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了解如何通過使用標準Java 8流和Speedment的In-JVM-Memory加速器將分析數據庫應用程序加速1000倍。

Web和移動應用程序有時會很慢，因為后備數據庫很慢和/或與數據庫的連接施加了延遲。 現代的UI和交互式應用程序需要快速后端，并且理想情況下沒有可觀察到的延遲，否則用戶將繼續使用其他服務，或者只會感到厭倦并完全停止使用該服務。

在本文中，我們將學習如何使用標準Java 8流和Speedment的in-JVM內存加速技術將分析數據庫應用程序加速幾個數量級。 最后，我們將運行具有代表性基準的JMH測試服，這些基準表明加速因子超過1,000倍。

以流查看數據庫

速度是基于ORM的現代流，這意味著表被視為標準Java 8流。 在本文中，我們將使用“ Sakila”數據庫，這是一個開放源代碼示例數據庫，可直接從Oracle 這里獲得 。 Sakila示例數據庫包含電影，演員等。 這是來自數據庫的Java 8流的樣子：

List<Film> secondPage = films.stream().filter(Film.RATING.equal("PG-13")).sorted(Film.TITLE.comparator()).skip(50).limit(50).collect(Collectors.toList());

該流將僅過濾出評級等于“ PG-13”的電影，然后按電影標題對其余電影進行排序。 之后，將跳過前50部電影，然后將接下來的50部電影收集到列表中。 因此，我們獲得了按標題順序排序的所有PG-13電影的第二頁。 通常，我們還需要知道總共有多少部電影的評級為“ PG-13”，以便在我們的應用程序中顯示正確縮放的滾動條。 可以這樣完成：

long count = films.stream().filter(Film.RATING.equal("PG-13")).count();

使用數據庫

Speedment將自動將Streams呈現為SQL。 這樣，我們可以保持在純類型安全的Java環境中，而不必編寫SQL代碼。 通過啟用日志記錄，我們可以看到第一個分頁流將呈現給以下SQL查詢（假設我們正在使用MySQL）：

SELECT`film_id`,`title`,`description``release_year`,`language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,`length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,`last_update` FROM `sakila`.`film` WHERE (`sakila`.`film`.`rating` = ? COLLATE utf8_bin) ORDER BY `sakila`.`film`.`title` ASC LIMIT ? OFFSET ?values:[PG-13, 50, 50]

第二個計數流將呈現為：

SELECT COUNT(*) FROM (SELECT`film_id`,`title`,`description``release_year`,`language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,`length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,`last_update`FROM`sakila`.`film` WHERE (`sakila`.`film`.`rating` = ? COLLATE utf8_bin) ) AS Avalues:[PG-13]

因此，將流操作呈現為有效SQL。 當在具有MySQL標準服務器配置的筆記本電腦類計算機上并行運行一千個查詢時，它們分別在700毫秒和175毫秒的總延遲中完成。 如果您正在考慮第二條SQL語句如何有效，那么事實是數據庫將基本上可以消除內部選擇。

使用JVM中的內存加速

現在到有趣的部分。 讓我們在應用程序中激活Speedment中的JVM內存中加速組件，稱為DataStore。 這是通過以下方式完成的：

SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder().withPassword("sakila-password")// Activate DataStore.withBundle(DataStoreBundle.class).build();// Load a snapshot of the database into off heap memoryapp.get(DataStoreComponent.class).ifPresent(DataStoreComponent::load);

啟動應用程序時，數據庫的快照被拉入JVM，并以堆外方式存儲。 由于數據是非堆存儲的，因此數據不會影響垃圾收集，并且數據量僅受可用RAM的限制。 如果我們有那么多的可用RAM，沒有什么可以阻止我們加載數TB的數據。

如果現在再次運行同一應用程序，則將獲得22毫秒和1毫秒的總延遲。 這意味著等待時間分別減少了30倍和170倍。 必須說是一個重大改進。 但是，它還在變得更好。

使用JVM中的內存加速和Json

REST和JSON通常用于為最近請求數據的客戶端提供服務。 Speedment有一個特殊的收集器，可以使用所謂的就地反序列化來收集JSON數據，從而僅從收集器中反序列化收集器所需的字段。 我們可以通過首先在pom文件中添加依賴項來依賴Json插件：

<dependency><groupId>com.speedment.enterprise.plugins</groupId><artifactId>json-stream</artifactId><version>${speedment.enterprise.version}</version></dependency>

然后，我們將插件安裝在ApplicationBuilder中，如下所示：

SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder().withPassword("sakila-password").withBundle(DataStoreBundle.class)// Install the Json Plugin.withBundle(JsonBundle.class).build();

如果我們只想讓json輸出中的Film字段“ title”，“ rating”和“ length”，我們可以創建一個Json編碼器，如下所示：

final JsonComponent json = app.getOrThrow(JsonComponent.class);final JsonEncoder<Film> filmEncoder = json.<Film>emptyEncoder().put(Film.TITLE).put(Film.RATING).put(Film.LENGTH).build();

該解碼器是不可變的，可以在我們的應用程序中反復使用：

String json = films.stream().filter(Film.RATING.equal("PG-13")).sorted(Film.TITLE.comparator()).skip(50 * pageNo).limit(50).collect(JsonCollectors.toList(filmEncoder));

與處理整個實體相比，這為我們提供了2的額外加速因子。 JsonComponent可以做的不僅僅是將事情收集到列表中。 例如，它還可以使用就地反序列化來創建聚合。

通過In-JVM-Memory加速運行自己的項目

自己嘗試在JVM-Memory中加速很容易。 在這里可以找到免費的初始化器。 只需在所需的數據庫類型中打勾，您便會自動為您生成一個POM和一個應用程序模板。 您還需要許可證密鑰才能運行。 只需在同一頁面上單擊“請求免費試用許可證密鑰”即可獲得一個。 如果需要更多幫助來設置項目，請查看Speedment GitHub頁面或瀏覽手冊 。

Real的速度有多快？

Speedment支持多種數據庫類型，包括Oracle，MySQL，MariaDB，PostgreSQL，Microsoft SQL Server，DB2和AS400。 Speedment也可以使用Hadoop使用的Avro文件。 在此示例中，我們將運行MySQL。

眾所周知，在Java應用程序中測試性能非常困難。 使用JMH框架，我編寫了許多典型的應用程序，每個應用程序都運行了數十萬次，并將純MySQL和MySQL與Speedment的in-JVM加速器的結果進行了比較。 以下性能數據以每秒操作數的形式給出（越高越好）。

基準測試	純MySQL	帶有Speedment in-JVMMySQL	加速因素
數一數	5,324	43,615,967	8,000
用過濾器計數	5,107	2,465,928	400
篩選	449	597,702	1,300
排序	109	171,304	1,500
分頁	1,547	1,443,015	900
遍歷所有	108	5,556	50
聚合	117	167,728	1,400
聚集過濾器	453	608,763	1,300

可以看出，在大多數情況下，帶有Speedment In-JVM加速器MySQL比純MySQL的性能高出1,000倍。 觀察到的最小加速因子是50倍，這仍然非常好。

測試環境

MySQL，5.7.16標準安裝，MySQL JDBC驅動程序5.1.42，Oracle Java 1.8.0_131，Speedment Enterprise 1.1.10，macOS Sierra 10.12.6，Macbook Pro 2.2 GHz i7（2015年中），16 GB RAM。

基準代碼

以下是基準代碼外觀的一些示例。 完整的基準測試應用程序可以在GitHub上找到 。 我鼓勵您克隆它并運行它，以查看您自己的目標計算機上的加速因素。

@Benchmarkpublic String paging() {return films.stream().filter(Film.RATING.equal("PG-13")).skip(50).limit(50).collect(filmCollector);}@Benchmarkpublic String aggregationWithFilter() {return films.stream().filter(Film.RATING.equal("PG-13")).collect(sumLengthCollector);}

需要多少RAM？

速度通常比數據庫本身更有效地將數據存儲在RAM中。 基準測試中的Sakila數據庫在磁盤上占用6.6 MB，但Speedment僅使用3 MB內存。 考慮到默認情況下，Speedment對所有列進行索引，而數據庫僅對少數列進行索引，因此Speedment顯著提高了內存效率。

加載數據需要多長時間？

Sakila數據庫在不到1秒的時間內就被Speedment加載并建立索引。 Speedment可以在后臺從數據庫刷新數據，并且可以跟蹤針對哪個數據庫快照版本（MVCC）運行的流。

我自己的應用程序可以運行多少速度？

任何人都可以猜測，在一個特定項目中可以減少多少延遲。 是x10，x50，x100還是更多？ 抓住機會，找出自己的項目可以提高多少速度！

旋轉一下

在GitHub上了解有關Speedment的更多信息，并使用Speedment Initializer啟動您自己的項目，并記住勾選“啟用內存中加速”，并使用初始化程序也獲得免費的評估許可證密鑰。 在此處瀏覽有關Speedment in-JVM加速器的手冊部分，或使用我的Twitter句柄@PMinborg

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2017/09/need-speed-access-existing-data-1000x-faster.html

需求調研 現有系統梳理

總結

以上是生活随笔為你收集整理的需求调研 现有系统梳理_对速度的需求，访问现有数据的速度提高了1000倍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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