Spring Boot Performans Avı: Java Backend Geliştirme ve Profiling

JVM Profiling ile Baseline Alımı (JFR ve async-profiler)

İlk adım her zaman ölçmek: üretim benzeri yük altında 'baseline' kaydı alın. Gerçek araçlar: Java Flight Recorder (JFR) ve async-profiler. JFR ile 60 sn kayıt almak için:

jcmd  JFR.start name=baseline settings=profile duration=60s filename=baseline.jfr
# Sonra kaydı durdurmak veya indirmek için
jcmd  JFR.dump name=baseline filename=baseline_dump.jfr

./profiler.sh -d 60 -e cpu -f baseline.svg 

Hibernate ORM: JDBC Batch, ID stratejileri ve saveAll chunking

Yazma yolunda en sık yapılan hata: batching etkin değilken saveAll kullanmak. Spring Data JPA ve Hibernate için uygulama ayar örneği:

spring.jpa.properties.hibernate.jdbc.batch_size=50
spring.jpa.properties.hibernate.order_inserts=true
spring.jpa.properties.hibernate.order_updates=true
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=20

@Entity
public class Order {
  @Id
  @GeneratedValue(strategy = GenerationType.SEQUENCE)
  private Long id;
  // ...
}

// repository kullanımında chunking
public void saveInBatches(List items, int batchSize) {
  for (int i = 0; i < items.size(); i += batchSize) {
    List chunk = items.subList(i, Math.min(i + batchSize, items.size()));
    repo.saveAll(chunk);
    entityManager.flush();
    entityManager.clear();
  }
}

Sorgu Profiling: Hibernate Statistics, p6spy ve EntityGraph ile N+1 tespiti

N+1 problemini ölçüp düzeltmek için somut araçlar: hibernate.generate_statistics, p6spy veya datasource-proxy, ve kod tarafında @EntityGraph veya join fetch kullanımı. Uygulama.properties örneği:

spring.jpa.properties.hibernate.generate_statistics=true
# p6spy eklemek için Maven/Gradle dependency ve spy.properties yapılandırması gereklidir

SessionFactory sf = entityManager.unwrap(Session.class).getSessionFactory();
Statistics stats = sf.getStatistics();
long sqlCount = stats.getPrepareStatementCount();
long entityFetchCount = stats.getEntityFetchCount();
logger.info("prepareStatements={}, entityFetches={}", sqlCount, entityFetchCount);

@EntityGraph(attributePaths = {"items", "customer"})
@Query("select o from Order o where o.id = :id")
Order findByIdWithRelations(Long id);

Spring Boot Mikroservisleri: WebClient, Reactor Netty ve Thread Pool Tuning

Ağ I/O ve thread tıkanmaları için somut kontroller: Reactor Netty connection pool, Hikari leakDetectionThreshold, jstack ve async-profiler wall/lock eventleri. WebClient örneği Reactor Netty ile connection pool ayarı:

ConnectionProvider cp = ConnectionProvider.builder("fixed").maxConnections(100).pendingAcquireMaxCount(500).build();
HttpClient client = HttpClient.create(cp).option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 5000);
WebClient web = WebClient.builder().clientConnector(new ReactorClientHttpConnector(client)).build();

server:
  tomcat:
    threads:
      max: 200
      min-spare: 10
spring:
  datasource:
    hikari:
      maximum-pool-size: 50
      leak-detection-threshold: 2000

./profiler.sh -d 30 -e wall -o collapsed -f block.collapsed 
# collapsed çıktısını flamegraph scriptine verin
./flamegraph.pl block.collapsed > block.svg

Timer.Sample sample = Timer.start(meterRegistry);
try {
  String resp = webClient.post()
    .uri("/model/infer")
    .bodyValue(payload)
    .retrieve()
    .bodyToMono(String.class)
    .timeout(Duration.ofSeconds(5))
    .block();
} finally {
  sample.stop(meterRegistry.timer("model.call.latency", "model", "my-model"));
}

histogram_quantile(0.99, sum(rate(model_call_latency_seconds_bucket[5m])) by (le))

resilience4j.circuitbreaker.instances.model.max-failures=5
resilience4j.circuitbreaker.instances.model.wait-duration-in-open-state=30s