所谓服务预热，就是在服务启动完成到对外提供服务之前，针对特定场景提供一些初始化准备操作。
比如线程池预热、缓存预热、数据库预热、web预热和JVM预热等。
因为服务刚启动的时候需要一段磨合期，这段期间，服务运行状态没有达到最佳。因此，如果这时候一下子将服务流量提升到正常水平，就有可能导致大量请求超时或者瞬间将系统压垮。
针对 Web 应用的场景，将Java程序启动分为两个过程：
1、启动过程：是指从JVM 启动到程序初始化完成能响应第一个请求的阶段。由于启动时需要动态类加载和程序启动时的初始化，导致启动会比较慢。启动慢会影响程序的响应度，减慢 Web 应用扩容。
2、预热过程：是指从JVM 启动到程序优化完成、达到性能峰值的阶段。预热慢会导致 Web 应用无法及时的处理完用户请求，造成大量请求超时。
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和数据库连接池一样，我们可以在应用启动时，根据需要初始化若干连接放入连接池，从而避免请求过来的时候再创建而影响性能。
系统启动时，尝试获取若干连接(这里取最小闲置)，此时连接池为空，生成连接后会放入连接池，等请求进来的时候就不会再去创建连接了。
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处理方案：
1、配置一个定时任务，刷新缓存数据。
2、直接写个缓存刷新页面，上线后手动刷新。
对于一些访问度特别高的热点数据，在极端情况下，考虑到服务到redis有网络延迟以及序列化和反序列化消耗，所以放入redis缓存是不太理想的。
那么对于这些数据我们可以考虑放入本地缓存，当然这些数据量不能太大。对于极端的热点数据放入本地缓存后，请求获取数据在应用维度基本没有任何消耗，没有网络延迟也没有序列化和反序列化消耗。
可以使用guava 的cache
以tomcat为例，我们可以配置初始化创建线程的数量来做线程池预热。
对于自定义线程池，初始化时候调用prestartAllCoreThreads方法即可。
服务启动时根据需要创建若干数据库连接，放到连接池中，然后应用启动处理数据库读写请求时，可以直接从连接池中拿连接来用，避免了读写请求创建连接并放入连接池的流程耗时。
我们常用的连接池Druid提供了比较方便的连接池预热能力。常见的配置方式：
大家都知道，Java语言是解释执行和编译执行共同存在的。即Java源代码文件（.java）首先由Javac编译为字节码（.class），然后字节码由各操作系统对应的虚拟机解释或编译执行。
为了提高执行速度，引入了JIT(Just-in-time compilation)。在运行时，JIT会把编译过来的机器码保存起来，以便下次使用。JIT只会对经常执行的热点代码进行编译，如循环，高频度使用的方法等。
JVM默认开启JIT编译，可以检查启动参数-Xint和-Djava.compiler=NONE，如果有说明关闭了JIT，根据需要可以移除重新开启JIT。
此外，JDK1.8引入了Lambda表达式，给开发人员带来了很多方便，但是过度的使用Lambda表达式也会带来负面效果。lambda表达式的原理是在执行时生成匿名内部类，并且需要加载和编译。
所以对于一些热点代码可以选择不使用Lambda表达式，或者在服务启动时进行预调用，经过充分的调用之后使其成为热点代码，后续的调用就会走JIT编译，就会跳过生成匿名内部类、加载的步骤，也就提升了执行效率。
既然在服务启动阶段加入了预热逻辑，就会产生损耗，最直接的体现就是服务启动时间变长，可能几分钟到十几分钟不等。
但启动慢不一定就是坏事，相当于是在对外提供服务之前做了充足的初始化以及预热准备。
当然事情都有两面性，关键的是要在启动快与慢之间找到一个平衡点，在保证服务能够在可接受的时间内启动，并且上线之后短时间内就能提供高质量的服务。
在实际应用过程中，遇到了CPU突增的情况。如下图，服务在启动时会收到CPU报警，查看监控发现CPU使用率是平时的2倍以上。
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查看启动时的预热代码，发现会触发下面的请求，如图，请求量是平时正常水平的几百倍。因此定位应该是预热代码的问题。
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预热代码如下：
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上述代码使用CountDownLatch作为计数器，在服务启动时，触发三个热点接口，以达到预热的目的。但是由于参数过多导致服务的请求激增，引发报警。
问题定位之后，我们降低了入参数量，减少了循环次数，从而减少了服务自请求次数，问题得以修复。
以上是服务预热的一些常见方式，服务预热是把双刃剑，在使用之前，需要搞清楚哪些服务需要预热。对于需要预热的服务，需要搞清楚具体需要预热哪些内容，不能盲目预热，容易适得其反。
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