ContiPerf-更为优雅和方便的单元压力测试工具

2018-07-22

ContiPerf 是一个轻量级的单元测试工具,基于JUnit 4二次开发,使用它基于注解的方式,快速在本地进行单元压测并提供详细的报告。

Example

新建 SpringBoot 工程

POM文件中的核心依赖如下:  

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.databene</groupId>
    <artifactId>contiperf</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
    <scope>test</scope>
</dependency>

测试接口以及实现

package com.wuwenze.contiperf.service;

import java.util.List;

public interface ContiperfExampleService {

    List<String> findAll();
}
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RESTful-基于SpringMVC实现优雅的API响应结构设计

2018-07-08

一个规范、易懂和优雅,以及结构清晰且易于理解的API响应结构,完全可以省去许多无意义的沟通和文档。

预览

操作成功:

{"succeed": true,"timestamp": 1525582485337}

操作成功:返回数据

{
    "succeed": true,
    "result": {
        "users": [
            {"id": 1, "name": "name1"},
            {"id": 2, "name": "name2"}
        ]
    },
    "timestamp": 1525582485337
}

操作失败:

{
    "succeed": false,
    "error": {
        "error_code": 5002,
        "error_reason": "illegal_argument_error",
        "error_description": "The String argument[1] must have length; it must not be null or empty"
    },
    "timestamp": 1525582485337
}
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使用Consul代替Spring Cloud Eureka

2018-07-06

随着Eureka 2.0 开源工作宣告停止,其实是可以考虑转战其他方式来实现注册中心了(如:Zookeeper、Redis、Consul等)

本文通过简单的描述,快速将Consul集成到SpringCloud环境中。

Consul环境搭建

官网:https://www.consul.io/

官网提供了(macOS、FreeBSD、Linux、Solaris、Windows)全平台的相关包,下面以Windows为例:

  1. 下载 https://releases.hashicorp.com/consul/1.2.0/consul_1.2.0_windows_amd64.zip
  2. 解压,并创建快速启动脚本:
consul agent -dev
pause

image

  1. 启动,然后浏览器访问:http://localhost:8500, 出现UI界面则搭建成功。
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一些常见的 SQL 语句优化方法

2018-06-24
  1. 应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
  2. 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
  3. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
select id from t where num is null
# 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:
select id from t where num=0
  1. 尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
select id from t where num=10 or num=20
#可以这样查询:
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
  1. 下面的查询也将导致全表扫描:(不能前置百分号)
select id from t where name like %c%
#若要提高效率,可以考虑全文检索。
  1. in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:
select id from t where num in(1,2,3)
#对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:
select id from t where num between 1 and 3
  1. 如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然 而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:
select id from t where num=@num
#可以改为强制查询使用索引:
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
  1. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
select id from t where num/2=100
#应改为:
select id from t where num=100*2
  1. 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
select id from t where substring(name,1,3)=abc’–nameabc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,2005-11-30)=0–’2005-11-30′生成的id
#应改为:

select id from t where name like abc%
select id from t where createdate&gt;=2005-11-30 and createdate&lt;2005-12-1
  1. 不要在 where 子句中的“=”左边进行函数. 算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。
  2. 在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使 用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
  3. 不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:
select col1,col2 into #t from t where 1=0
#这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样:

create table #t()
  1. 很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择:
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换:

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
  1. 并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段 sex,male. female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
  2. 索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
  3. 应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列,因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列,那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
  4. 尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
  5. 尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
  6. 任何地方都不要使用 select _ from t ,用具体的字段列表代替“_”,不要返回用不到的任何字段。
  7. 尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据,请注意索引非常有限(只有主键索引)。
  8. 避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。
  9. 临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是,对于一次性事件,最好使 用导出表。
  10. 在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。
  11. 如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先 truncate table ,然后 drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。
  12. 尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。
  13. 使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效。
  14. 与临时表一样,游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一种方法的效果更好。
  15. 在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ,在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
  16. 尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。
  17. 尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。
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SpringBoot异步调用(Async Call)

2018-06-21

异步调用在开发中经常使用,本文通过一个简单的例子快速了解异步调用在SpringBoot中是如何使用的。

编码实现

Create Project

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.wuwenze</groupId>
    <artifactId>springboot-async-examples</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <packaging>jar</packaging>

    <name>springboot-async-examples</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>

    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.0.0.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>
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开放Spring Cloud Eureka API

2018-05-26

一般来说,Eureka 默认提供了一套 UI 界面,但在大多数情况下,由于 UI 风格问题并不适合直接嵌入到业务系统中使用;

本文通过扩展 Eureka 项目,实现相关的自定义接口,以便业务系统集成调用;

1. Eureka Project;

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
</dependency>
@EnableEurekaServer
@SpringBootApplication(scanBasePackages = "com.fastjee")
public class FastjeeEurekaApplication {

    public static void main(String[] args) {
        FastjeeApplication.run(FastjeeEurekaApplication.class, args);
    }
}
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Sharding-JDBC MasterSlave 示例文档

2018-05-22

读写分离,简单来说,就是将DML交给主数据库去执行,将更新结果同步至各个从数据库保持主从数据一致,DQL分发给从数据库去查询,从数据库只提供读取查询操作。读写分离特别适用于读多写少的场景下,通过分散读写到不同的数据库实例上来提高性能,缓解单机数据库的压力:

Name Remark
DQL 数据查询语言,比如select查询语句
DML 数据操纵语言,比如insert、delete、update更新语句
DDL 数据定义语言,比如create/drop/alter等语句
DCL 数据控制语言,比如grant/rollback/commit等语句
   

Sharding-JDBC是一个开源的分布式数据库中间件解决方案。它在Java的JDBC层以对业务应用零侵入的方式额外提供数据分片,读写分离,柔性事务和分布式治理能力。并在其基础上提供封装了MySQL协议的服务端版本,用于完成对异构语言的支持。

基于JDBC的客户端版本定位为轻量级Java框架,使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架。

封装了MySQL协议的服务端版本定位为透明化的MySQL代理端,可以使用任何兼容MySQL协议的访问客户端(如:MySQL Command Client, MySQL Workbench等)操作数据,对DBA更加友好。

以上内容摘抄至Sharding-JDBC官网 (http://shardingjdbc.io/document/legacy/2.x/cn/00-overview/)

本文主要探讨在SpringBoot环境下如何使用Sharding-JDBC提供的读写分离解决方案;

环境

SpringBoot: 1.5.7.RELEASE,
MybatisPlus: 2.1.4,
Sharding-JDBC: 2.0.0.M2
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关于Java代码的一些优化技巧

2018-04-28

减少重复计算

for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
  // do something;
}
for (int i = 0; int len = list.size(); i < len; i++) {
  // do something;
}
// 不要觉得麻烦, 尽量减少变量的重复计算, 这在大量数据集合遍历时非常有效.

不要创建大量的对象引用

for (; ;) {
  Object obj = new Object();
}

Object obj = null;
for (; ;) {
  obj = new Object();
}
// 能省就省.

卫语句

void fun(Date date) {
  if (isWorkDay(date)) {
    syso(date + " is work day.");
  } else {
    if (isWorkTime(date)) {
      syso(date + " is work time.");
    } else {
      // do something;
    }
  }
}

void fun(Date date) {
  if (isWorkDay(date)) {
    syso(date + " is work day.");
    return;
  }
  if (isWorkTime(date)) {
    syso(date + " is work time.");
    return;
  }
  // do something;
}
// 使用卫语句取代嵌套表达式, 使代码可读性更强且易维护

提取表达式

void fun(String browser) {
  if(
    browser.toUpperCase().indexOf("SAFARI") > -1 ||
    brower.toUpperCase().indexOf("CHROME") > -1 ||
    brower.toUpperCase().indexOf("FIREFOX") > -1 ||
    brower.toUpperCase().indexOf("IE") > -1){
      //do something...
  }
}

void fun(String browser) {
  String buc = browser.toUpperCase();
  boolean isSafari = buc.indexOf("SAFARI") > -1;
  boolean isChrome = buc.indexOf("CHROME") > -1;
  boolean isFireFox = buc.indexOf("FIREFOX") > -1;
  boolean isIe = buc.indexOf("IE") > -1;

  if(isSafair || isChrome || isFireFox || isIe){
      //do something
  }
}
// 任何时候, 可读性更重要.

资源的close()请分开操作

try {
	in.close();
	out.close();
} catch(Exception e) {
  //..
}

try {
	in.close();
} catch(Exception e) {
  //..
}
try {
	out.close();
} catch(Exception e) {
  //..
}
// 避免资源泄露

使用try - with - resources语法.

try (InputStream in = getIn();
    OutputStream out = getOut()) {

  // do something..
} catch (Exception e) {
  //..
}
// 任何AutoCloseable 和 Closeable的实现类都可以使用这种方式高效的关闭资源.

单例的最佳实践: 枚举

public class SingletonObj {
    private SingletonObj()  {}
    public static SingletonObj getInstance() {
        return Singleton.INSTANCE.getInstance();
    }

    private static enum Singleton {
        INSTANCE;
        private SingletonObj singletonObj;
        private Singleton() {
            singletonObj = new SingletonObj();
        }
        public SingletonObj getInstance() {
            return singletonObj;
        }
    }
}

// SingletonObj.getInstance(); 简洁高效且线程安全, 且支持序列化.

Lazy load 策略

String fun(int x) {
  User user = userService.find();
  if (x > 0) {
    return user.getName();
  }
  return String.Empty;
}

String fun(int x) {
  if (x > 0) {
    User user = userService.find();
    return user.getName();
  }
  return String.Empty;
}
// 总是在需要的时候, 才索取.

尽可能的使用缓存

final int MAX_ENTRIES = 1000;
final LoadingCache<String, String> mCache = CacheBuilder.newBuilder()
  .maximumSize(MAX_ENTRIES).build(new CacheLoader<String,String>() {
    @Override
    public String load(String key) throws Exception {
      return findByKey(key);
    }
  }
);

String output = mCache.getUnchecked(input);

// 缓存的实现方式有很多, 这里列举了guava提供的简单实现.

尽可能的预估集合的大小

Map<String, String> hashMap = null;
Map<String, String> convert(List<Field> list) {
  hashMap = new HashMap<>((int) Math.ceil(list.size() / 0.7));
  for (Field f : list) {
    hashMap.put(f.getTitle(), f);
  }
  return hashMap;
}
// 避免再次hash带来的不必要开销

预先编译正则表达式

boolean valid(List<String> urls) {
  Pattern p = Pattern.compile(_regex);
  for (String url : urls) {
    if (!p.matcher(url)) {
      return false;
    }
  }
  return true;
}

final static Pattern URL_PATTERN = Pattern.compile(_regex);
boolean valid(List<String> urls) {
  for (String url : urls) {
    if (!URL_PATTERN.matcher(url)) {
      return false;
    }
  }
  return true;
}

使用链式调用

public User {
  private String name;
  private String address;

  //getter..
  public User setName(String name) {
    this.name = name;
    return this;
  }
  //..
}

new User().setName("xx").setAddress("xxx");

当然, 这只是冰山一角。

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