引言

现状和背景

Spring 框架是广泛使用的 Java 开发框架之一，它提供了强大的功能和灵活性，但在大型应用中，由于 Spring 框架的复杂性和依赖关系，应用的启动时间和性能可能会受到影响。这可能导致开发过程中的迟缓和开发效率低下。优化 Spring 应用程序的启动速度和性能是一个重要的任务，通过分析和优化应用的初始化过程、减少不必要的依赖和组件加载、并利用异步初始化、懒加载等技术，可以显著改善应用的启动性能。这将帮助开发者提高开发效率、减少调试时间，并提供更好的用户体验。

线上的业务 jar 包基本上普遍比较庞大，动不动一个 jar 包几百 M，启动时间在 10 分钟级，拖慢了我们在故障时快速扩容的响应、以及本地开发调试效率。于是做了一些分析，看看 Spring 程序启动慢到底慢在哪里，如何去优化，目前的效果是大部分大型应用启动时间可以缩短 70%~80%。

主要有下面这些内容

SpringBean 加载耗时 timeline 可视化分析（✅）
SpringBean 的可视化依赖分析（✅）
应用未加载的 jar 包 (Jar 瘦身)（✅）
应用启动过程线程 wall clock 火焰图（✅）

重要性和影响

◦ 开发效率提高：较快的应用启动速度可以显著减少开发和调试的时间。开发人员能够更快地启动应用程序，进行功能测试和调试，从而提高开发效率和迭代速度。

◦ 部署和扩展效率提升：优化启动速度可以减少部署和扩展应用程序的时间和成本。快速启动的应用程序可以更快地响应负载变化，提高系统的可伸缩性和弹性。

◦ 资源利用率优化：通过减少初始化时间和优化资源加载，可以降低应用程序的内存和 CPU 占用率。这有助于提高服务器的利用率，并降低运行应用程序的成本。

分析工具

Arthas：Arthas 是一个开源的 Java 诊断工具，可以实时监控和诊断 Java 应用程序。它提供了丰富的命令和功能，用于分析应用程序的性能问题，包括启动过程中的资源消耗和加载时间。
JVM Sandbox：JVM Sandbox 是一种基于 Java 安全管理器的技术，用于隔离和限制 Java 应用程序的访问权限。它可以帮助减少启动时的资源消耗和加载时间，提高应用程序的启动速度。
Async Profiler：Async Profiler 是一个低开销的异步 Java 性能分析工具，用于收集和分析应用程序的性能数据。它可以帮助你找出启动过程中的性能瓶颈，以及其他影响启动速度的问题。
启动加速 - 异步初始化方法：异步初始化方法是一种启动加速的技术，通过将一些初始化任务异步执行，可以减少启动时间并提高应用程序的响应性。这可以通过使用线程池、异步框架或异步注解等方式来实现。
Spring Boot Startup Report：Spring Boot Startup Report 是一个用于生成 Spring Boot 应用程序启动报告的工具。它可以提供详细的启动过程信息，包括每个 bean 的加载时间、自动配置的耗时等，帮助你分析和优化启动过程。
Jaeger UI： Jaeger UI 是一个用于可视化和分析分布式追踪数据的工具。通过使用 Jaeger UI，你可以监控和分析应用程序的启动过程，识别潜在的性能问题和瓶颈。
Spring Startup Analyzer：Spring Startup Analyzer 是一个用于采集 Spring 应用程序启动过程数据并生成交互式分析报告的工具。它的目标是帮助分析 Spring 应用程序的启动卡点，并支持 Spring Bean 的异步初始化，以减少优化 Spring 应用程序的启动时间。该工具支持在 Linux、Mac 和 Windows 操作系统上运行，并参考了 spring-boot-startup-report 实现其用户界面。使用 Spring Startup Analyzer，可以收集应用程序的启动过程数据，并生成可视化的 HTML 报告。这个报告可以帮助你分析 Spring 应用程序的启动性能，并找出潜在的优化机会。

Spring Startup Analyzer优化方案

借助 Spring startup analyzer 的能力，我们以业务线的 ARK 项目为例，深入研究如何优化提效 Spring 项目的启动过程。下面我们先观察下 ARK 的基本启动情况：

启动概览

Startup Time(s)：启动时长
Num of Bean：初始化的 Bean 数量
Used/Total Jars：使用 Jar 数量/总量
Unused/Total Jars：未使用 Jar 数量/总量
ClassLoader Count：类加载器数量

Spring Bean 初始化详情

Name：一级 name 对应着 Bean 的名称
Duration with children (ms) ：Bean 的引用加载时长
Duration (ms) ：Bean 本身的加载时长
Detail：包含类加载器、加载该 Bean 的线程信息（异步加载的话会有多个不同的）

SpringBean 加载耗时 timeline 可视化分析

这个观察项可以一直下探，直到 Bean 引用的最末级，可以看出每一级的加载时长

应用启动过程线程 wall clock 火焰图

如何看懂火焰图

y 轴表示调用栈，每一层都是一个函数。调用栈越深，火焰就越高，顶部就是正在执行的函数，下方都是它的父函数。

x 轴表示抽样数，如果一个函数在 x 轴占据的宽度越宽，就表示它被抽到的次数多，即执行的时间长。注意，x 轴不代表时间，而是所有的调用栈合并后，按字母顺序排列的。

火焰图就是看顶层的哪个函数占据的宽度最大。只要有"平顶"（plateaus），就表示该函数可能存在性能问题。

颜色没有特殊含义，因为火焰图表示的是 CPU 的繁忙程度，所以一般选择暖色调

火焰图总览

从总览图中可以看出，有三个入口函数占用百分比较大，下面分别看一下

火焰局部图 1

这部分火焰图可以看出，springfox在启动过程做了很多初始化，占了大量时间，对于不需要该功能的项目，可以直接下掉

火焰局部图 2

了解下 spring bean 的初始化过程

从这个图中可以看出，bean 的创建过程也占了很多时间

火焰局部图 3

从这个图中可以看出，注册 BeanPostProcessor 也耗费了大量时间

应用未加载的 jar 包 (Jar 瘦身)

这一个观察项可以搜集到项目启动完之后，没有用到的 Jar 包

实施与优化效果

操作步骤和配置项

安装 Spring Startup Analyzer

手动安装

点击realease下载最新版 tar.gz 包
新建文件夹，并解压

linux/mac系统可以考虑使用以下命令：

mkdir -p ${HOME}/spring-startup-analyzercd 下载路径
tar -zxvf spring-startup-analyzer.tar.gz -C 安装路径/spring-startup-analyzer

脚本安装 (linux/mac)

curl -sS https://raw.githubusercontent.com/linyimin0812/spring-startup-analyzer/main/bin/install.sh | sh

脚本默认安装路径：$HOME/spring-startup-analyzer

应用启动

spring-startup-analyzer 是以 agent 的方式启动的，所以在启动命令中添加参数-javaagent:安装路径/spring-startup-analyzer/lib/spring-profiler-agent.jar即可。

以 java 命令行的方式启动应用，则在命令行中添加参数，例如：

java -javaagent:/Users/runner/spring-startup-analyzer/lib/spring-profiler-agent.jar \
    -Dproject.name=mac-demo \
    -Dspring-startup-analyzer.admin.http.server.port=8066 \
    -jar /Users/runner/spring-startup-analyzer/ARK.jar

IDEA 中启动，则需要在 VM options 选项中添加：

日志文件路径：安装路径/spring-startup-analyzer/logs

startup.log: 启动过程中的日志
transform.log: 被 re-transform 的类/方法信息

应用启动完成后会在 console 和 startup.log 文件中输出======= spring-startup-analyzer finished, click http://localhost:xxxx to visit details. ======，可以通过此输出来判断采集是否完成。

启动时间和性能改善情况

优化之前

预发平均启动 10 分钟，本地无法启动，每次需求需要提交到预发环境验证，开发和发版周期比较长，且预发环境连接的生产库，不能随便造数。项目引用 585 个 jar，其中有 337 个 jar 没用到。

慢 bean 分析

分析可以看到，耗时排名前面的接口都是 jsf 相关的加载，还有一个 es 相关的 bean。

功能路径：Details of Method Invoke --> AbstractAutowireCapableBeanFactory.createBean

jsf 启动优化

注：index=“注册中心地址” 中的 “注册中心地址 “做了匿名，在具体场景查看自己代码中的配置

jsf 的生产者的注册中心在启动的时候，会拉取一批 ip，不断尝试注册 jsf，在办公环境这些 ip 无法访问，导致启动过程一直重试

<!-- 预发、生产的注册中心 -->
<jsf:registry id="jsfRegistry" protocol="jsfRegistry" index="注册中心地址"/>

在本机 host 里面增加 jsf 发布地址的 host 配置,下面... 在使用的时候替换成自己的，可以 ping test.注册中心地址获取。“注册中心地址” 替换成上面 index 后面的地址

*.*.*.* 注册中心地址

再次启动项目，时长来到 185s

开启 Bean 懒加载

将 ES 的 Bean 初始化进行懒加载，以及开启全局懒加载，时长来到 131s；

全局懒加载：

1、根据 spring 版本的不同，开启全局懒加载的方式可能会不相同

2、不建议生产环境开启全局懒加载，因为基本上我们的服务都是部署在 k8s 上的，有可能服务在伸缩的时候，在访问量大的时候，由于懒加载的配置，服务快速启动成功了，会返回给 docker 容器服务已经准备就绪状态，导致 k8s 把流量分给该服务，导致预想不到的问题。

Jar 瘦身

对于应用未使用的 jar 包，可以谨慎剔除，在剔除的时候一个一个下，每下一个都要重复编译和启动验证是否会对项目造成影响，这是一个持续和长期的过程，Jar 瘦身不仅对启动时长有收益，而且对编译提效很明显，减少了大量的 Jar 复制过程

最终效果

做完上述优化之后：

本地能够启动和 debug 项目，这对开发人员来说有极大的提效。
预发使用该方案进行优化之后，能够缩短项目编译以及发布的时间，对于快速验证和迭代需求有极大提效。
整体启动效率提升 70%~80%。
在 intel 芯片电脑，启动速度在 2min11s。
在 m1 芯片的电脑，速度会更快，大概启动时间在 90s 左右。
使用该思路，可以优化大部分 spring 以及 spring boot 项目，建议定期做一轮这种排查和优化。

优化关键点和方法

去除未使用的 jar 包：定位未使用的 jar 包。通过分析和整理项目依赖，可以将这些未使用的 jar 包从应用中移除，减少编译、启动时间和资源消耗。
优化慢速的 Bean 初始化：找到启动耗时较长的 Bean。可以考虑对这些接口和 Bean 进行优化，例如使用延迟加载或异步加载的方式，以减少启动时的耗时。
取消不需要的发布：对于本地开发环境而言，如果不需要发布 jsf 接口，可以在本地取消这部分的发布，以节省启动时间。
开启全局懒加载：通过开启全局懒加载，可以延迟加载一些不必要的组件和资源，从而减少启动时间。确保在需要使用时才进行加载。
拆分大型组件：定位加载时间较长的组件，可以考虑将其拆分成多个组件，并在启动时只加载需要的部分。这样可以减少启动时的加载时间和资源消耗。
使用性能分析工具：结合之前提到的性能分析工具，如 Spring Startup Analyzer、Java Profiler、VisualVM 等，对应用进行性能分析。通过监测和分析应用的性能数据，可以找到性能瓶颈，并针对性地进行优化。
定期进行代码优化和重构：定期审查和优化代码，识别和消除潜在的性能问题。使用优化的算法和数据结构，减少不必要的计算和循环，优化数据库查询等，以提高应用的性能。
使用缓存机制：合理地使用缓存来减少对数据库或其他资源的频繁访问。通过缓存常用数据或计算结果，可以显著提升应用的响应速度和性能。
并行化处理：如果有一些独立的任务可以并行处理，可以考虑使用多线程或异步机制来提高处理速度和效率。

信息补充

oracle jdk8 下载地址

https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8-mac

oracle 登录账号

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本地 redis 安装

https://redis.io/docs/install/install-redis/install-redis-on-windows/

spring-startup-analyzer 启动分析工具

https://github.com/linyimin0812/spring-startup-analyzer/blob/main/README_ZH.md

作者：京东健康梁灿

来源：京东云开发者社区转载请注明来源

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