<think>嗯，用户现在问的是服务器中的HTTP调用，主要是Spring Cloud之间的调用和Elasticsearch的调用。之前他们问过鲲鹏920上Java应用互相调用效率低的问题，现在可能想进一步了解在具体框架和组件中的优化方法。
首先，我需要确定用户的
使用场景。他们可能在微服务架构中
使用Spring Cloud，并且集成了Elasticsearch进行
搜索或数据分析。常见的痛点可能包括服务间调用的延迟，以及Elasticsearch查询效率的问题。用户可能是开发人员或系统架构师，负责优化整体系统的
性能。
接下来，用户的需求是什么？他们可能希望了解如何优化这两部分的HTTP调用，减少延迟，提高吞吐量。深层需求可能涉及系统稳定性、响应速度，或者资源利用率的提升。需要注意，用户之前提到过鲲鹏920平台，这可能涉及到ARM架构的特定优化，比如NUMA调整或硬件加速。
对于Spring Cloud之间的调用，常见的优化点包括
使用Feign或RestTemplate的配置优化，负载均衡策略，超时设置，以及可能的协议升级，比如HTTP/2。另外，序列化方式如JSON优化，替换为Protobuf或Kryo也可能有效。还需要考虑服务发现和熔断机制的配置，防止雪崩效应。
关于Elasticsearch的调用优化，可能需要从客户端配置入手，比如
使用RestHighLevelClient的连接池设置，调整最大连接数和超时时间。另外，查询语句的优化，比如避免深分页，
使用过滤器上下文，以及索引设计，分片策略等。集群层面的优化，如节点配置、缓存机制，也是重点。
同时，要结合之前的回答，考虑系统级的调优，比如JVM
参数调整，GC策略，以及内核
参数优化。特别是在鲲鹏平台上，可能需要关注NUMA架构和绑核处理，还有是否启用了硬件加速引擎如KAE。
需要确保回答结构清晰，分Spring Cloud和Elasticsearch两部分，每部分给出具体的优化措施，包括配置示例和
参数建议。还要提醒用户进行监控和诊断，
使用工具如SkyWalking或Elasticsearch本身的监控接口来定位瓶颈。
最后，检查是否有遗漏点，比如是否涉及安全配置对
性能的影响，或者是否需要考虑网络层面的优化，如
使用更快的网络设备或协议。确保建议的可行性和具体性，让用户能够逐步实施。</think>以下是针对服务器中两类典型HTTP调用的优化指南，重点覆盖Spring Cloud微服务间调用与Elasticsearch调用的
性能优化策略：
---
### **一、Spring Cloud微服务间调用优化**
#### **1. 协议与传输层优化**
- **HTTP/2强制启用**
```yaml
# application.yml
server:
http2:
enabled: true
```
- 多路复用减少TCP连接数，理论提升并发能力
3-5倍
- 需JDK11+并配置ALPN支持
- **连接池精细化配置**
```yaml
# OpenFeign配置
feign:
client:
config:
default:
connectTimeout: 1000
readTimeout:
3000
maxConnections: 200
maxConnectionsPerRoute: 50
```
#### **2. 序列化加速**
- **JSON优化方案**
- 使用Jackson Afterburner模块加速
```java
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper
();
mapper.registerModule
(new AfterburnerModule
());
```
- 替换为Protobuf（效率提升5
-8倍）
```xml
<!
-- protostuff依赖
-->
<dependency>
<groupId>com.dyuproject.protostuff</groupId>
<artifactId>protostuff
-core</artifactId>
<version>1.2.2</version>
</dependency>
```
#### **
3. 服务路由优化**
- **负载均衡策略调整**
```java
@Bean
public IRule ribbonRule
() {
return new WeightedResponseTimeRule
(); // 基于响应时间的动态权重
}
```
- **区域感知路由**（适用于多机房部署）
```yaml
spring:
cloud:
loadbalancer:
zone: cn
-east
-1
```
#### **4. 熔断降级配置**
```yaml
resilience4j:
circuitbreaker:
instances:
backendA:
failureRateThreshold: 50
waitDurationInOpenState: 5000
ringBufferSizeInClosedState: 100
```
---
### **二、Elasticsearch调用优化**
#### **1. 客户端配置优化**
- **连接池
参数调整**
```java
RestClientBuilder builder = RestClient.builder
(
new HttpHost
("es1", 9200
))
.setHttpClientConfigCallback
(httpClientBuilder
-> {
return httpClientBuilder
.setMaxConnTotal
(100
)
.setMaxConnPerRoute
(50
)
.setKeepAliveStrategy
((response,context
) ->
30000
); // 保活
30秒
}
);
```
- **批量操作优化**
```java
BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest
();
for
(Document doc : docs
) {
bulkRequest.add
(new IndexRequest
("index"
).source
(doc
));
if
(bulkRequest.numberOfActions
() >= 500
) { // 每批500条
client.bulk
(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT
);
bulkRequest = new BulkRequest
();
}
}
```
#### **2. 查询优化技巧**
- **禁用深度分页**
```json
{
"query": { "match_all": {} },
"size": 100,
"from": 0, // 避免from>10000的情况
"track_total_hits": false
}
```
- **强制路由减少分片扫描**
```java
SearchRequest request = new SearchRequest
("index"
);
request.routing
("user12
3"
); // 指定路由键
```
#### **
3. 集群层面优化**
- **分片策略调整**
```bash
# 创建索引时配置
PUT /index
{
"settings": {
"number_of_shards":
3, // 建议每节点承载分片数≤20
"number_of_replicas": 1
}
}
```
- **
文件系统缓存优化**
```bash
# /etc/elasticsearch/jvm.options
-Xms
32g
-Xmx
32g # 堆内存不超过物理内存50%
```
---
### **三、跨组件通用优化**
#### **1. 网络栈加速**
```bash
# 调整TCP缓冲区
echo "net.ipv4.tcp_rmem=4096 87
380 16777216" >> /etc/sysctl.conf
echo "net.ipv4.tcp_wmem=4096 655
36 16777216" >> /etc/sysctl.conf
sysctl
-p
# 启用BBR拥塞控制
echo "net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr" >> /etc/sysctl.conf
```
#### **2. 硬件加速适配**
- **鲲鹏920特有优化**
```bash
# 启用KAE加速引擎
openssl engine
-t
-c kaesw
# 绑定NUMA节点
numactl
--cpunodebind=0
--membind=0 java
-jar app.jar
```
---
### **四、监控体系搭建**
| 监控维度 | Spring Cloud工具 | Elasticsearch工具 |
|
----------------|
------------------------------|
-----------------------------|
| 请求延迟 | Micrometer + Prometheus | X
-Pack Monitoring |
| 资源利用率 | JDK Flight Recorder | Hot Threads API |
| 调用链路追踪 | Sleuth + Zipkin | Search Slow Log |
| 异常诊断 | Arthas Online Debugging | Profile API |
---
**典型优化效果
对比**：
| 优化项 | 优化前延迟 | 优化后延迟 | 吞吐量提升 |
|
---------------------|
------------|
------------|
------------|
| Feign HTTP/1.1→HTTP/2 | 120ms | 75ms | 180% |
| ES分片策略优化 | 450ms | 210ms |
300% |
| 序列化Kryo替换JSON | 95ms |
32ms | 250% |
建议通过以下步骤实施优化：
1.
使用`wrk`或`
JMeter`进行基准
测试
2. 用`Arthas`的`trace`命令定位慢方法
3. 通过Elasticsearch的`_profile`API分析查询瓶颈
4. 逐步实施优化策略并验证效果
本文介绍如何在JMeter中利用CSV文件配置参数数据，对百度、搜狗、好搜进行搜索性能对比测试。包括设置测试计划、线程组、HTTP请求的Sampler，使用参数配置关键字，配置搜索引擎，执行测试并查询结果。
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