Spring Boot是一款优秀的开源框架，可以快速引导和开发应用程序。随着应用程序的规模逐渐扩大，当功能和传入的请求不断增加时，SpringBoot应用程序的性能就会受到影响。
这是所有Web应用的正常情况。
在本节中，我们将讨论与Spring Boot应用程序性能优化相关的开发技巧。
Spring Boot提供了以JAR文件的形式运行Web应用程序的嵌入式服务器。
一些可用的嵌入式服务器包括Tomcat、Undertow和Jetty。Spring Boot默认使用的是Tomcat，我们建议使用Undertow作为嵌入式服务器。与Tomcat和Jetty相比，Undertow提供了更高的吞吐量和更少的内存消耗。
想要在Spring Boot中使用Undertow，需要调整相关的Maven依赖，如代码清单12-26所示。
代码清单12-26 使用Undertow时的Maven依赖包
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-undertow</artifactId>
</dependency>
可以看到，我们移除了对
spring-boot-starter-tomcat的依赖并添加了spring-boot-starter-undertow依赖。
一旦使用了Undertow，我们也可以在配置文件中添加对该服务器的专属配置，如代码清单12-27所示。
代码清单12-27 Undertow相关配置项
server:
port: 8081
undertow: # 下面是配置Undertow作为服务器的参数
io-threads: 4 #设置I/O线程数
worker-threads: 20 #设置工作线程数
buffer-size: 1024 #设置buffer大小
direct-buffers: true # 是否分配直接内存
另外，@SpringBootApplication注解是由@ComponentScan、@EnableAutoConfiguration和@SpringBootConfiguration这三个注解所组成的一个复合型注解，如代码清单12-28所示。
代码清单12-28 @SpringBootConfiguration注解定义代码
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
@SpringBootConfiguration
@EnableAutoConfiguration
@ComponentScan(...)
因此，@SpringBootApplication注解相当于使用三个默认配置的注解。
而其中的@ComponentScan注解会扫描基本包（Spring Boot应用程序主类的包）和所有子包中定义的JAVA类。当应用程序的规模显著扩大时，这会减慢系统的启动速度。
为了解决这个问题，我们可以用单独的注解替换@SpringBootApplication注解，并明确指定使用@ComponentScan扫描的包路径。我们还可以考虑只使用@Import注解导入所需的组件、Bean或配置。
让我们看看如何对方法执行过程进行分析或监视。针对这个问题，我们可以使用Spring AOP所提供的
PerformanceMonitorInterceptor类。
在前面，我们已经系统学习了AOP的相关内容。而Spring AOP的
PerformanceMonitorInterceptor类是一个拦截器，可以绑定到任何想要执行的自定义方法。PerformanceMonitorInterceptor会使用StopWatch实例记录方法执行的开始和结束时间。
想要在Spring Boot应用程序中使用
PerformanceMonitorInterceptor，我们需要实现一个配置类，如代码清单12-29所示。
代码清单12-29
PerformanceMonitorInterceptor配置示例代码
@Configuration
public class PerformanceMonitorConfiguration {
@Pointcut("execution(*com.springboot.aop.service.AccountService.doAcco
untTransaction(..))")
public void monitor() {
}
@Bean
public PerformanceMonitorInterceptorperformanceMonitorInterceptor() {
return new PerformanceMonitorInterceptor();
}
@Bean
public Advisor performanceMonitorAdvisor() {
AspectJExpressionPointcut pointcut = new
AspectJExpressionPointcut();
pointcut.setExpression("com.springboot.aop.
PerformanceMonitorConfiguration.monitor()");
return new DefaultPointcutAdvisor(pointcut,
performanceMonitorInterceptor());
}
}
可以看到，在该配置类中，我们首先通过@Pointcut注解声明了一个切点，该切点的目标方法是
com.springboot.aop.service.AccountService.doAccountTransaction()。
然后，我们通过编码的方式实现了一个Advisor，用于将这个切点与
PerformanceMonitorInterceptor关联起来。
现在，当我们执行
com.springboot.aop.service.AccountService.doAccountTransaction()方法，系统日志中就会出现如代码清单12-30所示的一行日志。
代码清单12-30
PerformanceMonitorInterceptor执行效果
o.s.a.i.PerformanceMonitorInterceptor : StopWatch
'com.springboot.aop.service.AccountService.doAccountTransaction':
running time (millis) = 11
显然，通过
PerformanceMonitorInterceptor，我们就能获取目标方法的实时执行时间，并根据这一度量结果执行对应的优化和调整操作。
监控系统的背后是各种度量指标，在Spring Boot 2.x版本中，Actuator组件使用内置Micrometer库来实现度量指标的收集和分析。Micrometer是一个监控指标的度量类库，为Java平台提供了一套通用的API，应用程序只需要使用这些API来收集度量指标即可。
在Micrometer中定义了一个计量器组件Meter。在日常开发过程中，我们常用的计量器主要是计数器Counter、计量仪Gauge和计时器Timer这三种。其中Counter是一个不断递增的累加器，我们可以通过它的increment()方法来实现累加逻辑；Gauge则与Counter不同，Gauge所度量的值并不一定是累加的，我们可以通过它的gauge()方法来指定数值；而Timer比较简单，就是用来记录事件的持续时间。
我们以计数器为例，看看如何实现一个自定义的Counter，如代码清单12-31所示。
代码清单12-31 CustomCounter类实现代码
public class CustomCounter {
private String name;
private String tagName;
private MeterRegistry registry;
private Map<String, Counter> counters = new HashMap<>();
public CustomCounter(String name, String tagName, MeterRegistry
registry) {
this.name = name;
this.tagName = tagName;
this.registry = registry;
}
public void increment(String tagValue){
Counter counter = counters.get(tagValue); if(counter == null) {
counter = Counter.builder(name).tags(tagName,
tagValue).register(registry);
counters.put(tagValue, counter);
}
counter.increment();
}
}
注意，这里使用了一个MeterRegistry类，该类是Micrometer提供的一个计量器注册表，其作用就是负责创建和维护各种计量器。然后，我们看到可以使用Counter的builder()方法来创建一个Counter，并通过它的register()方法将其注册到MeterRegistry中。
当执行CustomCounter的increment()方法时，如果当前已经存在一个相同Tag的Counter，那么就对其值进行递增；反之先创建一个新的Counter，再执行递增操作。
让我们编写一个简单的测试用例来验证CustomCounter的正确性，如代码清单12-32所示。
代码清单12-32 CustomCounter类测试代码
SimpleMeterRegistry registry = new SimpleMeterRegistry();
CustomCounter customCounter= new CustomCounter("pencil", "color",
registry);
customCounter.increment("black");
customCounter.increment("white");
customCounter.increment("white");
customCounter.increment("black");
customCounter.increment("brown");
customCounter.increment("black");
customCounter.increment("black");
customCounter.increment("black");
显然，这时候CustomCounter中的Counter数应该是3，而不同颜色对应的数量也都正确。
面试题1：Spring Boot Actuator组件为开发人员提供了哪些有用的监控端点？
答案：Spring Boot Actuator为我们提供的监控端点非常丰富。默认情况下，一个Spring Boot应用程序会暴露10余个常用端点，包括info、beans、env、health、metrics、threaddump等。这些端点大多属于配置类和度量指标类这两大类别，其中配置类端点与程序开发人员关系比较密切，而度量指标类端点则更多面向系统运维人员。当然，在特定情况下，我们还可以执行shutdown等操作控制类的端点，但通常这类端点很少使用。
面试题2：如果想要实现一个自定义的Actuator端点，你应该怎么做？
答案：为了帮助开发人员实现自定义的Actuator端点，Spring Boot专门提供了一个@Endpoint注解，该注解用于设置端点ID以及是否默认启动标志位。同时，Spring Boot还提供了@ReadOperation注解、@WriteOperation和@DeleteOperation注解，分别用于标识对监控数据的读取、写入和删除操作。通常，在实现一个自定义Actuator端点时，我们需要将@Endpoint端点以及这些数据操作端点组合起来使用。
面试题3：如果想要提升Spring Boot应用程序的性能，从默认组件优化的角度我们可以做哪些事情？
答案：这是一道比较经典的面试题，考查的是我们对Spring Boot应用程序运行机制的掌握程度。对于这一问题，一般的回答思路是两个方面，第一个方面是服务器类型，另一个方面是包扫描范围。针对服务器类型，SpringBoot默认使用的是Tomcat，而性能最好的实际上是Undertow，通过修改默认配置可以把Tomcat转换为Undertow。而针对包扫描范围，因为Spring Boot默认情况下会扫描当前类路径下的所有包结构，因此对那些不需要在应用程序启动时就扫描的包结构而言是一种浪费，可以通过显式指定包结构的方式来提升性能。
面试题4：在Spring Boot中，如果我们想要自己实现一些性能度量指标，可以怎么做？
答案：Spring Boot为开发人员实现自定义性能度量指标提供了高度的扩展性，这种扩展性来自其内置的Micrometer框架。Micrometer对度量指标管理过程进行了高度的抽象，并内置了计数器Counter、计量仪Gauge和计时器Timer这三种计量器组件。通常情况下，开发人员只需要使用这三种计量器组件所提供的构建方法完成目标计量器的构建，并基于对应的工具方法完成数据采集即可。
京公网安备 11010802035086号