是时候考虑Spring非阻塞编程模式

 

导读：Spring框架中，时候塞编式同时存在WebFlux和R2DBC这样的考虑响应式模块，也存在Web MVC和JDBC这样的非阻阻塞框架。应该在什么情况下使用不同技术栈，程模可能会困扰很多技术人。时候塞编式本文作者对这两种技术栈做了详细的考虑对比和压力测试，为技术选型提供支持。非阻

2017年9月发布的程模Spring Framework 5中，引入了Spring WebFlux。时候塞编式WebFlux是考虑完全响应式的技术栈。2019年12月发布了Spring Data R2DBC，非阻这是程模一个使用响应式的数据库驱动。在本文中，时候塞编式我将证明在高并发下，考虑WebFlux和R2DBC表现更好。非阻该组合的响应时间和吞吐量都更好。并且在处理每个请求时使用更少的内存和CPU，而且你的Fat JAR会变得更小。在高并发的时候，使用WebFlux和R2DBC(如果你不需要JPA的话)是个好主意。云南idc服务商

测试方法

本文中，我们尝试了如下四种组合：

Spring Web MVC + JDBC 数据库驱动 Spring Web MVC + R2DBC 数据库驱动 Spring WebFlux + JDBC 数据库驱动 Spring WebFlux + R2DBC 数据库驱动

我已经将并行请求数以50个为单位从4增加到500，分别为负载生成器和服务分配4个核心(我的笔记本有12个核心)。我将所有的连接池都配置为100。为什么要固定核数和连接池的大小?因为在之前对JDBC和R2DBC的测试中，改变这些因素并没有提供更多的数据，所以我决定在这个测试中保持固定的变量，以减少测试需要运行的时间。

我在服务上模拟一个GET请求。该服务从数据库中获取了10条记录，并以JSON形式返回。首先，我对服务进行了2秒预热。接下来，我开始了1分钟的基准测试。我把每个场景运行5次(依次运行，而非5次之后再运行其他测试)，并计算结果的平均值。我只统计了那些没有错误的测试。当我将并发数增加到1000以上时，所有的实现都无一例外地有失败。

我使用了Postgres(12.2)作为数据库。源码下载并且使用wrk来进行基准测试。我用下面的方法解析wrk的输出。主要测量：

响应时间—来自Wrk测试报告 吞吐量(请求数)— 来自Wrk测试报告 进程CPU的使用情况—用户和内核时间(基于/proc/PID/Stat) 内存使用量—私有和共享进程内存(基于/proc/PID/maps)

你可以在这里查看所使用的测试脚本[1]。你可以在这里查看所使用的代码[2]。

测试结果

你可以在这里查看我在图表中使用的原始数据[3]。

响应时间

很显然在高并发下，Spring Web MVC + JDBC可能不是你的最佳选择。显然在更高的并发下，R2DBC可以提供更好的响应时间。Spring Web MVC和Spring WebFlux也有类似的趋势。

吞吐量

与响应时间类似，使用JDBC+Spring Web MVC在高并发下表现得更差。同样的，R2DBC显然表现的更胜一筹。如果你的后端仍然使用JDBC，那么从Spring Web MVC转移到Spring WebFlux也并不是一个好主意。在低并发时，Spring Web MVC + JDBC 表现最好。源码库

CPU

CPU是指整个运行过程中的CPU时间，即进程用户和内核时间之和。

使用JDBC+Web MVC的方案在高并发时消耗的CPU最高。JDBC+WebFlux的方案使用的CPU时间最少，但吞吐量也最低。当你查看平均每请求所使用的CPU时，你就可以衡量各种方式的CPU使用效率。

与JDBC相比，R2DBC平均每个请求使用的CPU更少。使用JDBC+WebFlux似乎不是一个好主意。JDBC+Web MVC在高并发量的情况下更加糟糕，而其他至少有一个非阻塞组件的实现更稳定。然而在低并发时，Web MVC + JDBC可以最有效地利用CPU。

内存

我们测量在运行结束时进程私有内存作为内存消耗量。内存使用情况取决于垃圾回收。我们使用JDK 11.0.6和G1GC。Xms 设置为 0.5 Gb (默认是我可用内存32 Gb 的 1/64)。Xmx 设置为 8 Gb (默认是我可用内存 32 Gb 的 1/4)。

与Web MVC相比，WebFlux的内存使用量似乎更稳定，而WebMVC在高并发时的内存使用量更大。当使用WebFlux+R2DBC时，在高并发情况下，内存使用量最少。在低并发时，Web MVC + JDBC内存使用较低，但在高并发时，WebFlux + R2DB平均每个请求处理中使用的内存最少。

Fat Jar大小

下图中JPA占用了大头。如果你使用R2DBC的情况下不使用它，那么Fat JAR大小就会下降到15Mb左右!

总结

R2DBC+WebFlux是高并发时的好主意! 在高并发时，使用R2DBC代替JDBC和使WebFlux代替Web MVC的好处显而易见。 处理单个请求所需的CPU更少。 处理单个请求所需的内存更少。 高并发时的响应时间更低。 高并发时的吞吐量更好 Fat JAR较小(不使用JPA)。 当只使用阻塞组件时，在高并发时，内存和CPU的使用效率会降低。 JDBC+WebFlux似乎不是一个好主意。R2DBC+Web MVC在高并发时比JDBC+Web MVC效果更好。 你不需要使用完全无阻塞的堆栈来获得使用R2DBC的优势。但是，如果是使用Spring，最好将其与WebFlux结合起来。 在低并发量(200个并发请求以下)时，使用Web MVC和JDBC可能会有更好的效果。通过测试来确定平衡点。

使用R2DBC时的一些挑战

JPA无法处理像Spring Data R2DBC提供响应式功能。这意味着在使用R2DBC时，你将不得不手动做更多工作。 还有其他响应式驱动，例如Quarkus Reactive Postgres客户端(使用Vert.x)。他们不使用R2DBC，并且有不同的性能特性。 有限的可用性 不是所有的关系型数据库都有响应式的驱动程序。例如，Oracle还没有R2DBC实现。 应用服务器仍然依赖于JDBC。在这个Kubernetes时代，人们还在使用那些上古功能吗? 当Java Fibers推出的时候(Project Loom，可能是Java 15)，数据库驱动的格局可能会再次发生变化，R2DBC可能不会成为JDBC的继任者。

原文地址：

https://technology.amis.nl/2020/04/10/spring-blocking-vs-non-blocking-r2dbc-vs-jdbc-and-webflux-vs-web-mvc/

文中链接：

[1]https://github.com/MaartenSmeets/db_perftest/blob/r2dbc/test_scripts/run_test.py

[2]https://github.com/MaartenSmeets/db_perftest/tree/r2dbc/test_apps

[3]https://github.com/MaartenSmeets/db_perftest/blob/r2dbc/test_scripts/restotal.txt

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