非常哇塞的 Spring Boot 性能优化长文

Spring Boot 已经成为 Java 届的 No.1 框架，每天都在蹂躏着数百万的程序员们。当服务的压力上升，对 Spring Boot 服务的优化就会被提上议程。

本文将详细讲解 Spring Boot 服务优化的一般思路，并附上若干篇辅助文章作为开胃菜。

本文较长，最适合收藏之。

1 有监控才有方向

在开始对 Spring Boot 服务进行性能优化之前，我们需要做一些准备，把 Spring Boot 服务的一些数据暴露出来。

比如，你的服务用到了缓存，就需要把缓存命中率这些数据进行收集；用到了数据库连接池，就需要把连接池的参数给暴露出来。

我们这里采用的监控工具是 Prometheus，它是一个是时序数据库，能够存储我们的指标。Spring Boot 可以非常方便的接入到 Prometheus 中。

创建一个 Spring Boot 项目后，首先加入 Maven 依赖。

<dependency>     <groupId>org.springframework.boot</groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency>     <groupId>io.micrometer</groupId>     <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId> </dependency> <dependency>     <groupId>io.micrometer</groupId>     <artifactId>micrometer-core</artifactId> </dependency>

然后，我们需要在 application.properties 配置文件中，开放相关的监控接口。

management.endpoint.metrics.enabled=truemanagement.endpoints.web.exposure.include=*management.endpoint.prometheus.enabled=truemanagement.metrics.export.prometheus.enabled=true

启动之后，我们就可以通过访问 http://localhost:8080/actuator/prometheus 来获取监控数据。

想要监控业务数据也是比较简单的。你只需要注入一个 MeterRegistry 实例即可。下面是一段示例代码：

@AutowiredMeterRegistry registry;@GetMapping("/test")@ResponseBodypublic String test() {    registry.counter("test", "from", "127.0.0.1", "method", "test").increment();    return "ok";}

从监控连接中，我们可以找到刚刚添加的监控信息。

test_total{from="127.0.0.1",method="test",} 5.0

这里简单介绍一下流行的 Prometheus 监控体系。Prometheus 使用拉的方式获取监控数据，这个暴露数据的过程可以交给功能更加齐全的 telegraf 组件。

如图，我们通常使用 Grafana 进行监控数据的展示，使用 AlertManager 组件进行提前预警。这一部分的搭建工作不是我们的重点，感兴趣的同学可自行研究。下图便是一张典型的监控图，可以看到 Redis 的缓存命中率等情况。

2 Java 生成火焰图

火焰图是用来分析程序运行瓶颈的工具。在纵向，表示的是调用栈的深度；横向表明的是消耗的时间。所以格子的宽度越大，越说明它可能是一个瓶颈。

火焰图也可以用来分析 Java 应用。可以从 GitHub 上下载 async-profiler 的压缩包 进行相关操作。

比如，我们把它解压到 /root 目录。然后以 javaagent 的方式来启动 Java 应用。命令行如下：

java -agentpath:/root/build/libasyncProfiler.so=start,svg,file=profile.svg -jar spring-petclinic-2.3.1.BUILD-SNAPSHOT.jar

运行一段时间后，停止进程，可以看到在当前目录下，生成了 profile.svg 文件，这个文件是可以用浏览器打开的，一层层向下浏览，即可找到需要优化的目标。

3 Skywalking

对于一个web服务来说，最缓慢的地方就在于数据库操作。所以，使用本地缓存和分布式缓存优化，能够获得最大的性能提升。

对于如何定位到复杂分布式环境中的问题，我这里想要分享另外一个工具：Skywalking。

Skywalking 是使用探针技术（Java Agent）来实现的。通过在 Java 的启动参数中，加入 javaagent 的 Jar 包，即可将性能数据和调用链数据封装、发送到 Skywalking 的服务器。

下载相应的安装包（如果使用 Elasticsearch 存储，需要下载专用的安装包），配置好存储之后，即可一键启动。

将 agent 的压缩包，解压到相应的目录。

tar xvf skywalking-agent.tar.gz  -C /opt/

在业务启动参数中加入 agent 的包，比如原来的启动命令是：

java  -jar /opt/test-service/spring-boot-demo.jar  --spring.profiles.active=dev

改造后的启动命令是：

java -javaagent:/opt/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=the-demo-name  -jar /opt/test-service/spring-boot-demo.ja  --spring.profiles.active=dev

访问一些服务的链接，打开 Skywalking 的 UI，即可看到下图的界面。我们可以从图中找到响应比较慢 QPS 又比较高的的接口，进行专项优化。

4 优化思路

对一个普通的 Web 服务来说，我们来看一下，要访问到具体的数据，都要经历哪些主要的环节。

如下图，在浏览器中输入相应的域名，需要通过 DNS 解析到具体的 IP 地址上。为了保证高可用，我们的服务一般都会部署多份，然后使用 Nginx 做反向代理和负载均衡。

Nginx 根据资源的特性，会承担一部分动静分离的功能。其中，动态功能部分，会进入我们的 Spring Boot 服务。

Spring Boot 默认使用内嵌的 Tomcat 作为 Web 容器，使用典型的 MVC 模式，最终访问到我们的数据。

5 HTTP 优化

下面我们举例来看一下，哪些动作能够加快网页的获取。为了描述方便，我们仅讨论 HTTP1.1 协议的。

使用 CDN 加速文件获取

比较大的文件，尽量使用 CDN（Content Delivery Network）分发。甚至是一些常用的前端脚本、样式、图片等，都可以放到 CDN 上。CDN 通常能够加快这些文件的获取，网页加载也更加迅速。

合理设置 Cache-Control 值

浏览器会判断 HTTP 头 Cache-Control 的内容，用来决定是否使用浏览器缓存，这在管理一些静态文件的时候，非常有用。相同作用的头信息还有 Expires。Cache-Control 表示多久之后过期，Expires 则表示什么时候过期。

这个参数可以在 Nginx 的配置文件中进行设置。

location ~* ^.+\.(ico|gif|jpg|jpeg|png)$ {   # 缓存1年  add_header Cache-Control: no-cache, max-age=31536000;}

减少单页面请求域名的数量