Spring Data Jpa并发用户请求性能下降
我使用Jmeter对应用程序进行了性能负载测试，发现我的其余get请求之一在并发用户请求负载100上的执行情况确实很差。我需要一些帮助来确定im是否做错了什么。让我对我的应用程序有一些见解。
技术堆栈 我的申请是在春天引导，休息，春天JPA的数据，甲骨文，Kubernetes（2个豆荚），阿光连接池（100，maxLifetime：30000，的idleTimeout：10000 maximumPoolSize）建成。对于简单的查询（查找），我使用spring数据jpa存储库，负载测试可以在类似的延迟下正常运行，但是对于复杂的查询（搜索），我将自定义存储库与带有自动连接的PersistenceContext的querydsl一起使用，负载测试确实很糟糕。
性能结果：
单个请求 一个请求大约需要5秒钟。它是一个复杂的联接查询，可在300万条记录中进行搜索，过滤30万条记录并提取前20条记录。
单次请求延迟 多个请求 如果我的理解是正确的，则对于100个并发请求，服务器将每个请求旋转一个线程，并且所有请求应在5秒钟内返回响应。但是所有线程都在存储层中被阻塞，同步运行，并且对于连续请求的等待时间正在增加。 多个请求 任何帮助将不胜感激，并让我知道是否需要进一步的信息。
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面对您在使用JMeter进行性能负载测试时遇到的问题，这里有几个可能的优化方向和排查思路，结合您的技术栈（Spring Boot、REST、Spring JPA、Oracle数据库、Kubernetes、HikariCP连接池以及Querydsl）来分析：
1. 数据库查询优化
- 复杂查询优化：对于复杂的联接查询，考虑是否可以优化SQL语句，比如通过增加索引来减少查询时间，或者将部分计算逻辑移至数据库层面以利用数据库的处理能力。
- 分页与限制结果集：确保您的查询已经实现了有效的分页机制，特别是当从大量数据中提取少量记录时。使用LIMIT子句限制返回的结果数量，避免不必要的数据传输。
2. 连接池配置调整
- HikariCP参数调优：您提到的最大连接池大小为100，这可能不足以应对高并发场景。根据应用的实际需求和数据库的承受能力，适当增加
maximumPoolSize。同时，检查idleTimeout和maxLifetime设置是否合理，避免频繁创建和销毁连接导致的性能损耗。 - 监控连接池状态：利用HikariCP提供的指标监控工具或日志，观察连接获取、使用和释放的情况，确认是否存在连接耗尽或等待连接时间过长的问题。
3. Spring Data JPA与Querydsl的使用
- 懒加载与急加载：确保在复杂查询中正确使用了延迟加载（Lazy Fetching）和立即加载（Eager Fetching），避免无意识地加载大量关联数据。
- Querydsl优化：检查Querydsl查询生成的SQL是否高效，避免N+1查询问题。考虑使用JOIN FETCH来预加载关联实体，减少查询次数。
4. Kubernetes资源分配
- Pod资源限制：检查Kubernetes中Pod的CPU和内存资源限制是否足够。不足的资源分配可能导致容器被调度器限制，影响性能。
- 水平扩展：考虑在高负载情况下动态增加Pod的数量，以分散请求压力。
5. 应用服务器线程模型
- 异步处理：评估是否可以将某些耗时操作异步化处理，减轻同步请求的压力。Spring框架提供了对异步处理的良好支持。
- 线程池配置：检查Spring Boot应用的内部线程池配置，确保其能够有效管理并发请求，必要时可调整Tomcat等嵌入式服务器的线程池设置。
6. 性能监控与日志
- 应用日志：详细查看应用日志，了解请求处理过程中的瓶颈所在，包括数据库访问、外部服务调用等。
- 性能监控工具：使用如Prometheus + Grafana或ELK Stack等工具，监控整个系统的性能指标，包括CPU、内存使用率、数据库响应时间等。
综上所述，解决性能问题通常需要综合考虑多个层面，并逐步定位和优化。希望上述建议能帮助您找到问题所在并提升应用程序的性能。如果需要进一步的帮助，请提供更详细的日志信息或性能监控数据。
