背景
随着需求的不断迭代，服务承载的内容越来越多，依赖越来越多，导致服务启动慢，从最开始的2min以内增长到5min，导致服务发布很慢，严重影响开发效率，以及线上问题的修复速度。所以需要进行启动加速。
方案
应用启动加速的优化方案通常有
- 编译阶段的优化，比如无用依赖的优化
- dockerfile的优化
- 依赖的中间件优化，中间件有大量的网络连接建立，有很大的优化手段
- 富客户端的优化
- spring bean加载的优化
spring容器加载bean是通过单线程加载的，可以通过并发来提高加载速度。
鉴于1的优化难度比较大，2、3、4则一般与各个公司里的基础组件有很大相关性，所以本篇只介绍spring bean加载的优化。
spring bean 加载耗时分析
分析bean加载耗时
首先需要分析加载耗时高的bean。spring bean 耗时 = timestampOfAfterInit - timestampOfBeforeInit.可以通过扩展BeanPostProcessor来实现，代码如下
@Component
public class SpringbeanAnalyse implements BeanPostProcessor,
ApplicationListener<ContextRefreshedEvent> {
private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(SpringbeanAnalyse.class);
private Map<String, Long> mapBeantime = new HashMap<>();
private static volatile AtomicBoolean started = new AtomicBoolean(false);
@Autowired
public Object postProcessBeforeInitialization(Object bean, String beanName) throws
BeansException {
mapBeantime.put(beanName, System.currentTimeMillis());
return bean;
}
@Autowired
public Object postProcessAfterInitialization(Object bean, String beanName) throws
BeansException {
Long begin = mapBeantime.get(beanName);
if (begin != null) {
mapBeantime.put(beanName, System.currentTimeMillis() - begin);
}
return bean;
}
@Override
public void onApplicationEvent(final ContextRefreshedEvent event) {
if (started.compareAndSet(false, true)) {
for (Map.Entry<String,Long> entry: mapBeantime.entrySet()) {
if (entry.getValue() > 1000) {
log.warn("slowSpringbean => :",entry.getKey());
}
}
}
}
}
折叠 这样我们就能得到应用中耗时比较高的spring bean。可以看下这些bean的特点，大部分都是在
afterPropertiesSet,postconstruct,init方法中有初始化逻辑
eg. AgentConfig中有个构建bean，并调用init方法初始化。
@Bean(initMethod="init')
BeanA initBeanA(){
xxx
}
bean的生命周期
sampleCode
@Component
@Configuration
public class BeanC implements EnvironmentAware, InitializingBean{
public BeanC() {
System.out.println("constructC");
}
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
System.out.println("afterC" + Thread.currentThread().getName() + Thread.currentThread().getId());
}
@Resource
public void resource(Environment environment) {
System.out.println("resourceC");
}
@PostConstruct
public void postConstruct() {
System.out.println("postConstructC" +Thread.currentThread().getName() + Thread.currentThread().getId());
}
@Override
public void setEnvironment(Environment environment) {
System.out.println("EnvironmentC");
}
public void init(){
System.out.println("InitC");
}
}
折叠 输出结果
constructC
resourceC
EnvironmentC
postConstructC
afterC
看下代码
单个类的加载顺序org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory
单个类的方法顺序是确定了，但是不同类的加载顺序是不确定的。默认是按照module,package的ascii顺序来加载。但这个类的初始化顺序不是固定的，在不同机器上表现形式不一样。类似于
Jvm加载jar包的顺序
控制不同类的加载顺序
可以通过以下方法来控制bean加载顺序
- 依赖 @DependOn
- bean依赖 构造器，或者@Autowired
- @Order 指定顺序
对BeanB添加了BeanC的依赖，输出结果为
constructC
resourceC
constructB
resourceB
EnvironmentB
postConstructB
afterB
EnvironmentC
postConstructC
afterC
这时候bean的加载顺序为
- 调用对象的构造函数
- 为对象注入依赖，执行依赖对象的初始化过程
- 执行PostConstruct，afterPropertiesSet等生命周期方法。
这意味着我们可以按照bean的加载的各个阶段进行优化。
并发加载spring bean
全局依赖拓扑
因为spring容器管理bean是单线程加载的，所以耗时慢，我们的解决思路是通过并发来优化，通过并发的前提是相互没有依赖。这个显然是不现实的，一个应用中的spring bean有大量依赖，甚至是有很多循环依赖。
对于循环依赖，可以通过分解拓扑关系来解决。但是按照我们上面分析，spring又提供了大量的扩展能力，让开发者去定义bean的依赖，这样导致我们无法得到一个spring bean的全局依赖图。因此无法通过自动配置的手段来解决spring bean单线程加载的问题。
局部异步加载
既然无法通过全自动配置手段来完成所有bean的全自动并发加载，那我们退而求其次，通过手动配置耗时分析中得到的，耗时比较高的bean。这样特殊处理也能达到我们优化启动时间目的。
同时因为单个bean加载有多个阶段，有些阶段耗时并不高，都是通用的操作，可以继续委托spring 容器去管理，这样就不必去处理复杂的循环依赖的问题。
按照这个思路，解决方案就比较简单
- 定义待并发加载的bean
- 重写bean的initmethod，如果是在第一步的配置里，就提交到线程池中，如果不在，就调用父类的加载方法
总结
最后通过并发加载原本耗时超过1s的bean，将我们的其中一个微服务启动耗时时间降低了100s，取得了阶段性的成果。
当然这个方案并不是很完善，
- 需要依赖人工配置，做不到自动化
- 安全得不到保障，需要确保不同bean之间
afterPropertiesSet等扩展方法中无依赖。当然这一点不止是并发加载时需要保障，即使是单线程加载时也需要保障，原因是bean的加载顺序得不到保障，可能会引发潜在的bug。
欢迎提出新的优化方案讨论。
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