前言
不知道你在 SpringBoot 项目中，有没有遇到过下面这样的代码：
@GetMapping("/orders")public List<Order> listOrders() { return orderDao.findAll(); }
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一次性查询了所有的订单，全表扫描 50 万数据，导致接口查询性能很差，严重的时候可能会导致 OOM 问题。
问题定位：
这次事故让我明白：性能优化必须贯穿开发全流程。
今天这篇文章，跟大家一起聊聊 SpringBoot 优化的 12 招，希望对你会有所帮助。
第 1 招：连接池参数调优
问题场景：默认配置导致连接池资源浪费，高并发时出现连接等待
错误配置：
spring: datasource: hikari: maximum-pool-size: 1000 connection-timeout: 30000
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数据库连接池的最大连接数，盲目设置过大，连接超时时间设置过长。
优化方案：
spring: datasource: hikari: maximum-pool-size: ${CPU核心数*2} # 动态调整 minimum-idle: 5 connection-timeout: 3000 # 3秒超时 max-lifetime: 1800000 # 30分钟 idle-timeout: 600000 # 10分钟空闲释放
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数据库连接池的最大连接数，改成根据 CPU 核心数动态调整。
将连接超时时间由 30000，改成 3000。
第 2 招：JVM 内存优化
问题场景：频繁 Full GC 导致服务卡顿
我们需要优化 JVM 参数。
启动参数优化：
java -jar -Xms4g -Xmx4g -XX:NewRatio=1 -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35-XX:+AlwaysPreTouch
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最大堆内存和初始堆内存都设置成了 4G。
-XX:NewRatio=1，设置新生代和老年代各占一半。
垃圾收集器配置的是 G1。
垃圾回收的最大停顿时间为 200 毫秒。
第 3 招：关闭无用组件
问题场景：自动装配加载不需要的 Bean
优化方案：
@SpringBootApplication(exclude = { DataSourceAutoConfiguration.class, SecurityAutoConfiguration.class})public class Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); }}
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如果有些功能暂时用不到，可以先排除一下。
在 SpringBoot 项目启动的时候，排除了 DataSourceAutoConfiguration 和 SecurityAutoConfiguration 配置类的自动装载。
第 4 招：响应压缩配置
问题场景：接口返回 JSON 数据体积过大
优化方案：
server: compression: enabled: true mime-types: text/html,text/xml,text/plain,text/css,text/javascript,application/json min-response-size: 1024
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配置开启响应的压缩。
第 5 招：请求参数校验
问题场景：恶意请求导致资源耗尽
防御代码：
@GetMapping("/products")public PageResult<Product> list( @RequestParam @Max(value=100, message="页大小不能超过100") int pageSize, @RequestParam @Min(1) int pageNum) { //...}
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在接口中做好参数校验，可以拦截很多恶意请求。
第 6 招：异步处理机制
问题场景：同步处理导致线程阻塞
优化方案：
@Async("taskExecutor")public CompletableFuture<List<Order>> asyncProcess() { return CompletableFuture.completedFuture(heavyProcess());}
@Bean("taskExecutor")public Executor taskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(5); executor.setMaxPoolSize(10); executor.setQueueCapacity(500); return executor;}
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在有些业务逻辑中，使用异步处理性能可能会更好。
第 7 招：使用缓存
使用缓存可以提升效率。
缓存架构：
代码实现：
@Cacheable(cacheNames = "products", key = "#id", cacheManager = "caffeineCacheManager")public Product getDetail(Long id) { return productDao.getById(id);}
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这里使用了内存缓存。
第 8 招：批量操作优化
问题场景：逐条插入导致性能低下
优化方案：
@Transactionalpublic void batchInsert(List<Product> products) { jdbcTemplate.batchUpdate( "INSERT INTO product(name,price) VALUES(?,?)", products, 500, // 每批数量 (ps, product) -> { ps.setString(1, product.getName()); ps.setBigDecimal(2, product.getPrice()); });}
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每 500 条数据插入一次数据库。
第 9 招：索引深度优化
问题场景：慢查询日志频繁出现全表扫描，SQL 执行时间波动大
错误案例：
-- 商品表结构CREATE TABLE products ( id BIGINT PRIMARY KEY, name VARCHAR(200), category VARCHAR(50), price DECIMAL(10,2), create_time DATETIME);
-- 低效查询SELECT * FROM products WHERE category = '手机' AND price > 5000 ORDER BY create_time DESC;
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问题分析：
优化方案一：联合索引设计
索引创建：
下面创建了一个分类 ID，单价和时间的联合索引：
ALTER TABLE products ADD INDEX idx_category_price_create (category, price, create_time);
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优化方案二：覆盖索引优化
查询改造：
只查询索引包含字段：
SELECT id, category, price, create_time FROM products WHERE category = '手机' AND price > 5000 ORDER BY create_time DESC;
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这里使用了覆盖索引。
优化方案三：索引失效预防
常见失效场景：
案例修复：
错误写法：
SELECT * FROM products WHERE DATE(create_time) = '2023-01-01';
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正确写法：
SELECT * FROM products WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01 00:00:00' AND '2023-01-01 23:59:59';
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查询时间范围，这里使用了 BETWEEN AND 关键字，代替了等于号。
优化方案四：索引监控分析
诊断命令：
查看索引使用情况：
SELECT index_name, rows_read, rows_selected FROM sys.schema_index_statistics WHERE table_name = 'products';
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分析索引效率：
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT ...;
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索引优化黄金三原则
最左前缀原则：联合索引的第一个字段必须出现在查询条件中
短索引原则：整型字段优先，字符串字段使用前缀索引
适度索引原则：单个表索引数量不超过 5 个，总索引长度不超过表数据量 30%
DBA 工具箱
第 10 招：自定义线程池
问题场景：默认线程池导致资源竞争
优化方案：
@Bean("customPool")public Executor customThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor( 10, // 核心线程 50, // 最大线程 60, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(1000), new CustomThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());}
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在高并发业务场景中，使用 Executors 类创建默认的线程池，可能会导致 OOM 问题。
因此，我们需要自定义线程池。
第 11 招：熔断限流策略
问题场景：突发流量导致服务雪崩
解决方案：
// 使用Sentinel实现接口限流@SentinelResource(value = "orderQuery", blockHandler = "handleBlock", fallback = "handleFallback")@GetMapping("/orders/{id}")public Order getOrder(@PathVariable Long id) { return orderService.getById(id);}
// 限流处理public Order handleBlock(Long id, BlockException ex) { throw new RuntimeException("服务繁忙，请稍后重试");}
// 降级处理public Order handleFallback(Long id, Throwable t) { return Order.getDefaultOrder();}
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为了解决重复流量导致服务雪崩的问题，我们需要增加接口熔断、限流和降级处理。
第 12 招：全链路监控体系
问题场景：线上问题定位困难，缺乏数据支撑
我们需要增加项目全链路的监控。
监控方案：
# SpringBoot配置management: endpoints: web: exposure: include: "*" metrics: export: prometheus: enabled: true
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这里使用了 prometheus 监控。
监控架构：
核心监控指标：
总结
SpringBoot 性能优化检查清单
连接池参数按业务调整
JVM 参数经过压测验证
所有查询走缓存机制
批量操作替代逐条处理
线程池按场景定制
全链路监控覆盖
三条黄金法则：
预防性优化：编码时考虑性能影响
数据驱动：用监控指标指导优化方向
持续迭代：性能优化是持续过程
性能工具包
Arthas 在线诊断
JProfiler 性能分析
Prometheus 监控体系
（看着监控大屏上平稳的 QPS 曲线，我知道今晚可以睡个好觉了...）
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