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

1. 编译阶段的优化，比如无用依赖的优化
2. dockerfile的优化
3. 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
4. 富客户端的优化
5. 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 {
    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(SpringbeanAnalyse.class);
    private Map  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 entry: mapBeantime.entrySet()) {
                if (entry.getValue() > 1000) {
                   log.warn("slowSpringbean => :",entry.getKey());
                }
            }
        }
    }
}
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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
}
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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");
    }

}
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输出结果

constructC
resourceC
EnvironmentC
postConstructC
afterC
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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

1. 依赖 @DependOn
2. bean依赖 构造器，或者@Autowired
3. @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
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这时候bean的加载顺序为

1. 调用对象的构造函数
2. 为对象注入依赖，执行依赖对象的初始化过程
3. 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

1. 定义待并发加载的bean
2. 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，

1. 需要依赖人工配置，做不到自动化
2. 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。