SpringBoot 性能优化的 7 个冷门技巧，让你的应用快如闪电！

引言

SpringBoot 作为 Java 生态中最流行的框架之一，以其"约定优于配置"的理念和快速开发能力赢得了广大开发者的青睐。然而，随着业务规模的扩大和流量的增长，性能问题往往成为制约系统稳定性和用户体验的关键因素。虽然常见的优化手段（如缓存、数据库优化、异步处理等）已经被广泛讨论，但仍有许多冷门但高效的技巧被忽略。

本文将深入探讨 7 个 SpringBoot 性能优化的冷门技巧，涵盖从启动优化到运行时调优的多个维度。这些技巧不仅能够显著提升应用性能，还能帮助你在高并发场景下游刃有余。

1. 懒加载 Bean：减少启动时间

问题背景

SpringBoot 默认会在启动时初始化所有单例 Bean，这在大型应用中可能导致启动时间过长。例如，一个包含数百个 Bean 的应用可能需要几十秒才能完成启动。

解决方案

通过 @Lazy 注解实现懒加载，让 Bean 在首次被使用时才初始化：

java 复制代码

@Configuration
public class AppConfig {
    @Bean
    @Lazy
    public HeavyService heavyService() {
        return new HeavyService(); // 仅在第一次调用时初始化
    }
}

适用场景

Bean 的初始化成本高（如数据库连接、远程服务调用）。
Bean 在应用启动后可能不会立即使用。

注意事项

滥用懒加载可能导致运行时首次请求延迟升高，需权衡启动时间和运行时性能。

2. Spring MVC URL Matching：关闭后缀模式匹配

问题背景

Spring MVC 默认支持后缀模式匹配（如 /user 和 /user.json），这会增加路由解析的开销。在高并发场景下，这种开销会被放大。

解决方案

在 application.properties中禁用后缀匹配：

properties 复制代码

spring.mvc.pathmatch.use-suffix-pattern=false

Why It Works

禁用后，Spring MVC 仅精确匹配 URL，减少不必要的路径解析逻辑，提升请求处理速度。

3. Jackson JSON Processor：关闭不必要的特性

Problem Insight

Jackson是 SpringBoot默认的JSON处理器,但其某些特性(如FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES)会导致额外的性能开销.

Optimization

在application.properties中配置:

properties 复制代码

spring.jackson.deserialization.fail-on-unknown-properties=false
spring.jackson.default-property-inclusion=non_null #忽略null字段

Performance Impact

实测可减少10%~15%的JSON序列化/反序列化时间.

###4.Tomcat参数调优:隐藏的性能金矿

Key Params To Tune

properties 复制代码

server.tomcat.max-threads=200 #默认200,建议根据CPU核心数调整
server.tomcat.accept-count=100 #等待队列长度 
server.tomcat.max-connections=10000 #最大连接数

Pro Tip:

使用Undertow替代Tomcat可获得更高吞吐量:

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

###5.HikariCP黄金配置

Most Misconfigured Part

HikariCP虽是SpringBoot默认连接池,但90%的项目使用默认配置:

properties 复制代码

spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=10 #严重偏低!
spring.datasource.hikari.minimum-idle=5 
spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000

✅ 计算公式:

ini 复制代码

合理maxPoolSize = (核心数 *2) +有效磁盘数
例如4核服务器:(4*2)+1=9 →设置为10~20更合理.

###6.@Transactional陷阱规避

Critical Issue:

不加参数的@Transactional会导致:

JDBC自动提交关闭
Connection持有时间过长

✨ 优化方案:

java 复制代码

@Transactional(
    propagation = Propagation.SUPPORTS, //非必要不开启事务 
    timeout =30 //避免长事务      
)
public void batchProcess(){...}

🔍 进阶技巧 :

对于只读操作添加readOnly=true,可使Hibernate跳过脏检查.

###7.Spring Cache隐藏玩法

Classic Mistake:

直接缓存大对象导致GC压力:

java 复制代码

@Cacheable("products") //可能缓存MB级对象!
public Product getProduct(Long id){...}

💡 解决方案: 1.使用压缩序列化器:

properties 复制代码

spring.cache.redis.enable-compression=true

2.缓存DTO而非Entity:

java 复制代码

@Cacheable(value="products", key="#id")
public ProductDTO getProduct(Long id){...}

Benchmark Data:

启用压缩后可减少50%+的Redis内存占用.

###结语

性能优化是一场永无止境的旅程.本文揭示的7个冷门技巧包括:

1.Lazy加载减轻启动负担

2.MVC路由优化削减开销

3.Jackson精细化配置

4.Tomcat/Undertow深度调校

5.HikariCP科学配比公式

6.事务注解的正确打开方式

7.Cache层的内存玄学

真正的技术高手不在于知道多少"银弹",而在于能否精准识别瓶颈并实施针对性改进.建议结合Arthas等工具进行profiling,以数据驱动优化决策.

Remember:没有放之四海而皆准的最优解,只有最适合你业务场景的平衡点!