博客
关于我
Dubbo-线程池调优实战分析
阅读量:344 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1220 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

Dubbo线程池压测调优实践经验

在Dubbo服务提供端,线程池的配置和管理是优化服务性能的重要环节。Dubbo线程池主要分为io线程池和业务线程池两大类,分别承担不同的任务。通过合理配置线程池参数,可以有效提升服务的吞吐量和稳定性。

线程池参数配置

Dubbo线程池的配置主要通过以下几个参数来实现:

  • 线程池类型:fixed(固定线程池)/ cached(缓存线程池)
  • 线程池大小:dubbo.protocol.threads
  • 请求接受数量:dubbo.protocol.accepts
  • 队列大小:dubbo.protocol.queues(可选)
  • 执行模式:all(全部交给业务线程池)/ execution(核心业务交给业务线程池,非核心任务交给io线程池)
  • 推荐配置建议

    在实际应用中,线程池参数的设置需要根据具体需求进行调整。以下是一个典型的优化案例:

    配置示例:

    dubbo.protocol.threadpool=fixeddubbo.protocol.threads=100dubbo.protocol.accepts=100

    此外,对于队列设置,建议根据业务场景灵活选择或不设置队列。由于队列会增加系统资源消耗和处理延迟,一般不建议在普通场景下开启队列功能。

    压力测试与性能分析

    在进行线程池优化之前,先进行压力测试是必不可少的。通过压测可以发现线程池的瓶颈以及系统的性能极限。

    测试环境配置:

    Mac笔记本,JVM参数:-Xms256m -Xmx256m

    压测结果分析:

  • 简单业务逻辑下的表现:
    • 1秒100次请求下,线程池未溢出,所有请求成功处理。
    • 理论上可承载的吞吐量较高,但实际性能可能受到其他因素影响。
    1. 业务逻辑优化后的测试:
      • 线程池中的业务线程数量设置为100。
      • 1秒190次请求下,发现线程池出现溢出,导致部分请求失败。
      • 平均响应时间约为502ms,理论上吞吐量仍有提升空间,但实际表现受限于线程池资源分配和业务处理时间。

      线程池优化方案

      针对上述问题,线程池参数可以进行以下优化:

    2. 线程池类型:优先选择fixed线程池,因为fixed线程池可以更好地适应稳定的请求量。
    3. 线程池大小:根据实际负载调整线程池的大小。通常建议线程池大小等于实际的最大并发请求量。
    4. 执行模式:选择execution模式,将核心业务逻辑交给业务线程池,同时将非核心任务(如心跳检测、连接建立等)交给io线程池。
    5. 队列设置:根据具体需求灵活配置,通常不建议开启队列功能。
    6. 压测结果改进

      经过线程池参数优化后,再次进行压测:

      压测结果:

      • 1秒190次请求下,线程池表现优于预期,成功处理率显著提升。
      • 平均响应时间降低至约400ms,系统稳定性得到改善。

      线程池优化的关键点在于合理配置线程池参数,避免线程池资源耗尽,而是通过增加线程池大小或调整执行模式来提升系统性能。同时,建议在压测阶段充分了解线程池的性能瓶颈,以便更好地进行系统优化。

    转载地址:http://zeve.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Nuget~管理自己的包包
    查看>>
    NuGet学习笔记001---了解使用NuGet给net快速获取引用
    查看>>
    nullnullHuge Pages
    查看>>
    NullPointerException Cannot invoke setSkipOutputConversion(boolean) because functionToInvoke is null
    查看>>
    null可以转换成任意非基本类型(int/short/long/float/boolean/byte/double/char以外)
    查看>>
    Number Sequence(kmp算法)
    查看>>
    Numix Core 开源项目教程
    查看>>
    numpy
    查看>>
    Numpy 入门
    查看>>
    NumPy 库详细介绍-ChatGPT4o作答
    查看>>
    NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
    查看>>
    numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
    查看>>
    numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
    查看>>
    numpy 数组与矩阵的乘法理解
    查看>>
    NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy 用法
    查看>>
    Numpy 科学计算库详解
    查看>>
    Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
    查看>>
    numpy.linalg.norm(求范数)
    查看>>
    Numpy.ndarray对象不可调用
    查看>>