石頭自清潔掃拖機器人G10S評測：多年黑科技集大成之作 懶人終極福音
科技圈經常能看到一個詞叫“縫合怪”，用來形容那些把好多功能或者外觀結合在一起的產品，通常這樣的詞是貶義詞，但如果真的是產品縫合的好、縫合的實用的話，那它就成了中性詞，今
所謂服務預熱，就是在服務啟動完成到對外提供服務之前，針對特定場景提供一些初始化準備操作。
比如線程池預熱、緩存預熱、數據庫預熱、web預熱和JVM預熱等。
因為服務剛啟動的時候需要一段磨合期，這段期間，服務運行狀態沒有達到最佳。因此，如果這時候一下子將服務流量提升到正常水平，就有可能導致大量請求超時或者瞬間將系統壓垮。
針對 Web 應用的場景，將Java程序啟動分為兩個過程：
1、啟動過程：是指從JVM 啟動到程序初始化完成能響應第一個請求的階段。由于啟動時需要動態類加載和程序啟動時的初始化，導致啟動會比較慢。啟動慢會影響程序的響應度，減慢 Web 應用擴容。
2、預熱過程：是指從JVM 啟動到程序優化完成、達到性能峰值的階段。預熱慢會導致 Web 應用無法及時的處理完用戶請求，造成大量請求超時。
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和數據庫連接池一樣，我們可以在應用啟動時，根據需要初始化若干連接放入連接池，從而避免請求過來的時候再創建而影響性能。
系統啟動時，嘗試獲取若干連接(這里取最小閑置)，此時連接池為空，生成連接后會放入連接池，等請求進來的時候就不會再去創建連接了。
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處理方案：
1、配置一個定時任務，刷新緩存數據。
2、直接寫個緩存刷新頁面，上線后手動刷新。
對于一些訪問度特別高的熱點數據，在極端情況下，考慮到服務到redis有網絡延遲以及序列化和反序列化消耗，所以放入redis緩存是不太理想的。
那么對于這些數據我們可以考慮放入本地緩存，當然這些數據量不能太大。對于極端的熱點數據放入本地緩存后，請求獲取數據在應用維度基本沒有任何消耗，沒有網絡延遲也沒有序列化和反序列化消耗。
可以使用guava 的cache
以tomcat為例，我們可以配置初始化創建線程的數量來做線程池預熱。
對于自定義線程池，初始化時候調用prestartAllCoreThreads方法即可。
服務啟動時根據需要創建若干數據庫連接，放到連接池中，然后應用啟動處理數據庫讀寫請求時，可以直接從連接池中拿連接來用，避免了讀寫請求創建連接并放入連接池的流程耗時。
我們常用的連接池Druid提供了比較方便的連接池預熱能力。常見的配置方式：
大家都知道，Java語言是解釋執行和編譯執行共同存在的。即Java源代碼文件（.java）首先由Javac編譯為字節碼（.class），然后字節碼由各操作系統對應的虛擬機解釋或編譯執行。
為了提高執行速度，引入了JIT(Just-in-time compilation)。在運行時，JIT會把編譯過來的機器碼保存起來，以便下次使用。JIT只會對經常執行的熱點代碼進行編譯，如循環，高頻度使用的方法等。
JVM默認開啟JIT編譯，可以檢查啟動參數-Xint和-Djava.compiler=NONE，如果有說明關閉了JIT，根據需要可以移除重新開啟JIT。
此外，JDK1.8引入了Lambda表達式，給開發人員帶來了很多方便，但是過度的使用Lambda表達式也會帶來負面效果。lambda表達式的原理是在執行時生成匿名內部類，并且需要加載和編譯。
所以對于一些熱點代碼可以選擇不使用Lambda表達式，或者在服務啟動時進行預調用，經過充分的調用之后使其成為熱點代碼，后續的調用就會走JIT編譯，就會跳過生成匿名內部類、加載的步驟，也就提升了執行效率。
既然在服務啟動階段加入了預熱邏輯，就會產生損耗，最直接的體現就是服務啟動時間變長，可能幾分鐘到十幾分鐘不等。
但啟動慢不一定就是壞事，相當于是在對外提供服務之前做了充足的初始化以及預熱準備。
當然事情都有兩面性，關鍵的是要在啟動快與慢之間找到一個平衡點，在保證服務能夠在可接受的時間內啟動，并且上線之后短時間內就能提供高質量的服務。
在實際應用過程中，遇到了CPU突增的情況。如下圖，服務在啟動時會收到CPU報警，查看監控發現CPU使用率是平時的2倍以上。
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查看啟動時的預熱代碼，發現會觸發下面的請求，如圖，請求量是平時正常水平的幾百倍。因此定位應該是預熱代碼的問題。
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預熱代碼如下：
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上述代碼使用CountDownLatch作為計數器，在服務啟動時，觸發三個熱點接口，以達到預熱的目的。但是由于參數過多導致服務的請求激增，引發報警。
問題定位之后，我們降低了入參數量，減少了循環次數，從而減少了服務自請求次數，問題得以修復。
以上是服務預熱的一些常見方式，服務預熱是把雙刃劍，在使用之前，需要搞清楚哪些服務需要預熱。對于需要預熱的服務，需要搞清楚具體需要預熱哪些內容，不能盲目預熱，容易適得其反。
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