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天天微头条丨读Java性能权威指南(第2版)笔记30_Java服务器
1.响应式编程
1.1.使用基于事件的范式处理异步数据流
1.2.和异步编程提供了相同的性能优势
1.3.能够扩展程序(特别是扩展I/O)以处理很多连接和数据源
(资料图)
2.非阻塞I/O
2.1.有效扩展服务器的基础
2.2.允许服务器用相对较少的线程处理相对较多的连接
2.2.1.传统的服务器利用这一点来处理基本的客户端连接
2.2.2.新的服务器可以将非阻塞特性扩展到其他应用程序
3.优化服务器线程池
3.1.选择器线程
- 3.1.1.在I/O可用时通知系统调用的线程
3.2.选择器通知有客户端I/O待处理之后,另一个包含工作线程的线程池会处理实际的请求和响应
3.3.要足够多的工作线程来处理服务器所能处理的并发请求数(而非并发连接数)
3.4.像所有受限于CPU的情况一样,线程的数量没有必要比运行服务器的机器或容器的虚拟CPU数量多,因为永远没有办法运行那么多的线程
3.5.将长请求推迟到另一个线程池中,这为主线程池提供了更强大的请求处理能力
3.6.异步REST服务器
3.6.1.使用异步响应有3个原因
3.6.1.1.为了在业务逻辑中引入更多的并行性
3.6.1.2.为了限制活跃线程的数量
3.6.1.3.为了适当地对服务器限流
3.6.2.添加了@Suspended注解的AsyncResponse正在等待逻辑完成,一旦完成,它就会继续将响应发回给用户
3.6.3.在排队等待响应之前,看看异步线程池的状态,如果系统太忙,就拒绝请求
3.6.4.如果线程数量等于池大小,响应会被立即取消
- 3.6.4.1.调用者会立即收到错误提示“HTTP 503服务不可用”,表示此时不能处理该请求
3.6.5.立即返回该错误能减少过载服务器的负载,这最终会使整体性能大幅提高
- 3.6.5.1.这是REST处理过载服务器的首选方式
4.异步出站调用
4.1.HTTP客户端
4.1.1.处理发向服务器的HTTP请求类
4.1.2.可以通过在多个线程之间分配工作来提高性能,从而增加并发量
4.1.3.java.net.HttpURLConnection类
- 4.1.3.1.Java 8
4.1.4.java.net.HttpsURLConnection
- 4.1.4.1.Java 8
4.1.5.java.net.http. HttpClient类
4.1.5.1.也处理HTTPS
4.1.5.2.Java 11
4.1.6.org.apache.http.client.HttpClient
- 4.1.6.1.Apache软件基金会
4.1.7.org.asynchttpclient.AsyncHttpClient
- 4.1.7.1.Netty项目
4.1.8.org.eclipse.jetty.client.HttpClient
- 4.1.8.1.Eclipse基金
4.2.JAX-RS
4.2.1.JAX-RS连接器提供了一个Client对象用于REST调用
4.2.2.HTTP客户端可以正确地池化连接并使用keepalive来保持连接开放
4.3.-Dhttp.maxConnections=N
4.3.1.改变池的大小
4.3.2.默认值是5
4.3.3.适用于HTTPS连接
4.3.4.不能起到限流的作用
4.4.HttpClient类
4.4.1.JDK 11
4.4.2.默认的池大小是无限制的
4.4.3.-Djdk.httpclient.connectionPoolSize=N
4.4.3.1.不能起到限流的作用
4.4.3.2.请求的连接超过了配置的数量,它们会在需要的时候被创建,在完成任务后被销毁
4.5.与使用传统I/O构建的客户端相比,使用NIO构建的异步HTTP客户端需要的线程更少
4.6.但REST服务器仍然需要相当多的线程来处理异步请求
5.异步数据库调用
5.1.使用最广泛的是Spring项目的Spring Data R2DBC
- 5.1.1.对于关系数据库的非阻塞访问来说,这是最好的选择
5.2.针对响应式NoSQL数据库的Spring项目可以用于真正的异步访问
6.格式
6.1.Apache Avro
6.2.Google的Protocol Buffers
6.3.XML
6.4.JSON
7.JSON处理
7.1.解码(unmarshaling)
- 7.1.1.输出的是一个Java对象
7.2.解析(parsing)
- 7.2.1.数据在读取时被处理,这个过程就叫作解析
7.3.给定一系列JSON字符串,程序必须将这些字符串转换为适合Java处理的数据
7.4.编码(marshaling)
- 7.4.1.从其他数据生成JSON字符串的过程
7.5.通用技术
7.5.1.拉解析器(pull parser)
- 7.5.1.1.输入的数据与解析器相关联,程序从解析器请求(或拉取)一系列标记(token)
7.5.2.文档模型(document model)
- 7.5.2.1.输入的数据被转换为一个文档风格的对象,应用程序可以在寻找数据片段时遍历这个对象
7.5.3.对象表示(object representation)
7.5.3.1.通过使用一组反映数据结构的预定义类,将输入的数据转换成一个或多个Java对象
7.5.3.2.POJO(plain old Java object)
7.6.JSON数据表示形式
7.6.1.简单JSON对象
7.6.1.1.通用接口进行操作,如JsonObject和JsonArray
7.6.1.2.不需要具体表示数据的类
7.6.1.3.生成简单JSON对象比生成自定义Java类要快得多
7.6.2.JSON对象表示形式
7.6.2.1.从编程的角度来看,这些Java类更容易使用
7.6.2.2.使用可以产生POJO的JSON-B(JSON Binding),将JSON数据绑定到一个完整的Java类
7.7.Jackson
- 7.7.1.Jackson解析器通常是最快的解析器,应该优先选择它,而不是选择默认的实现
7.8.所有的JSON解析器都是拉解析器
7.8.1.从流中按需检索数据
7.8.2.实际的解析器不能被重复使用,它们也不是线程安全的。因此,解析器通常是按需创建的
7.9.处理JSON有两种方式:创建POJO对象和直接解析
7.9.1.直接解析提供了过滤的能力和通用的性能提升机会
7.9.2.当对象很大时,创建JSON对象往往会导致GC问题
关键词:
-
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