Làm thế nào để ứng dụng Spring Boot của bạn 'cân' 1 Triệu yêu cầu mỗi giây?
Lê Lân
0
Tối Ưu Ứng Dụng Spring Boot Để Xử Lý 1 Triệu Yêu Cầu Mỗi Giây: Hành Trình Và Bí Quyết Thành Công
Mở Đầu
Bạn đã bao giờ tưởng tượng một ứng dụng web có thể tiếp nhận và xử lý hơn 1 triệu yêu cầu mỗi giây chưa? Đó chính là thử thách mà đội ngũ của tôi đã đối mặt và vượt qua với một ứng dụng Spring Boot bình thường.
Trong bối cảnh các ứng dụng ngày càng được yêu cầu khả năng mở rộng cao và chịu tải lớn, việc tối ưu hệ thống trở thành yếu tố sống còn. Bài viết này chia sẻ kinh nghiệm thực tế của tôi trong việc biến một ứng dụng Spring Boot từ khả năng chỉ xử lý 50.000 yêu cầu/giây trở thành một hệ thống có thể xử lý trên 1 triệu yêu cầu/giây, duy trì thời gian phản hồi dưới 100ms với chi phí phần cứng không tăng đáng kể.
Qua bài viết, bạn sẽ được khám phá các kỹ thuật đo lường hiệu năng, phát hiện và khắc phục các nút thắt cổ chai, áp dụng lập trình phản ứng, tối ưu cơ sở dữ liệu, cải tiến quá trình tuần tự hóa dữ liệu, tinh chỉnh cấu hình luồng và cuối cùng là mở rộng hệ thống với Kubernetes. Đây là một hành trình đầy thách thức nhưng cũng nhiều bài học quý giá cho những ai muốn nâng cao hiệu suất ứng dụng Spring Boot.
Đo Lường Điểm Khởi Đầu: Hiểu Rõ Vấn Đề
Trước khi tiến hành tối ưu, việc thiết lập các chỉ số hiệu năng nền là bước không thể bỏ qua. Chúng tôi đã thu thập các dữ liệu sau:
Chỉ Số
Giá Trị
Throughput tối đa
50,000 yêu cầu/giây
Thời gian phản hồi TB
350ms
Thời gian phản hồi 95%
850ms
Sử dụng CPU đỉnh điểm
85-95%
Dung lượng heap sử dụng
75%
Kết nối DB tối đa
Thường xuyên đạt 100 (đạt giới hạn)
Bão hòa luồng xử lý
Thường xảy ra
Công Cụ Sử Dụng
JMeter: Đo lượng tải và throughput
Micrometer + Prometheus + Grafana: Giám sát thời gian thực
JProfiler: Phân tích các điểm nóng trong mã nguồn
Flame Graphs: Xác định các phương thức tiêu tốn CPU nhiều
Việc xác định baseline chính xác giúp hướng dẫn các bước tối ưu tiếp theo, tránh tối ưu lãng phí.
Phát Hiện Các Nút Thắt Cổ Chai Chính Trong Hệ Thống
Những điểm nghẽn được phát hiện gồm:
Bão hòa luồng xử lý do giới hạn mặc định của Tomcat connector
Tắc nghẽn kết nối cơ sở dữ liệu do cấu hình HikariCP không tối ưu
Thiếu hiệu quả trong tuần tự hóa dữ liệu với Jackson, chiếm nhiều CPU
Các thao tác I/O blocking gây nghẽn luồng
Áp lực bộ nhớ do tạo đối tượng nhiều, dẫn đến GC dừng ứng dụng thường xuyên
Lập Trình Phản Ứng: Bước Nhảy Vọt Về Hiệu Suất
Chuyển đổi sang lập trình phản ứng với Spring WebFlux là bước cải tiến tạo ra đột phá lớn nhất, giúp tăng gấp đôi khả năng xử lý. Thay vì dành một luồng xử lý cho mỗi yêu cầu, WebFlux sử dụng số lượng luồng hạn chế để đồng thời xử lý hàng nghìn yêu cầu.
Giữ được thời gian phản hồi thấp ngay cả khi tải cao
Tối Ưu Cơ Sở Dữ Liệu: Gia Tăng Hiệu Quả Tăng Gấp Bội
1. Tối ưu truy vấn (Query Optimization)
Chúng tôi chuyển sang sử dụng truy vấn SQL tùy chỉnh với @Query để tránh các truy vấn tự sinh gây tốn kém và áp dụng @BatchSize cho quan hệ OneToMany giúp giảm số lượng truy vấn con (N+1 problem).
@Query("SELECT o FROM Order o WHERE o.userId = :userId AND o.status = :status AND o.createdDate BETWEEN :start AND :end ORDER BY o.createdDate DESC")