超哇塞的 SpringBoot性能优化长文_initializing default property filter 慢

SpringBoot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SpringBoot服务的优化就会被提上议程。

本文将详细讲解SpringBoot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 SpringBoot 服务进行性能优化之前，我们需要做一些准备，把 SpringBoot 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。 SpringBoot 可以非常方便的接入到 Prometheus 中。

创建一个 SpringBoot 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=true
management.endpoints.web.exposure.include=*
management.endpoint.prometheus.enabled=true
management.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：

@Autowired
MeterRegistry registry;

@GetMapping("/test")
@ResponseBody
public 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：