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编写高功用 Java 代码的最佳实践

来历:雁惊寒 发布时刻:2018-06-20 阅览次数:

  本文首要介绍了负载测验、依据APM东西的运用程序和服务器监控,随后介绍了编写高功用Java代码的一些最佳实践。最终研讨了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。

 介绍

  在这篇文章中,咱们将谈论几个有助于进步Java运用程序功用的方法。咱们首要将介绍怎么界说可衡量的功用目标,然后看看有哪些东西可以用来衡量和监控运用程序功用,以及确认功用瓶颈。

  咱们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最终,咱们将看看用于进步Java运用程序功用的JVM调优技巧和架构调整。

  请留意,功用优化是一个很广泛的论题,而本文仅仅对JVM探究的一个起点。

 功用目标

  在开端优化运用程序的功用之前,咱们需求了解比方可扩展性、功用、可用性等方面的非功用需求。

  以下是典型Web运用程序常用的一些功用目标:

  1. 运用程序均匀呼应时刻
  2. 体系有必要支撑的均匀并发用户数
  3. 在负载顶峰期间,预期的每秒恳求数

  这些目标可以经过运用多种监督东西监测到,它们对剖析功用瓶颈和功用调优有着十分大的效果。

 示例运用程序

  咱们将运用一个简略的Spring Boot Web运用程序作为示例,在这篇文章中有相关的介绍。这个运用程序可用于办理职工列表,并对外公开了增加和检索职工的REST API。

  咱们将运用这个程序作为参阅来运转负载测验,并在接下来的章节中监控各种运用目标。

 找出功用瓶颈

  负载测验东西和运用程序功用办理(APM)处理方案常用于盯梢和优化Java运用程序的功用。要找出功用瓶颈,首要便是对各种运用场景进行负载测验,并一同运用APM东西对CPU、IO、堆的运用情况进行监控等等。

  Gatling是进行负载测验最好的东西之一,它供给了对HTTP协议的支撑,是HTTP服务器负载测验的绝佳挑选。

  Stackify的Retrace是一个老练的APM处理方案。它的功用很丰厚,对确认运用程序的功用基线很有协助。 Retrace的要害组件之一是它的代码剖析功用,它可以在不减慢运用程序的情况下搜集运转时信息。

  Retrace还供给了监督依据JVM运用程序的内存、线程和类的小部件。除了运用程序自身的目标之外,它还支撑监督保管运用程序的服务器的CPU和IO运用情况。

  因而,像Retrace这样功用全面的监控东西是解锁运用程序功用潜力的第一步。而第二步则是在你的体系上重现实在运用场景和负载。

  说起来简略,做起来难,并且了解运用程序当时的功用也十分重要。这便是咱们接下来要重视的问题。

 Gatling负载测验

  Gatling的模仿测验脚本是用Scala编写的,但该东西还附带了一个十分有用的图形界面,可用于记载具体的场景,并生成Scala脚本。

  在运转模仿脚本之后,Gatling会生成一份十分有用的、可用于剖析的HTML陈述。

  界说场景

  在发动记载器之前,咱们需求界说一个场景,表明用户在阅览Web运用时发作的作业。

  在咱们的这个比方中,具体的场景将是“发动200个用户,每个用户宣布一万个恳求。”

  装备记载器

  依据“Gatling的第一步”所述,用下面的代码创立一个名为EmployeeSimulation的scala文件:

class EmployeeSimulation extends Simulation {
    val scn = scenario("FetchEmployees").repeat(10000) {
        exec(
          http("GetEmployees-API")
            .get("http://localhost:8080/employees")
            .check(status.is(200))
        )
    }
    setUp(scn.users(200).ramp(100))
}

  运转负载测验

  要履行负载测验,请运转以下指令:

$GATLING_HOME/bin/gatling.sh-sbasic.EmployeeSimulation

  对运用程序的API进行负载测验有助于发现及其纤细的并且难以发现的过错,如数据库衔接耗尽、高负载情况下的恳求超时、由于内存走漏而导致堆的高运用率等等。

 监控运用程序

  要运用Retrace进行Java运用程序的开发,首要需求在Stackify上恳求免费试用账号。然后,将咱们自己的Spring Boot运用程序装备为Linux服务。咱们还需求在保管运用程序的服务器上装置Retrace署理,依照这篇文章所述的操作即可。

  Retrace署理和要监控的Java运用程序发动后,咱们就可以到Retrace仪表板上单击AddApp按钮增加运用了。增加运用完结之后,Retrace将开端监控运用程序了。

  找到最慢的那个点

  Retrace会主动监控运用程序,并盯梢数十种常见结构及其依靠联系的运用情况,包含SQL、MongoDB、Redis、Elasticsearch等等。Retrace能协助咱们快速确认运用程序为什么会呈现如下功用问题:

  • 某个SQL句子是否会拖慢体系的速度?
  • Redis忽然变慢了吗?
  • 特定的HTTP Web服务宕了,仍是变慢了?

  例如,下面的图形展现了在一段给定的时刻内速度最慢的组件。

 代码等级的优化

  负载测验和运用程序监控关于确认运用程序的一些要害功用瓶颈十分有用。但一同,咱们需求遵从杰出的编码习气,以防止在对运用程序进行监控的时分呈现过多的功用问题。

  鄙人一章节中,咱们将来看一些最佳实践。

  运用StringBuilder来衔接字符串

  字符串衔接是一个十分常见的操作,也是一个低功率的操作。简略地说,运用+=来追加字符串的问题在于每次操作都会分配新的String。

  下面这个比方是一个简化了的但却很典型的循环。前面运用了原始的衔接方法,后边运用了构建器:

public String stringAppendLoop() {
    String s = "";
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
        if (s.length() > 0)
            s += ", ";
        s += "bar";
    }
    return s;
}

public String stringAppendBuilderLoop() {
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
        if (sb.length() > 0)
            sb.append(", ");
        sb.append("bar");
    }
    return sb.toString();
}

  上面代码中运用的StringBuilder对功用的进步十分有用。请留意,现代的JVM会在编译或许运转时对字符串操作进行优化

  防止递归

  导致呈现StackOverFlowError过错的递归代码逻辑是Java运用程序中另一种常见的问题。假如无法去掉递归逻辑,那么尾递归作为代替方案将会更好。

  咱们来看一个头递归的比方:

public int factorial(int n) {
    if (n == 0) {
        return 1;
    } else {
        return n * factorial(n - 1);
    }
}

  现在咱们把它重写为尾递归:

private int factorial(int n, int accum) {
    if (n == 0) {
        return accum;
    } else {
        return factorial(n - 1, accum * n);
    }
}
public int factorial(int n) {
    return factorial(n, 1);
}

  其他JVM言语(如Scala)已经在编译器级支撑尾递归代码的优化,当然,关于这种优化现在也存在着一些争议。

  慎重运用正则表达式

  正则表达式在许多场景中都十分有用,但它们往往具有十分高的功用本钱。了解各种运用正则表达式的JDK字符串方法很重要,例如String.replaceAll()、String.split()。

  假如你不得不在核算密布的代码段中运用正则表达式,那么需求缓存Pattern的引证而防止重复编译:

static final Pattern HEAVY_REGEX = Pattern.compile("(((X)*Y)*Z)*");

  运用一些盛行的库,比方Apache Commons Lang也是一个很好的挑选,特别是在字符串的操作方面。

  防止创立和毁掉过多的线程

  线程的创立和处置是JVM呈现功用问题的常见原因,由于线程目标的创立和毁掉相对较重。

  假如运用程序运用了很多的线程,那么运用线程池会愈加有用,由于线程池答应这些贵重的目标被重用。

  为此,Java的ExecutorService是线程池的根底,它供给了一个高档API来界说线程池的语义并与之进行交互。

  Java 7中的Fork/Join结构也值得提一下,由于它供给了一些东西来测验运用一切可用的处理器中心以协助加快并行处理。为了进步并行履行功率,结构运用了一个名为ForkJoinPool的线程池来办理作业线程。

 JVM调优

  堆巨细的调优

  为出产体系确认适宜的JVM堆巨细并不是一件简略的作业。要做的第一步是答复以下问题以猜测内存需求:

  1. 方案要把多少个不同的运用程序布置到单个JVM进程中,例如EAR文件、WAR文件、jar文件的数量是多少?
  2. 在运转时或许会加载多少个Java类,包含第三方API的类?
  3. 估量内存缓存所需的空间,例如,由运用程序(和第三方API)加载的内部缓存数据结构,比方从数据库缓存的数据、从文件中读取的数据等等。
  4. 估量运用程序将创立的线程数。

  假如没有经过实在场景的测验,这些数字很难估量。

  要取得有关运用程序需求的最好最牢靠的方法是对运用程序履行实践的负载测验,并在运转时盯梢功用目标。咱们之前谈论的依据Gatling的测验便是一个很好的方法。

  挑选适宜的废物搜集器

  Stop-the-world(STW)废物搜集的周期是影响大多数面向客户端运用程序呼应和全体Java功用的大问题。可是,现在的废物搜集器大多处理了这个问题,并且经过恰当的优化和巨细的调整,可以消除对搜集周期的感知。

  剖析器、堆转储和具体的GC日志记载东西对此有必定的协助效果。再一次留意,这些都需求在实在场景的负载形式下进行监控。

  有关不同废物搜集器的更多信息,请检查这个攻略

 JDBC功用

  联系型数据库是Java运用程序中另一个常见的功用问题。为了取得完好恳求的呼应时刻,咱们很自然地有必要检查运用程序的每一层,并考虑怎么让代码与底层SQL DB进行交互。

  衔接池

  让咱们从众所周知的现实开端,即数据库衔接是贵重的。 衔接池机制是处理这个问题十分重要的第一步。

  这儿主张运用HikariCP JDBC,这是一个十分轻量级(大约130Kb)并且速度极快的JDBC衔接池结构。

  JDBC批处理

  耐久化处理应尽或许地履行批量操作。 JDBC批处理答应咱们在单次数据库交互中发送多个SQL句子。

  这样,不管是在驱动端仍是在数据库端,功用都或许得到显著地进步。 * PreparedStatement*是一个十分棒的的批处理指令,一些数据库体系(例如Oracle)只支撑预处理句子的批处理。

  另一方面,Hibernate则愈加灵敏,它答应咱们只需修正一个装备即可快速切换为批处理操作

  句子缓存

  句子缓存是另一种进步耐久层功用的方法,这是一种不为人知但又简略把握的功用优化方法。

  只需底层的JDBC驱动程序支撑,你就可以在客户端(驱动程序)或数据库端(语法树乃至履行方案)中缓存PreparedStatement。

  规划的缩放

  数据库仿制和分片是进步吞吐量十分好的方法,咱们应该充分利用这些经过实践查验的架构形式,以扩展企业运用的耐久层。

 架构改善

  缓存

  现在内存的价格很低,并且越来越低,从磁盘或经过网络来检索数据的功用价值依然很高。缓存自然而然的变成了在运用程序功用方面不能忽视的要害。

  当然,在运用的拓扑结构中引进一个独立的缓存体系的确会增加架构的杂乱度,所以,应当充分利用当时运用的库和结构现有的缓存功用。

  例如,大多数的耐久化结构都支撑缓存。 Spring MVC等Web结构还可以运用Spring中内置的缓存支撑,以及依据ETags的强壮的HTTP级缓存。

  横向扩展

  不管咱们在单个实例中预备了多少硬件,都会有不够用的时分。简而言之,扩展有着天然生成的局限性,当体系遇到这些问题时,横向扩展是处理更多负载的仅有途径。这一步肯定会适当的杂乱,但却是扩展运用的仅有方法。

  对大多数的现代结构和库来说,这方面仍是支撑得很好的,并且会变得越来越好。 Spring生态体系有一个完好的项目集,专门用于处理这个特定的运用程序架构范畴,其他大多数的结构也都有相似的支撑。

  除了可以进步Java的功用,经过集群进行横向扩展也有其他的优点,增加新的节点能发生冗余,并更好的处理毛病,然后进步整个体系的可用性。

 定论

  在这篇文章中,咱们围绕着进步Java运用的功用探讨了许多概念。咱们首要介绍了负载测验、依据APM东西的运用程序和服务器监控,随后介绍了编写高功用Java代码的一些最佳实践。最终,咱们研讨了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。

  原文:https://dzone.com/articles/how-to-improve-the-performance-of-a-java-applicati

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