Strategi roven untuk Pengoptimuman Kegigihan Java

Sebagai pengarang terlaris, saya menjemput anda untuk menerokai buku saya di Amazon. Jangan lupa ikuti saya di Medium dan tunjukkan sokongan anda. terima kasih! Sokongan anda bermakna dunia!

Pengoptimuman kegigihan Java ialah aspek kritikal untuk membangunkan aplikasi yang cekap dan berskala. Sebagai pembangun Java, saya telah menghadapi pelbagai cabaran dalam mengurus data dengan berkesan. Dalam artikel ini, saya akan berkongsi lima strategi utama yang telah terbukti tidak ternilai dalam mengoptimumkan ketekunan Java.

Pemprosesan Kelompok untuk Operasi Pukal

Salah satu cara paling berkesan untuk meningkatkan prestasi apabila berurusan dengan set data yang besar adalah dengan melaksanakan pemprosesan kelompok. Teknik ini membolehkan kami mengumpulkan berbilang operasi pangkalan data ke dalam satu transaksi, dengan ketara mengurangkan bilangan perjalanan pergi dan balik ke pangkalan data.

Menurut pengalaman saya, pemprosesan kelompok amat berguna untuk operasi memasukkan, mengemas kini dan memadam. Kebanyakan penyedia Java Persistence API (JPA) menyokong ciri ini, menjadikannya agak mudah untuk dilaksanakan.

Berikut ialah contoh cara kita boleh menggunakan pemprosesan kelompok untuk memasukkan berbilang entiti:

EntityManager em = emf.createEntityManager();
EntityTransaction tx = em.getTransaction();
tx.begin();

int batchSize = 100;
List<MyEntity> entities = getEntitiesToInsert();

for (int i = 0; i < entities.size(); i++) {
    em.persist(entities.get(i));
    if (i > 0 && i % batchSize == 0) {
        em.flush();
        em.clear();
    }
}

tx.commit();
em.close();

Dalam kod ini, kami mengekalkan entiti dalam kelompok 100. Selepas setiap kelompok, kami membuang perubahan pada pangkalan data dan mengosongkan konteks kegigihan untuk mengosongkan memori.

Pemuatan Malas dan Pengoptimuman Ambil

Pemuatan malas ialah teknik di mana kami menangguhkan pemuatan entiti yang berkaitan sehingga ia benar-benar diperlukan. Ini boleh mengurangkan masa pertanyaan awal dan penggunaan memori dengan ketara, terutamanya apabila berurusan dengan graf objek yang kompleks.

Walau bagaimanapun, pemuatan malas datang dengan set cabarannya sendiri, terutamanya masalah pertanyaan N 1. Ini berlaku apabila kami memuatkan koleksi entiti dan kemudian mengakses perkaitan yang dimuatkan malas untuk setiap entiti, menghasilkan N pertanyaan tambahan.

Untuk mengurangkan isu ini, kami boleh menggunakan gabungan pengambilan apabila kami tahu kami memerlukan data yang berkaitan:

String jpql = "SELECT o FROM Order o JOIN FETCH o.items WHERE o.status = :status";
TypedQuery<Order> query = em.createQuery(jpql, Order.class);
query.setParameter("status", OrderStatus.PENDING);
List<Order> orders = query.getResultList();

Dalam contoh ini, kami tidak sabar-sabar mengambil item yang dikaitkan dengan setiap pesanan dalam satu pertanyaan, mengelakkan masalah N 1.

Memanfaatkan Ciri Khusus Pangkalan Data

Walaupun rangka kerja ORM seperti JPA menyediakan tahap abstraksi yang hebat, ada kalanya kita perlu memanfaatkan ciri khusus pangkalan data untuk prestasi optimum. Ini adalah benar terutamanya untuk operasi yang kompleks atau apabila kita perlu menggunakan ciri yang tidak disokong dengan baik oleh ORM.

Dalam kes sedemikian, kami boleh menggunakan pertanyaan asli atau dialek khusus pangkalan data. Berikut ialah contoh menggunakan pertanyaan asli dengan PostgreSQL:

String sql = "SELECT * FROM orders WHERE status = ? FOR UPDATE SKIP LOCKED";
Query query = em.createNativeQuery(sql, Order.class);
query.setParameter(1, OrderStatus.PENDING.toString());
List<Order> orders = query.getResultList();

Pertanyaan ini menggunakan klausa "FOR UPDATE SKIP LOCKED" khusus PostgreSQL, yang berguna dalam senario konkurensi tinggi tetapi tidak disokong secara langsung oleh JPQL.

Pengoptimuman Pelan Pelaksanaan Pertanyaan

Mengoptimumkan rancangan pelaksanaan pertanyaan ialah langkah penting dalam meningkatkan prestasi pangkalan data. Ini melibatkan menganalisis pertanyaan SQL yang dijana oleh ORM kami dan memastikan ia dilaksanakan dengan cekap oleh pangkalan data.

Kebanyakan pangkalan data menyediakan alatan untuk memeriksa rancangan pelaksanaan pertanyaan. Sebagai contoh, dalam PostgreSQL, kita boleh menggunakan arahan EXPLAIN:

EntityManager em = emf.createEntityManager();
EntityTransaction tx = em.getTransaction();
tx.begin();

int batchSize = 100;
List<MyEntity> entities = getEntitiesToInsert();

for (int i = 0; i < entities.size(); i++) {
    em.persist(entities.get(i));
    if (i > 0 && i % batchSize == 0) {
        em.flush();
        em.clear();
    }
}

tx.commit();
em.close();

Arahan ini menunjukkan kepada kita cara pangkalan data merancang untuk melaksanakan pertanyaan dan boleh membantu mengenal pasti kawasan untuk pengoptimuman, seperti indeks yang tiada.

Berdasarkan analisis ini, kami mungkin memutuskan untuk menambah indeks:

String jpql = "SELECT o FROM Order o JOIN FETCH o.items WHERE o.status = :status";
TypedQuery<Order> query = em.createQuery(jpql, Order.class);
query.setParameter("status", OrderStatus.PENDING);
List<Order> orders = query.getResultList();

Menambah indeks yang sesuai boleh meningkatkan prestasi pertanyaan secara mendadak, terutamanya untuk pertanyaan yang kerap digunakan.

Strategi Caching yang Cekap

Melaksanakan strategi caching yang berkesan boleh mengurangkan beban pangkalan data dan meningkatkan prestasi aplikasi dengan ketara. Dalam JPA, kami boleh menggunakan berbilang peringkat caching.

Cache peringkat pertama, juga dikenali sebagai konteks kegigihan, disediakan secara automatik oleh JPA. Ia cache entiti dalam satu transaksi atau sesi.

Cache peringkat kedua ialah cache kongsi yang berterusan merentas transaksi dan sesi. Berikut ialah contoh cara kita boleh mengkonfigurasi caching peringkat kedua dengan Hibernate:

String sql = "SELECT * FROM orders WHERE status = ? FOR UPDATE SKIP LOCKED";
Query query = em.createNativeQuery(sql, Order.class);
query.setParameter(1, OrderStatus.PENDING.toString());
List<Order> orders = query.getResultList();

Dalam contoh ini, kami menggunakan anotasi @cache Hibernate untuk mendayakan caching peringkat kedua untuk entiti Produk.

Untuk persekitaran teragih, kami mungkin mempertimbangkan untuk menggunakan penyelesaian caching teragih seperti Hazelcast atau Redis. Penyelesaian ini boleh menyediakan caching dikongsi merentas berbilang contoh aplikasi, seterusnya mengurangkan beban pangkalan data.

Berikut ialah contoh mudah menggunakan Hazelcast dengan Spring Boot:

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE status = 'PENDING';

Dengan konfigurasi ini, kami boleh menggunakan anotasi Spring @Cacheable untuk cache hasil kaedah:

CREATE INDEX idx_order_status ON orders(status);

Pendekatan ini boleh mengurangkan pertanyaan pangkalan data dengan ketara untuk data yang kerap diakses.

Menurut pengalaman saya, kunci kepada pengoptimuman kegigihan yang berkesan ialah memahami keperluan khusus aplikasi anda dan ciri-ciri data anda. Adalah penting untuk memprofilkan aplikasi anda dengan teliti dan mengenal pasti kesesakan sebelum menggunakan teknik pengoptimuman ini.

Ingat bahawa pengoptimuman pramatang boleh membawa kepada kerumitan yang tidak perlu. Mulakan dengan pelaksanaan yang bersih dan mudah dan optimumkan hanya apabila anda mempunyai bukti konkrit tentang isu prestasi.

Ia juga penting untuk mempertimbangkan pertukaran yang terlibat dalam setiap strategi pengoptimuman. Contohnya, caching yang agresif boleh meningkatkan prestasi bacaan tetapi boleh membawa kepada isu konsistensi jika tidak diurus dengan betul. Begitu juga, pemprosesan kelompok boleh meningkatkan daya pengeluaran untuk operasi pukal tetapi boleh meningkatkan penggunaan memori.

Satu lagi aspek penting pengoptimuman kegigihan ialah mengurus sambungan pangkalan data dengan cekap. Pengumpulan sambungan ialah amalan standard dalam aplikasi Java, tetapi penting untuk mengkonfigurasinya dengan betul. Berikut ialah contoh mengkonfigurasi kumpulan sambungan HikariCP dengan Spring Boot:

EntityManager em = emf.createEntityManager();
EntityTransaction tx = em.getTransaction();
tx.begin();

int batchSize = 100;
List<MyEntity> entities = getEntitiesToInsert();

for (int i = 0; i < entities.size(); i++) {
    em.persist(entities.get(i));
    if (i > 0 && i % batchSize == 0) {
        em.flush();
        em.clear();
    }
}

tx.commit();
em.close();

Tetapan ini mengawal bilangan sambungan dalam kolam, tempoh sambungan boleh kekal melahu dan jangka hayat maksimum sambungan. Konfigurasi yang betul boleh mengelakkan kebocoran sambungan dan memastikan penggunaan sumber yang optimum.

Selain daripada strategi yang dibincangkan sebelum ini, adalah wajar untuk menyebut kepentingan pengurusan transaksi yang betul. Urus niaga yang berjalan lama boleh membawa kepada kunci pangkalan data dan isu konkurensi. Secara amnya, adalah amalan yang baik untuk memastikan transaksi sesingkat mungkin dan menggunakan tahap pengasingan yang sesuai untuk kes penggunaan anda.

Berikut ialah contoh penggunaan pengurusan transaksi terprogram pada Musim Bunga:

String jpql = "SELECT o FROM Order o JOIN FETCH o.items WHERE o.status = :status";
TypedQuery<Order> query = em.createQuery(jpql, Order.class);
query.setParameter("status", OrderStatus.PENDING);
List<Order> orders = query.getResultList();

Pendekatan ini membolehkan kami mentakrifkan sempadan transaksi secara eksplisit dan mengendalikan pengecualian dengan sewajarnya.

Apabila bekerja dengan set data yang besar, penomboran ialah satu lagi teknik penting untuk dipertimbangkan. Daripada memuatkan semua data sekaligus, kami boleh memuatkannya dalam ketulan yang lebih kecil, meningkatkan prestasi pertanyaan dan penggunaan memori. Berikut ialah contoh menggunakan Spring Data JPA:

String sql = "SELECT * FROM orders WHERE status = ? FOR UPDATE SKIP LOCKED";
Query query = em.createNativeQuery(sql, Order.class);
query.setParameter(1, OrderStatus.PENDING.toString());
List<Order> orders = query.getResultList();

Pendekatan ini membolehkan kami memuatkan pesanan dalam ketulan yang boleh diurus, yang amat berguna apabila memaparkan data dalam antara muka pengguna atau memproses set data yang besar dalam kelompok.

Satu lagi bidang yang saya lihat peningkatan prestasi yang ketara ialah dalam mengoptimumkan pemetaan entiti. Penggunaan anotasi JPA yang betul boleh memberi impak yang besar terhadap keberkesanan data dikekalkan dan diperoleh semula. Contohnya, menggunakan @embeddable untuk objek nilai boleh mengurangkan bilangan jadual dan cantuman yang diperlukan:

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE status = 'PENDING';

Pendekatan ini membolehkan kami menyimpan maklumat alamat dalam jadual yang sama dengan pelanggan, yang berpotensi meningkatkan prestasi pertanyaan.

Apabila berurusan dengan warisan dalam model domain anda, memilih strategi warisan yang betul juga boleh memberi kesan kepada prestasi. Strategi TABLE_PER_CLASS lalai boleh membawa kepada pertanyaan yang kompleks dan prestasi yang lemah untuk pertanyaan polimorfik. Dalam kebanyakan kes, strategi SINGLE_TABLE memberikan prestasi yang lebih baik:

CREATE INDEX idx_order_status ON orders(status);

Pendekatan ini menyimpan semua jenis pembayaran dalam satu jadual, yang boleh meningkatkan prestasi pertanyaan dengan ketara untuk mendapatkan pembayaran daripada jenis yang berbeza.

Akhir sekali, adalah penting untuk menyatakan peranan pembalakan dan pemantauan yang betul dalam pengoptimuman kegigihan. Walaupun bukan teknik pengoptimuman langsung, keterlihatan yang baik ke dalam interaksi pangkalan data aplikasi anda adalah penting untuk mengenal pasti dan menangani isu prestasi.

Pertimbangkan untuk menggunakan alat seperti p6spy untuk log penyataan SQL dan masa pelaksanaannya:

EntityManager em = emf.createEntityManager();
EntityTransaction tx = em.getTransaction();
tx.begin();

int batchSize = 100;
List<MyEntity> entities = getEntitiesToInsert();

for (int i = 0; i < entities.size(); i++) {
    em.persist(entities.get(i));
    if (i > 0 && i % batchSize == 0) {
        em.flush();
        em.clear();
    }
}

tx.commit();
em.close();

Dengan konfigurasi ini, anda akan dapat melihat log terperinci semua pernyataan SQL yang dilaksanakan oleh aplikasi anda, bersama-sama dengan masa pelaksanaannya. Maklumat ini boleh menjadi tidak ternilai apabila cuba mengenal pasti pertanyaan lambat atau akses pangkalan data yang tidak dijangka.

Kesimpulannya, pengoptimuman kegigihan Java ialah cabaran pelbagai rupa yang memerlukan pemahaman mendalam tentang keperluan aplikasi anda dan teknologi pangkalan data asas. Strategi yang dibincangkan dalam artikel ini - pemprosesan kelompok, pemuatan malas, memanfaatkan ciri khusus pangkalan data, pengoptimuman pertanyaan dan cache yang berkesan - membentuk asas kukuh untuk meningkatkan prestasi lapisan akses data anda.

Walau bagaimanapun, adalah penting untuk diingat bahawa ini bukan penyelesaian satu saiz untuk semua. Setiap aplikasi mempunyai ciri dan kekangannya yang unik, dan perkara yang berfungsi dengan baik dalam satu konteks mungkin bukan pendekatan terbaik dalam konteks yang lain. Pemprofilan berterusan, pemantauan dan pengoptimuman berulang adalah kunci untuk mengekalkan akses data berprestasi tinggi dalam aplikasi Java anda.

Semasa anda menggunakan teknik ini, sentiasa ingat pertimbangan seni bina yang lebih luas. Pengoptimuman kegigihan harus menjadi sebahagian daripada pendekatan holistik terhadap prestasi aplikasi, dengan mengambil kira aspek seperti kependaman rangkaian, konfigurasi pelayan aplikasi dan reka bentuk sistem keseluruhan.

Dengan menggabungkan strategi ini dengan pemahaman menyeluruh tentang kes penggunaan khusus anda dan komitmen terhadap pengoptimuman berterusan, anda boleh mencipta aplikasi Java yang bukan sahaja memenuhi keperluan prestasi semasa anda tetapi juga berada pada kedudukan yang baik untuk skala dan menyesuaikan diri dengan keperluan masa hadapan.

---

101 Buku

101 Buku ialah syarikat penerbitan dipacu AI yang diasaskan bersama oleh pengarang Aarav Joshi. Dengan memanfaatkan teknologi AI termaju, kami memastikan kos penerbitan kami sangat rendah—sesetengah buku berharga serendah $4—menjadikan pengetahuan berkualiti boleh diakses oleh semua orang.

Lihat buku kami Kod Bersih Golang tersedia di Amazon.

Nantikan kemas kini dan berita menarik. Apabila membeli-belah untuk buku, cari Aarav Joshi untuk mencari lebih banyak tajuk kami. Gunakan pautan yang disediakan untuk menikmati diskaun istimewa!

Ciptaan Kami

Pastikan anda melihat ciptaan kami:

Pusat Pelabur | Pelabur Central Spanish | Pelabur Jerman Tengah | Hidup Pintar | Epos & Gema | Misteri Membingungkan | Hindutva | Pembangunan Elit | Sekolah JS

---

Kami berada di Medium

Tech Koala Insights | Dunia Epok & Gema | Medium Pusat Pelabur | Medium Misteri Membingungkan | Sains & Zaman Sederhana | Hindutva Moden

Atas ialah kandungan terperinci Strategi roven untuk Pengoptimuman Kegigihan Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!