网站性能优化小结和spring整合redis

时间:2021-03-31 07:39:31

现在越来越多的地方需要非关系型数据库了,最近网站优化,当然从页面到服务器做了相应的优化后,通过在线网站测试工具与之前没优化对比,发现有显著提升。

服务器优化目前主要优化tomcat,在tomcat目录下的server.xml文件配置如下内容:

<Connector port="1818"
  protocol="HTTP/1.1"
  maxHttpHeaderSize="8192"
  maxThreads="1000"
  minSpareThreads="100"
  maxSpareThreads="1000"
  minProcessors="100"
  maxProcessors="1000"
  enableLookups="false"
  compression="on"
  compressionMinSize="2048"
compressableMimeType="text/html,text/xml,text/javascript,text/css,text/plain"
  connectionTimeout="20000"
  URIEncoding="utf-8"
  acceptCount="1000"
  redirectPort="8443"
  disableUploadTimeout="true"/> 参数说明:
Protocol 采用的协议//可将HTTP/1.1改为org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol 启动NIO模式
maxHttpHeaderSize 代表请求和响应的HTTP首部的最大长度,单位是字节。如果不指定,该属性将被设为4096(4K)。
maxThreads 客户请求最大线程数
  minSpareThreads Tomcat初始化时创建的 socket 线程数
  maxSpareThreads Tomcat连接器的最大空闲 socket 线程数
  enableLookups 若设为true, 则支持域名解析,可把 ip 地址解析为主机名
  redirectPort 在需要基于安全通道的场合,把客户请求转发到基于SSL 的 redirectPort 端口
  acceptAccount 监听端口队列最大数,满了之后客户请求会被拒绝(不能小于maxSpareThreads )
  connectionTimeout 连接超时
  minProcessors 服务器创建时的最小处理线程数
  maxProcessors 服务器同时最大处理线程数
  URIEncoding URL统一编码
compression 打开压缩功能
  compressionMinSize 启用压缩的输出内容大小,这里面默认为2KB
  compressableMimeType 压缩类型
  connectionTimeout 定义建立客户连接超时的时间. 如果为 -1, 表示不限制建立客户连接的时间

 

网站性能优化,参照了《高性能网站建设指南》这本书和部分知识博客

就我们项目而言,我参照这本书,按照这么几个规范进行,书上提出了,优化十四个建议,不过,并不是十四建议通通采纳,网站性能一定能上升的非常好,要结合项目的实际情况。

这是我们采取的前端性能优化措施:

1.减少http请求 比如外部的css,js和图片等组件,访问一个网站时,这些组件都会被加载,组件过多,加载时间长,特别是图片等,所以减少http请求,可有效提高网站性能

2.头部引用外部css和底部引用js 初次点击进入网站,网站的背景图和其他非js效果的css效果会最先加载,j如果不放在头部的话,首先看到的就是空白,然后就有相应的css渲染效果,底部引用js,在视觉上让用户觉得加载快了,而且外部的css和js方便管理,内联的js和css过度使用,会导致页面代码重构和后续其他人开发,会比较吃力。同时这样做也是一种很好的规范。js放在尾部也就是</body>标签前,它会被最后加载,如果统统放在<head></head>下,并行加载,会导致阻塞后面文件的下载和会导致后面的css渲染变慢。因此放在尾部是比较好的选择。

3.压缩组件。目前通过tomcat中的上述配置实行gzip压缩

4.合并css和js文件 大家要知道加载一个js和加载两个js文件的速度完全是不一样的,尽快前者js文件的容量大于后者两个。总之一个请求的速度总会大于两个请求的速度。

从http请求的角度解析,客户端发出请求给服务器,服务器响应数据返回给客户端。一个请求到响应的速度始终大于两个请求。还是回到之前的减少http请求。另外合并不代表一个无关的js和另外好几个无关js合在一起,这样不利于后面管理,合并应该是相关js函数合在一起,不相关js文件如果内容很多,可不必合并,如果只有单独的一两个函数,可与另外一两个函数合并,切记要写注释,同时合并js,不可合并过多

后台采取的措施:

1.sql优化 查询尽量查出符合需要的字段,严禁用*,同时in和not in尽可能用exists和not exists替换等

2.Java代码复用,减少冗余,特别是后台很多重复的service,将其公共通用部分写成一个函数,以供用到的Controller进行复用(当然这对于优化网站性能方面,可能帮助不大,但有利于后续开发的进行)

下面进行正式的spring整合redis:

为什么要用redis?

就目前我们项目而言,打开pms后台加载过慢,当然原因包括没用的js过多引用进来加载时间长,自然速度慢,频繁的http请求,布局不合理(js全部放在头部),sql没有优化等。

上述问题都可以解决。

回到上述问题,为什么使用redis。使用redis做缓存,R可以将所有的数据先保存到缓存中,然后再存入mysql中,减小数据库压力,提高效率 。

redis为什么访问数据的速度大于mysql?

因为前者访问的是内存,后者是磁盘

因为cpu是直接与内存进行数据交互的

演示实例:

注意ssm框架,jdk8,tomcat8服务器

一、pom依赖

        <!-- redis -->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.1.</version>
</dependency>
<!-- spring-data-redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
<version>1.0..RELEASE</version>
</dependency>
<!-- mybatis-ehcache -->
<dependency>
<groupId>org.mybatis.caches</groupId>
<artifactId>mybatis-ehcache</artifactId>
<version>1.0.</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>1.0.</version>
</dependency>

二、对应的application-config.xml配置

 <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
<property name="maxIdle" value="" />
<property name="testOnBorrow" value="true"/>
</bean> <!-- 连接池配置,类似数据库连接池 -->
<bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory" >
<property name="hostName" value="192.168.126.128"></property>
<property name="port" value=""></property>
<property name="password" value=""></property>
<property name="poolConfig" ref="poolConfig"></property> </bean> <!-- 调用连接池工厂配置 -->
<bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
<property name="connectionFactory" ref="connectionFactory"></property> <!-- 如果不配置Serializer,那么存储的时候智能使用String,如果用User类型存储,那么会提示错误User can't cast
to String!!! -->
<property name="keySerializer">
<bean
class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer" />
</property>
<property name="valueSerializer">
<bean
class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer" />
</property>
</bean> <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close">
<!-- 基本属性 url、user、password -->
<property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
<property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/test" />
<property name="username" value="root" />
<property name="password" value="" />
<property name="filters" value="stat,config" /> <!-- 配置初始化大小、最小、最大 -->
<property name="initialSize" value="" />
<property name="minIdle" value="" />
<property name="maxActive" value="" /> <!-- 配置获取连接等待超时的时间 -->
<property name="maxWait" value="" /> <!-- 配置间隔多久才进行一次检测,检测需要关闭的空闲连接,单位是毫秒 -->
<property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="" /> <!-- 配置一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒 -->
<property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="" /> <property name="validationQuery" value="SELECT 'x' FROM DUAL" />
<property name="testWhileIdle" value="true" />
<property name="testOnBorrow" value="false" />
<property name="testOnReturn" value="false" /> <!-- 打开PSCache,并且指定每个连接上PSCache的大小 -->
<property name="poolPreparedStatements" value="true" />
<property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize" value="" /> <!-- 超过时间限制是否回收 -->
<property name="removeAbandoned" value="true" />
<!-- 超时时间;单位为秒。180秒=3分钟 -->
<property name="removeAbandonedTimeout" value="" />
<!-- 关闭abanded连接时输出错误日志 -->
<property name="logAbandoned" value="true" /> <!-- 配置监控统计拦截的filters,去掉后监控界面sql无法统计 -->
<!-- property name="filters" value="stat" /-->
</bean>

三、JavaBean

记得一定要实现序列化,否则会报错

package com.tp.soft.entity;

import java.io.Serializable;

public class User implements Serializable{

    /**
*
*/
private static final long serialVersionUID = -1695973853274402680L; private int userid; private String login_name; private String login_pwd; public User() { } public User(int userid, String login_name, String login_pwd) {
super();
this.userid = userid;
this.login_name = login_name;
this.login_pwd = login_pwd;
} public int getUserid() {
return userid;
} public void setUserid(int userid) {
this.userid = userid;
} public String getLogin_name() {
return login_name;
} public void setLogin_name(String login_name) {
this.login_name = login_name;
} public String getLogin_pwd() {
return login_pwd;
} public void setLogin_pwd(String login_pwd) {
this.login_pwd = login_pwd;
} }

四、接口类

package com.tp.soft.dao;

import com.tp.soft.entity.User;

public interface UserMapper {
public User getUserById(int id);
}

五、接口对应的xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >
<mapper namespace="com.tp.soft.dao.UserMapper">
<!-- 缓存类配置 -->
<cache type="com.tp.soft.redis.RedisCache" /> <select id="getUserById" parameterType="int" resultType="user" useCache="true">
select * from AU_USER where userid = #{id}
</select>
</mapper>

六、mybatis-config.xm配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>
<settings> <!-- 二级缓存开启 -->
<setting name="cacheEnabled" value="true"/>
<setting name="lazyLoadingEnabled" value="false"/>
<setting name="aggressiveLazyLoading" value="true"/>
</settings>
<!-- 配置映射类的别名 --> <typeAliases>
<!-- 配置entity下的所有别名 别名首字母小写 -->
<package name="com.tp.soft.entity" />
</typeAliases>
</configuration>

七、service和service实现类

package com.tp.soft.service;

import com.tp.soft.entity.User;

public interface UserSvc {
public User getUser(int id);
}
package com.tp.soft.service.impl;

import javax.annotation.Resource;

import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.stereotype.Service; import com.tp.soft.dao.UserMapper;
import com.tp.soft.entity.User;
import com.tp.soft.service.UserSvc; @Service("userService")
public class UserSvcImpl implements UserSvc{ @Resource
private UserMapper userMapper; public User getUser(int id) {
User user = null;
try{
user = userMapper.getUserById(id);
}catch (DataAccessException e) {
System.out.println(e.getLocalizedMessage());
}
return user;
} }

八、Controller

package com.tp.soft.controller;

import javax.annotation.Resource;

import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import com.tp.soft.entity.User;
import com.tp.soft.service.UserSvc; @Controller
public class UserController { @Resource
private UserSvc userSvc; @RequestMapping(value="/QueryUser")
public String toQueryUser(int id,Model model){ User user = userSvc.getUser(id); System.out.println(user.getLogin_name());
model.addAttribute("user", user);
return "/pc/userTest";
}
}

九、需用到的util

package com.tp.soft.redis;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; public class JedisUtil {
private static String ADDR = "192.168.126.128";
private static int PORT = 6379;
private static String AUTH = "123456"; private static int MAX_ACTIVE = 1024; private static int MAX_IDLE = 200; private static int MAX_WAIT = 10000; private static int TIMEOUT = 10000; private static boolean TEST_ON_BORROW = true; private static JedisPool jedisPool = null; static {
try{
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxIdle(MAX_IDLE); config.setTestOnBorrow(TEST_ON_BORROW);
jedisPool = new JedisPool(config,ADDR,PORT,TIMEOUT,AUTH);
}catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
} public synchronized static Jedis getJedis(){
try{
if(jedisPool != null){
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
return jedis;
}else{
return null;
}
}catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
} public static void returnResource(final Jedis jedis){
if(jedis != null){
jedisPool.returnResource(jedis);
}
}
}
package com.tp.soft.redis;

import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock; import org.apache.ibatis.cache.Cache; /*
* 使用第三方缓存服务器,处理二级缓存
*/
public class RedisCache implements Cache {
private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock(); private String id; public RedisCache(final String id) {
if (id == null) {
throw new IllegalArgumentException("Cache instances require an ID");
}
this.id = id; } public String getId() {
return this.id;
} public void putObject(Object key, Object value) {
JedisUtil.getJedis().set(SerializeUtil.serialize(key.toString()),
SerializeUtil.serialize(value)); } public Object getObject(Object key) {
Object value = SerializeUtil.unserialize(JedisUtil.getJedis().get(
SerializeUtil.serialize(key.toString())));
return value; } public Object removeObject(Object key) {
return JedisUtil.getJedis().expire(
SerializeUtil.serialize(key.toString()), 0); } public void clear() {
JedisUtil.getJedis().flushDB();
} public int getSize() {
return Integer.valueOf(JedisUtil.getJedis().dbSize().toString());
} public ReadWriteLock getReadWriteLock() {
return readWriteLock;
} }
package com.tp.soft.redis;

import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.ObjectInputStream;
import java.io.ObjectOutputStream; public class SerializeUtil {
public static byte[] serialize(Object object) {
ObjectOutputStream oos = null;
ByteArrayOutputStream baos = null;
try {
// 序列化
baos = new ByteArrayOutputStream();
oos = new ObjectOutputStream(baos);
oos.writeObject(object);
byte[] bytes = baos.toByteArray();
return bytes;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
} public static Object unserialize(byte[] bytes) {
if (bytes == null)
return null;
ByteArrayInputStream bais = null;
try {
// 反序列化
bais = new ByteArrayInputStream(bytes);
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bais);
return ois.readObject();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
}

十、演示效果

网站性能优化小结和spring整合redis

目前本人也是刚刚用到没多久,如果那里有问题,欢迎大家指教

其实性能的瓶颈和mysql有关系,目前对于mysql相关的原理等不是特别了解,需后面多加努力学习