ```java PoolingHttpClientConnectionManager connectionManager = new PoolingHttpClientConnectionManager(); connectionManager.setMaxTotal(200); // 最大连接数 connectionManager.setDefaultMaxPerRoute(50); // 单路由最大连接数 CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.custom() .setConnectionManager(connectionManager) .build(); RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(new HttpComponentsClientHttpRequestFactory(httpClient)); ``` 连接池可复用TCP连接,减少握手开销[^1]。 --- #### 2. **配置超时时间** 未设置超时可能导致线程阻塞和资源泄漏。需明确配置: ```java HttpComponentsClientHttpRequestFactory factory = new HttpComponentsClientHttpRequestFactory(); factory.setConnectTimeout(5000); // 连接超时(ms) factory.setReadTimeout(10000); // 读取超时(ms) restTemplate.setRequestFactory(factory); ``` --- #### 3. **启用响应压缩** 通过GZIP压缩减少网络传输量: ```java HttpClient httpClient = HttpClients.custom() .addInterceptorFirst(new GzipRequestInterceptor()) // 请求压缩 .build(); // 设置Accept-Encoding头 restTemplate.getInterceptors().add((request, body, execution) -> { request.getHeaders().set("Accept-Encoding", "gzip"); return execution.execute(request, body); }); ``` --- #### 4. **异步非阻塞用** 高并发场景下,同步用可能成为瓶颈。建议使用**WebClient**(Spring 5+推荐)替代RestTemplate: ```java WebClient webClient = WebClient.builder() .clientConnector(new ReactorClientHttpConnector( HttpClient.create().compress(true) )) .build(); // 异步用示例 Mono<String> response = webClient.get() .uri("https://api.example.com/data") .retrieve() .bodyToMono(String.class); ``` WebClient基于Reactor实现响应式编程,资源利用率更高[^3]。 --- #### 5. **监控与日志化** - **禁用详细日志**:避免日志输出成为性能瓶颈 ```properties logging.level.org.apache.http=WARN logging.level.org.springframework.web.client=INFO ``` - **集成监控工具**:通过Spring Boot Actuator或Micrometer跟踪HTTP指标(如请求延迟、错误率)[^2]。 --- #### 6. **资源释放与异常处理** 确保响应流正确关闭: ```java try (ResponseEntity<String> response = restTemplate.exchange(...)) { // 处理响应 } catch (ResourceAccessException e) { // 处理超时或连接异常 } ``` --- ###
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