پنجشنبه ۲۲ خرداد ۱۴۰۴ | ۲۱:۴۱:۳۰

۱۴۰۴/۳/۲۱ چهارشنبه

(1)

(0)

چگونه Spring Boot را برای یک میلیون درخواست در ثانیه مقیاس‌پذیر کنیم؟ راهنمایی واقعی برای دنیای واقعی 🚀

وقتی حرف از اپلیکیشن‌هایی با ترافیک سنگین می‌زنیم، فقط نوشتن کد تمیز کافی نیست. باید تمام اجزای سیستم، از ماشین مجازی جاوا گرفته تا دیتابیس، شبکه، ساختار کد، و زیرساخت ابری، بهینه و آماده‌ی مقیاس‌پذیری باشند.

در این راهنما، تجربه‌ی چند سال کار با سیستم‌های پرترافیک و بهینه‌سازی Spring Boot برای محیط‌های تولیدی را با شما به اشتراک می‌گذارم. هدف، رسیدن به توانایی پردازش ۱ میلیون درخواست در ثانیه در دنیای واقعی‌ست – نه فقط روی کاغذ.

لیست دوره های آکادمی جاواپرو

۱. شروع از قلب سیستم: تنظیمات JVM

حتی بهترین کد هم اگر روی JVM به‌درستی تنظیم نشده باشد، نتیجه‌ی مطلوبی نمی‌دهد. تنظیمات پیش‌فرض جاوا محافظه‌کارانه هستند و در پروژه‌های جدی باید اصلاح شوند.

نکات کلیدی:

استفاده از GraalVM با قابلیت کامپایل پیش‌زمان (AOT) برای افزایش سرعت اجرا و کاهش مصرف حافظه

استفاده از HotSpot با G1GC برای پروژه‌های سنتی (تعادل خوب بین کارایی و زمان مکث)

در موارد خاص، از ZGC برای تأخیر بسیار پایین استفاده کنید

نمونه تنظیمات پیشنهادی:

-Xms4G -Xmx4G
-XX:+UseContainerSupport
-XX:+UseG1GC
-XX:+AlwaysPreTouch
-Xshare:on

۲. پایگاه داده؛ گلوگاه پنهان

با رشد ترافیک، اولین نقطه‌ای که معمولاً دچار مشکل می‌شود، دیتابیس است. در اکثر بررسی‌ها، بیشترین افت کارایی از همین‌جا ناشی می‌شود.

اقدامات حیاتی:

استفاده از HikariCP برای Connection Pooling با تنظیم اندازه مناسب
به‌کارگیری Read Replica برای توزیع بار خواندن بین چند سرور
استفاده هوشمندانه از ایندکس‌ها، حذف select * و تحلیل Query Planها
پارتیشن‌بندی جداول بزرگ برای کاهش زمان پاسخ
استفاده از Redis برای کش کردن داده‌هایی مثل پروفایل کاربران یا توکن‌ها

اگر داده‌های شما ساختارنیافته هستند، از دیتابیس‌هایی مثل MongoDB، Cassandra یا Elasticsearch بهره ببرید.

۳. عبور از مدل مسدود: WebFlux و Thread مجازی

مدل سنتی Servlet برای هر درخواست یک نخ ایجاد می‌کند؛ اما این روش خیلی زود در مقیاس بالا دچار بن‌بست می‌شود.

راهکارهای بهتر:

استفاده از Spring WebFlux برای برنامه‌نویسی کاملاً Reactive
جایگزینی RestTemplate با WebClient برای فراخوانی HTTP غیرمسدود
استفاده از Virtual Thread جاوا ۲۱ برای مدیریت هزاران درخواست هم‌زمان با مصرف منابع کم
اجرای وظایف سنگین در پس‌زمینه با @Async و CompletableFuture

۴. مقیاس‌پذیری افقی با داکر و Kubernetes

پس از بهینه‌سازی یک سرویس، باید آن را به‌صورت افقی گسترش دهید – یعنی نمونه‌های متعدد از اپلیکیشن اجرا کنید.

مراحل پیشنهادی:

داکرایز کردن اپلیکیشن و استقرار آن در Kubernetes
فعال‌سازی HPA (Horizontal Pod Autoscaler) برای افزایش خودکار پادها بر اساس مصرف CPU یا متریک‌های سفارشی
استفاده از Load Balancerهایی مثل Nginx، HAProxy یا سرویس‌های ابری مانند AWS ALB
مدیریت ورودی‌ها با API Gatewayهایی مانند Kong، Traefik یا AWS API Gateway

در برنامه‌های رویدادمحور، می‌توانید از سرویس‌های بدون سرور مثل AWS Lambda یا Cloud Run استفاده کنید تا به‌صورت خودکار مقیاس‌پذیر شوید.

۵. بهینه‌سازی مصرف پهنای باند

در مقیاس بالا، حتی حجم پاسخ JSON هم مهم است. اگر داده‌ها به‌درستی بهینه‌سازی نشده باشند، پهنای باند زیادی تلف می‌شود.

نکات کاربردی:

فعال‌سازی GZIP در فایل تنظیمات:

server:
compression:
enabled: true
mime-types: application/json

فعال‌سازی HTTP/2 برای کاهش تأخیر:

server:
http2:
enabled: true

بهینه‌سازی خروجی JSON با Annotationsهایی مانند @JsonIgnore یا استفاده از Protobuf

حفظ اتصال‌های HTTP با فعال‌سازی Keep-Alive

۶. بدون نظارت، هیچ‌چیز قابل بهبود نیست

مانیتورینگ و اندازه‌گیری کلید اصلی بهینه‌سازی است. بدون اطلاعات، نمی‌توان تصمیم درستی گرفت.

ابزارهای پیشنهادی:

Spring Boot Actuator برای بررسی وضعیت اپلیکیشن
Prometheus و Grafana برای مانیتورینگ گرافیکی و لحظه‌ای
Jaeger یا Zipkin برای ردیابی درخواست‌ها بین میکروسرویس‌ها
گرفتن گزارش Thread Dump با jstack برای شناسایی انسدادها
شبیه‌سازی بار با Apache JMeter یا Gatling

۷. زیرساخت قوی، پیش‌نیاز موفقیت

حتی اگر اپلیکیشن بهینه باشد، روی سخت‌افزار ضعیف کارایی ندارد. زیرساخت شما باید متناسب با هدف طراحی شده باشد.

پیشنهادها:

استفاده از سرورهای Bare Metal در AWS یا Google برای حداکثر عملکرد
انتخاب ماشین‌های قدرتمند (مثل AWS c7g) در خوشه‌های Kubernetes
بهره‌گیری از CDN یا CloudFront برای کاهش تأخیر در سطح جهانی
فعال‌سازی Auto Scaling Groups برای مدیریت خودکار ترافیک

آیا Spring Boot می‌تواند واقعاً یک میلیون درخواست در ثانیه را مدیریت کند؟

بله، اما نه به‌صورت پیش‌فرض. برای رسیدن به این هدف باید تک‌تک لایه‌ها بهینه شوند: JVM، دیتابیس، شبکه، ساختار کد، زیرساخت و حتی فرمت پاسخ‌ها.

عوامل موفقیت:

استفاده از GraalVM یا JVM بهینه‌شده
کشینگ هوشمند با Redis و دیتابیس‌های Replica
اجرای غیرمسدود با WebFlux و نخ‌های مجازی
استقرار در Kubernetes با لود بالانسر و مقیاس‌پذیری خودکار
کاهش حجم پاسخ‌ها و تأخیرهای شبکه

جمع‌بندی

رسیدن به مقیاس بالا، یعنی حذف گلوگاه‌ها به‌صورت سیستماتیک، نه صرفاً افزودن منابع. هر بخش از معماری شما باید در بالاترین سطح عملکرد قرار گیرد. از تحلیل JVM گرفته تا معماری میکروسرویس و مدیریت زیرساخت ابری، همه‌چیز باید دقیق و مهندسی‌شده باشد.

اگر شما هم در حال ساخت یک سرویس جاوا با Spring Boot هستید و نیاز به مدیریت ترافیک بالا دارید، از این راهکارها گام‌به‌گام استفاده کنید. نتیجه‌اش یک معماری مقاوم، مقیاس‌پذیر و آماده برای رشد خواهد بود.

نام گالری فیلم و نام ویدیو