上次我测试了通用池化框架 GenericObjectPool 性能测试,效果还行,对后面使用commons-pool2框架的使用提供了非常有效的参考依据。
对于另外一个更复杂的GenericKeyedObjectPool也得安排上了,这就献上。
硬件软件配置&准备工作&可池化对象
这部分内容与上期相同,这里不再赘述了。
池化工厂
这里用到了org.apache.commons.pool2.BaseKeyedPooledObjectFactory<Integer, FunTesterPooled>,下面分享一下具体的代码。
/**
 * 池化工厂
 */
private static class FunFactory extends BaseKeyedPooledObjectFactory<Integer, FunTesterPooled> {
    @Override
    FunTesterPooled create(Integer key) throws Exception {
        def pooled = new FunTesterPooled()
        pooled.setAge(key)
        return pooled
    }
    @Override
    PooledObject<FunTesterPooled> wrap(FunTesterPooled value) {
        return new DefaultPooledObject<FunTesterPooled>(value)
    }
    @Override
    void destroyObject(Integer key, PooledObject<FunTesterPooled> p, DestroyMode destroyMode) throws Exception {
        p.getObject().setAge(0)//资源回收
        super.destroyObject(key, p, destroyMode)
    }
}
 对象池
虽然这个GenericKeyedObjectPool理论上是可以存储不同的对象的,但是这个在创建的时候还是需要确定一个可池化对象类型。所以后面所有创建的对象必需这个可池化对象类或者子类。
/**
 * 初始化对象池
 * @return
 */
static def initPool() {
    def config = new GenericKeyedObjectPoolConfig<FunTesterPooled>()
    config.setMaxTotal(thread * 2)
    config.setMinIdlePerKey(10)
    config.setMaxIdlePerKey(100)
    config.setMaxWait(Duration.ofMillis(1000))
    config.setMaxIdlePerKey(thread)
    config.setMaxIdlePerKey(10)
    config.setMinIdlePerKey(2)
    return new GenericKeyedObjectPool<Integer, FunTesterPooled>(new FunFactory(), config)
}
 
这里的设置分成了两类,就是每个对象池和总对象池的各类参数设置。
性能测试用例
跟上期的用例很像,只是请求参数增加了key,这里return的时候也需要增加key参数。测试用例如下:
static GenericKeyedObjectPool<Integer, FunTesterPooled> pool
static def desc = "池化框架性能测试"
static int times = 200
static int thread = 3
public static void main(String[] args) {
    this.pool = initPool()
    ThreadBase.COUNT = true
    RUNUP_TIME = 0
    POOL_SIZE = thread
    thread.times {
        pool.addObjects(it, thread)
    }
    output("对象创建完毕 创建数量${pool.getNumIdle()}")
    new Concurrent(new FunTester(), thread, desc).start()
    pool.close()
}
private static class FunTester extends FixedThread {
    FunTester() {
        super(null, times, true)
    }
    @Override
    protected void doing() throws Exception {
        def randomInt = getRandomInt(thread)
        def object = pool.borrowObject(randomInt)
        pool.returnObject(randomInt, object)
    }
    @Override
    FunTester clone() {
        return new FunTester()
    }
}
 测试结果
用例设计也是跟上期的文章一样,为了尽可能有对比价值,使用了尽可能相同的参数。
无等待
| 线程数 | 执行次数(万) | QPS | 
|---|---|---|
| 1 | 300 | 189501 | 
| 2 | 300 | 322603 | 
| 5 | 300 | 120334 | 
| 10 | 100 | 96861 | 
| 20 | 50 | 81440 | 
可以看出,一旦线程数增加,QPS 就是降低非常快,线程较低的时候性能跟GenericObjectPool相差无几,这很可能是java.util.concurrent.ConcurrentHashMap导致的。有时间我再对java.util.concurrent.ConcurrentHashMap进行性能测试。
等待
使用了休眠 2ms 的配置。
| 线程数 | 执行次数 (k) | 单线程 QPS | 
|---|---|---|
| 20 | 10 | 416 | 
| 50 | 10 | 393 | 
| 100 | 5 | 222 | 
| 200 | 2 | 79 | 
| 300 | 2 | 27 | 
后面就不测了,再测可能回归个位数了。结论如上,线程数增加的的话,粗略估计 100 以上,org.apache.commons.pool2.impl.GenericKeyedObjectPoolConfig的性能就会变得奇差无比,可能是多种原因导致的。更不用提线程数增加 500 以后,会遇到org.apache.commons.pool2.impl.LinkedBlockingDeque和java.util.concurrent.atomic.AtomicLong性能大幅下降。看来以后还是不能简单使用对象池代替创建对象。
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