Tối ưu hiệu năng trong Spring Boot phần lớn xoay quanh ranh giới database: connection pooling, caching, và diệt vấn đề N+1 query. Đo trước (metrics từ Micrometer + Actuator), rồi tấn công phần tốn kém nhất.
Lazy association phát một query cho mỗi parent, rồi thêm một query nữa cho mỗi lần truy cập child:
List<Order> orders = orderRepo.findAll(); // 1 query
(Order o : orders) {
o.getItems().size();
}
Sửa bằng cách fetch association trong một join duy nhất:
@Query("SELECT o FROM Order o JOIN FETCH o.items") // một query, items nạp sẵn
List<Order> findAllWithItems();
// Hoặc @EntityGraph(attributePaths = "items") trên method repository.
HikariCP là pool mặc định. To hơn không phải tốt hơn — quá nhiều connection sẽ làm DB quá tải. Một công thức phổ biến bắt đầu quanh cores * 2:
spring:
datasource:
hikari:
maximum-pool-size: 10 # khớp năng lực DB, không phải số thread
connection-timeout: 3000 # fail nhanh thay vì dồn ứ request
@Cacheable(value = "products", key = "#id") // phục vụ từ cache sau lần nạp đầu
public Product findById(Long id) { return repo.findById(id).orElseThrow(); }
@CacheEvict(value = "products", key = "#p.id") // vô hiệu hóa khi ghi
public Product update(Product p) { return repo.save(p); }
Dùng Redis (spring-boot-starter-data-redis) làm backend để có cache dùng chung giữa các instance.
Phỏng vấn senior kiểm tra xem bạn có chẩn đoán trước khi tối ưu không. Câu trả lời mạnh nhất nêu tên công cụ chứng minh được bottleneck (bật spring.jpa.show-sql hoặc datasource-proxy để đếm query, đọc p99 latency từ Actuator), giải thích vì sao pool quá lớn gây hại, và coi caching là bài toán về tính đúng đắn — dữ liệu cũ và invalidation — chứ không chỉ là núm chỉnh tốc độ.
Thư viện câu hỏi phỏng vấn IT với đáp án chi tiết — từ Junior đến Senior.
Ủng hộ