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

1. 点击realease下载最新版 tar.gz 包

2. 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

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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