【Spring大揭秘】系统性能提升！大揭大法带你解锁系统优化大法

作者：Springboot实战案例锦集 2023-10-23 08:23:16数据库 其他数据库 在Spring框架中，秘系数据库查询是统性常见的高负载点之一。因此，升带优化数据库查询是解锁提高系统性能的关键。

环境：Spring5.3.23

Spring在各大公司基本上都是系统标配，它提供了丰富的优化功能和灵活性，但在使用过程中如果不注意性能优化，大揭大法可能会导致系统运行缓慢或出现其他问题。秘系以下是统性一些Spring编程中性能优化的实际案例：

使用AOP实现日志记录优化

在Spring中，可以使用AOP（面向切面编程）来实现日志记录的升带优化。在系统中有大量的解锁日志记录时，如果每个请求都进行日志记录，系统会占用大量的优化系统资源，导致系统性能下降。大揭大法因此，可以使用AOP技术，根据一定的条件对日志记录进行筛选和优化。例如，可以定义一个切面（Aspect），在切面中实现日志记录的功能，并根据一定的条件判断是否需要进行日志记录。这样可以避免每个请求都进行日志记录，从而提高系统的性能。示例代码如下：

优化前：

@Service  public class UserService {     private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserService.class) ;  @Resource    private UserRepository userRepository ;    public User queryById(long userId) {       User user = this.userRepository.findById(userId) ;    log.info("queryById - User - { }", user) ;    return user ;    }   }

在优化前的代码中，我们直接打印用户信息到日志中。

接下来，我们将使用AOP来实现日志记录的优化。首先，我们需要定义一个切面(Aspect)，在切面中实现日志记录的功能，并根据一定的条件判断是否需要进行日志记录。以下是优化后的代码示例：

优化后：

@Aspect  @Component  public class UserServiceAspect {       @Pointcut("execution(* query*(long))")  private void log() { }  @Before("log()")    public void logBefore(JoinPoint joinPoint) {       long userId = (int) joinPoint.getArgs()[0] ;      // 只有当userId不合规才打印日志     if (userId <= 0) {       log.info("queryById - start - userId: { }", userId) ;      }    }  @AfterReturning(pointcut = "execution(public User query*(long))", returning = "user")    public void logAfter(JoinPoint joinPoint, User user) {       // 只有查询到用户了才记录用户信息到日志     if (user != null) {        long userId = (int) joinPoint.getArgs()[0] ;        log.info("queryById - end - userId={ }, user info={ }", userId, user);      }    } }

通过切面，我们就可以根据条件筛选出需要日志记录的请求，避免了对所有请求都进行日志记录，从而提高系统的性能。

使用二级缓存

在Spring框架中，可以使用二级缓存来优化数据的访问性能。二级缓存是指将数据缓存在内存中，以避免频繁的数据库访问操作。在Spring中，可以使用@Cacheable注解将一个方法标记为可缓存的，这样该方法的返回值就会被缓存在内存中。当同一个方法被调用时，直接从缓存中获取返回值，而不需要再次访问数据库。这样可以减少数据库访问次数，从而提高系统的性能。

优化前：

@Service  public class UserService {     @Resource    private UserRepository userRepository ;    public User queryById(long userId) {       User user = this.userRepository.findById(userId) ;    return user ;    }   }

优化前每次获取用户都会从数据库中查询。

接下来，我们将使用二级缓存来实现数据访问的优化。首先，我们需要定义一个缓存管理器（CacheManager），用于管理缓存。以下是优化后的代码示例：

优化后：

// 为了方便演示，这里我们自定义一个缓存管理器@Configuration  public class CacheConfig {     @Bean    public CacheManager cacheManager() {       return new ConcurrentMapCacheManager("user") ;    }  }

接下来，我们需要在UserService中注入CacheManager，并使用@Cacheable注解将queryById方法标记为可缓存的。以下是优化后的代码示例：

@Service  @CacheConfig(cacheManager = "cacheManager") // 注入CacheManager  public class UserService {           @Resource    private UserRepository userRepository ;  @Autowired    private CacheManager cacheManager;    // 标记为可缓存的，并指定缓存值和键    @Cacheable(value = "user", key = "#userId")   public User queryById(long userId) {       User user = userRepository.findById(userId) ;      return user ;   }  }

这样，该方法的返回值会被缓存在内存中，当同一个方法的调用时，直接从缓存中获取返回值，而不需要再次访问数据库。这样可以减少数据库访问次数，从而提高系统的性能。

减少数据库查询次数

在一个订单管理系统中，有一个订单详细信息（OrderDetail）实体，该实体与订单表（Order）在数据库中有1对1的关系。在获取订单详细信息时，不需要每次都查询Order表。通过使用JPA的fetch属性，可以将Order表的数据在一次查询中一并获取。这样，每个订单详细信息实体只会引发一次数据库查询，而不是之前的每次获取都查询。

优化前：

@Repository  public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long> {     Order findByOrderId(Long orderId);  }@Service  public class OrderService {     @Resource  private OrderRepository orderRepository;    public Order getOrderById(Long orderId) {       return orderRepository.findByOrderId(orderId);  }  }

上面每次获取订单都会发送多条SQL进行数据查询。优化后：

@Repository  public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long> {     @Select("SELECT o.*, od.* FROM Order o LEFT JOIN o.orderDetails od WHERE o.id = ?1")    Order findWithOrderDetailsByOrderId(Long orderId);  }

这样，我们只需一次数据库查询就可以获取到订单及其所有详细信息。

使用多线程池

在Spring框架中，可以使用多线程池来优化任务的执行性能。当系统中有大量的异步任务需要执行时，如果每个任务都创建一个新的线程来执行，会导致系统资源浪费和性能下降。因此，可以使用多线程池来管理任务的执行。在Spring中，可以使用ThreadPoolTaskExecutor来实现多线程池的配置和管理。这样可以避免每个任务都创建新的线程，从而提高系统的性能。

优化前：

@Service  public class UserService {       @Resource    private UserRepository userRepository ;   @Override    public List<User> getUsers() {       List<User> users = userRepository.findAll();      for (User user : users) {         // 处理用户数据      }      return users ;    }}

优化前处理用户在一个线程中执行，时间可能会很长影响系统整体性能。接下来，我们将使用多线程池来实现并发处理的优化。可以考虑使用Java中的Executor框架来管理线程池。我们可以创建ThreadPoolExecutor类来定义线程池，并指定线程池的核心线程数、最大线程数和线程存活时间等参数。在处理每个用户时，我们可以将任务分配给线程池中的一个线程进行处理，这样可以同时处理多个用户，提高系统的并发性能。以下是优化后的代码示例：

优化后：

@Service  public class UserService {       @Resource    private UserRepository userRepository ;    private ThreadPoolExecutor pool;       @Override    public List<User> getUsers() {       int coreThreads = 10; // 核心线程数          int maxThreads = 20; // 最大线程数      long keepAliveTime = 60L; // 线程存活时间（单位：秒）      ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(        coreThreads,         maxThreads,        keepAliveTime,        TimeUnit.SECONDS,        new LinkedBlockingQueue<>()) ;    List<User> users = userRepository.findAll() ;      for (final User user : users) {         pool.execute(() -> {           // TODO      });      }      pool.shutdown(); // 关闭    return users;    }  }

注意要在最后调用pool的shutdown方法来关闭线程池（非阻塞）。这样，系统可以同时处理多个用户，提高并发性能。

优化数据库查询

在Spring框架中，数据库查询是常见的高负载点之一。因此，优化数据库查询是提高系统性能的关键。可以从以下几个方面对数据库查询进行优化：

• 使用索引：为数据库中的字段添加索引(根据情况最好是联合索引)可以加速查询速度。
• 避免使用SELECT *：避免查询所有字段，只查询需要的字段可以提高查询速度，尽可能的应用覆盖索引。
• 分页查询：使用分页查询可以减少查询的数据量，从而提高查询速度。
• 批量操作：尽可能减少与数据库的交互次数，可以批量操作来减少查询次数。
• 使用连接池：连接池可以管理数据库连接，避免频繁的创建和销毁连接，从而提高性能。

以上是一些Spring编程中性能优化的实际案例。通过对这些案例的分析和学习，可以更好地应用Spring框架，提高系统的性能和可靠性。

责任编辑：武晓燕 来源： Spring全家桶实战案例源码 系统性能数据库

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