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高并发
在开发高并发的 Java 项目时,该注意什么?
1. 分布式架构:高并发项目需要考虑系统的可伸缩性和容错性。使用分布式、微服务等架构可
以提供更好的扩展性和容错性。通过分布式架构可以将负载分散到多台机器上,提高系统的
并发处理能力。可以使用消息队列、分布式缓存、分布式锁、分布式数据库、负载均衡等技
术来实现水平扩展和高可用性理。
2. 优化数据库访问:数据库是高并发项目中的瓶颈之一,可以采取以下措施来优化数据库访
问:合理设计数据库表结构、优化 SQL 查询语句使用索引、分库分表分区等技术来提高查
询性能。尽量减少数据库的锁竞争和死锁情况,采用合适的事务隔离级别。
3. 缓存数据:使用缓存可以减轻数据库的压力。如使用本地缓存、分布式缓存等来存储热点数
据,减少数据库访问次数。需要注意缓存的一致性和失效策略,避免脏数据和缓存击穿问
题。
4. 异步处理:将部分耗时的操作转换为异步处理,可以提高系统的吞吐量。可以使用消息队列
或异步线程池,将耗时的操作异步化,提高系统的吞吐量。
5. 使用线程池:线程池可以帮助管理并发任务的执行,通过重用线程提高性能。合理配置线程
池的大小和任务队列大小,避免线程过多导致资源耗尽或任务积压。
6. JVM 调优:内存调优、垃圾回收调优、线程调优、类加载调优、监控和分析工具
7. 线程安全:高并发意味着多个线程同时访问共享资源,因此需要确保数据的安全性。使用线
程安全的数据结构或实现自己的线程安全机制,如使用锁(分布式锁、读写锁、乐观锁、悲
观锁)、同步代码块等。
8. 限流与熔断:在高并发场景下,需要对系统进行限流和熔断,以保护系统不被过多的请求压
垮。可以使用限流算法和熔断器来控制系统的访问频率和负载。
综上所述,开发高并发的 Java 项目需要关注线程安全、数据库优化、缓存、限流与熔断、异
步处理、分布式系统设计、资源管理以及性能测试与监控等方面。同时,需要根据具体场景和
需求选择合适的技术和工具来实现高并发的目标。
JVM 调优
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JVM(Java 虚拟机)调优是指对 Java 应用程序的运行环境进行优化,以提高性能和资源利用率。下面
是一些常见的 JVM 调优技术和建议:
1. 内存调优:
◦ 堆内存参数:通过调整 -Xmx 和 -Xms 参数来增加或减少堆内存大小,以匹配
应用程序的内存需求。
◦ 垃圾回收器选择:选择合适的垃圾回收器,如串行回收器(Serial)、并行回
收器(Parallel)、CMS(Concurrent Mark Sweep)或 G1(Garbage
First),以根据应用程序特点和性能要求进行调整。
◦ 年轻代和老年代大小:通过调整 -XX:NewRatio 参数来设置年轻代和老年代的
比例,以适应应用程序的内存使用模式。
◦ 永久代调优:对于 Java 8 及更低版本,可以通过调整 -XX:MaxPermSize 参数
来增加永久代的大小。对于 Java 8 及更高版本,永久代已被元空间
(Metaspace)取代,可以通过调整 -XX:MaxMetaspaceSize 参数来增加元
空间的大小。
2. 垃圾回收调优:
◦ 垃圾回收器参数:通过调整 -XX:+UseConcMarkSweepGC、-
XX:+UseParallelGC、-XX:+UseG1GC 等参数,来选择合适的垃圾回收器以
及调整回收器的行为。
◦ 垃圾回收策略:调整垃圾回收的策略,如设置新生代和老年代的垃圾回收阈
值、调整回收器的线程数等,以提高垃圾回收的效率。
3. 线程调优:
◦ 线程数目:根据应用程序的负载和性能需求,调整线程池的大小,避免过多或
过少的线程数。
◦ 线程堆栈大小:通过调整 -XX:ThreadStackSize 参数来增加或减少线程的堆栈
大小。
4. 类加载调优:
◦ 类加载缓存:通过调整 -XX:+UseCompressedOops、-
XX:+UseCompressedClassPointers 等参数,来启用类加载缓存或压缩指
针,以减少类加载的开销。
5. 监控和分析工具:
◦ 使用工具如 VisualVM、JConsole、jstat 等来监控和分析 JVM 的性能指标,
如内存使用、垃圾回收情况等,以发现性能瓶颈并进行调优。
这些是一些常见的 JVM 调优技术和建议。根据不同的应用程序和环境,可能需要根据具体情况进行调整
和优化。调优的目标是使 Java 应用程序在性能和资源利用方面达到最佳的平衡点。
缓存
同时使用本地缓存(Caffeine Cache)、Redis 缓存和数据库进行数据存取
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
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XML/HTML
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Service
public class MyService {
private final Cache<String, Object> caffeineCache;
private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
private final MyRepository myRepository;
@Autowired
public MyService(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate, MyRep
ository myRepository) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
this.myRepository = myRepository;
this.caffeineCache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
.maximumSize(100)
.build();
}
public Object getData(String key) {
// 先从本地缓存获取数据
Object data = caffeineCache.getIfPresent(key);
if (data != null) {
return data;
}
// 再从Redis缓存获取数据
data = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (data != null) {
// 将数据存入本地缓存
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Java
上述示例中,我们创建了一个名为 的服务类。该类被注解为 ,以使其能够被 Spring 框架管
理。
构造函数中注入了 和 ,分别用于与 Redis 和数据库进行交互。
在构造函数中,我们还创建了一个 Caffeine Cache 实例作为本地缓存。我们设置了 1 分钟的写入过期时间和最大缓
存大小为 100 个对象。
方法首先尝试从本地缓存获取数据,如果找到了数据,它将直接返回。如果本地缓存中没有数据,它将继
续尝试从 Redis 缓存获取数据。如果 Redis 缓存中找到了数据,它将先将数据存入本地缓存,然后返回数据。如果
Redis 缓存中也没有数据,它将从数据库获取数据,并将数据存入 Redis 缓存和本地缓存,然后返回数据。
异步
通过 RabbitMq 处理高并发的请求
通过线程池解决高并发请求的 springboot 代码
线程池是一种用于管理和调度线程的机制,它可以在整个应用程序中共享和重复使用。
在 Spring Boot 中,你可以通过配置和注解的方式在多个方法中使用同一个线程池。以下是一些常见的使用线程池的
场景:
caffeineCache.put(key, data);
return data;
}
// 从数据库获取数据
data = myRepository.getData(key);
if (data != null) {
// 将数据存入Redis缓存和本地缓存
redisTemplate.opsForValue().set(key, data);
caffeineCache.put(key, data);
}
return data;
}
}
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MyService @Service
RedisTemplate MyRepository
getData
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