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Java 프레임워크 성능 최적화 FAQ

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2024-06-04 22:39:00423검색

Java 프레임워크 성능 최적화 FAQ

Java 프레임워크 성능 최적화 FAQ

소개

높은 동시성과 높은 데이터 처리량을 갖춘 시스템에서는 Java 프레임워크의 성능 최적화가 중요합니다. 이 문서에서는 몇 가지 일반적인 성능 최적화 문제와 해당 솔루션을 살펴봅니다.

1. 데이터베이스 연결 관리

문제: 애플리케이션이 너무 많은 데이터베이스 연결을 생성하여 리소스가 고갈됩니다.

해결책: 연결 풀을 사용하여 데이터베이스 연결을 관리하면 연결을 재사용하고 연결이 자주 생성 및 삭제되는 것을 방지할 수 있습니다.

import java.sql.DriverManager;
import javax.sql.DataSource;
import com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource;

public class DatabaseConnectionPool {
  private static DataSource dataSource;

  public static DataSource getDataSource() {
    if (dataSource == null) {
      BoneCPDataSource cpds = new BoneCPDataSource();
      cpds.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase");
      cpds.setUser("root");
      cpds.setPassword("password");
      cpds.setMinConnectionsPerPartition(5);
      cpds.setMaxConnectionsPerPartition(20);
      dataSource = cpds;
    }
    return dataSource;
  }
}

2. 개체 캐싱

문제:응용 프로그램이 개체를 자주 생성하여 성능 오버헤드를 유발합니다.

해결책: 캐싱 기술을 사용하여 자주 사용하는 개체를 저장하여 반복 생성을 방지합니다.

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class ObjectCache {
  private static Map<String, Object> cache = new HashMap<>();

  public static Object get(String key) {
    return cache.get(key);
  }

  public static void put(String key, Object value) {
    cache.put(key, value);
  }
}

3. 지연 로딩

문제:애플리케이션이 모든 데이터를 한 번에 로드하여 많은 메모리를 차지합니다.

해결책: 지연 로딩 기술을 사용하여 필요할 때만 데이터를 로드하세요.

import org.hibernate.annotations.LazyCollection;
import org.hibernate.annotations.LazyCollectionType;

@Entity
public class Order {
  @Id
  @GeneratedValue
  private Long id;

  @LazyCollection(LazyCollectionType.EXTRA)
  private List<OrderItem> items;
}

4. Select In을 사용하여 컬렉션을 지연 로드

문제: Hibernate를 사용하여 컬렉션을 지연 로드하는 경우 N+1 쿼리 문제가 발생합니다.

해결책: Hibernate의 @BatchSize 注解指定一次查询可以加载的最大集合元素数量,或者通过 select in문을 사용하여 쿼리를 최적화하세요.

@Entity
public class Order {
  @Id
  @GeneratedValue
  private Long id;

  @BatchSize(size = 10)
  private List<OrderItem> items;
}

5. Redis를 캐시로

문제: 인 메모리 캐시(예: Ehcache)를 캐시로 사용하면 데이터가 손실되거나 불일치가 발생합니다.

해결책: Redis를 영구 캐시로 사용하면 데이터 손실을 방지하고 가용성을 높일 수 있습니다.

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class RedisCache {
  private static Jedis jedis;

  public static void set(String key, String value) {
    jedis.set(key, value);
  }

  public static String get(String key) {
    return jedis.get(key);
  }
}

실용 사례

질문: 전자상거래 웹사이트를 위한 높은 동시성 트랜잭션 시스템.

최적화 조치:

  • 연결 풀을 사용하여 데이터베이스 연결을 관리합니다.
  • 카페인을 캐싱 도구로 사용하여 인기 있는 제품 정보를 캐시하세요.
  • Redis를 영구 분산 캐시로 사용하여 장바구니 정보 및 주문 정보를 저장합니다.

위의 최적화 조치를 통해 트레이딩 시스템의 동시성 성능과 응답 시간이 크게 향상되었습니다.

위 내용은 Java 프레임워크 성능 최적화 FAQ의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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