Spring MVC হল একটি শক্তিশালী ফ্রেমওয়ার্ক যা আপনাকে ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করে। তবে, এই ফ্রেমওয়ার্কটি ব্যবহার করার সময় অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স অপটিমাইজ করা গুরুত্বপূর্ণ। Spring MVC অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স অপটিমাইজেশন করা হলে এটি সিস্টেমের রেসপন্স টাইম কমাতে এবং স্কেলেবিলিটি বাড়াতে সাহায্য করে।
এখানে আমরা Spring MVC পারফরম্যান্স অপটিমাইজেশন এর বিভিন্ন কৌশল আলোচনা করব:
Spring MVC তে ভিউ রেজোলভার ব্যবহৃত হয় রিকোয়েস্টের জন্য সঠিক ভিউ টেমপ্লেট রিটার্ন করার জন্য। যদি আপনার অ্যাপ্লিকেশন অনেক ভিউ রিজলভ করে, তবে ভিউ রেজোলভার অপটিমাইজ করা উচিত।
Use InternalResourceViewResolver: JSP ব্যবহার করার সময়, InternalResourceViewResolver ব্যবহার করলে ভিউ রেজোলভার আরও দ্রুত কাজ করবে।
@Bean
public InternalResourceViewResolver viewResolver() {
InternalResourceViewResolver resolver = new InternalResourceViewResolver();
resolver.setPrefix("/WEB-INF/views/");
resolver.setSuffix(".jsp");
return resolver;
}
Spring MVC-তে স্ট্যাটিক রিসোর্স যেমন CSS, JavaScript, এবং ছবি ক্যাশিং করার মাধ্যমে অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করা যায়। এটি ব্রাউজার ক্যাশিং এবং সার্ভার ক্যাশিং ব্যবহার করে।
@Configuration
@EnableWebMvc
public class WebConfig extends WebMvcConfigurerAdapter {
@Override
public void addResourceHandlers(ResourceHandlerRegistry registry) {
registry.addResourceHandler("/static/**")
.addResourceLocations("classpath:/static/")
.setCachePeriod(3600); // Cache for 1 hour
}
}
Spring MVC এ GZIP কমপ্রেশন সক্রিয় করলে, রেসপন্স সাইজ কমিয়ে আনা যায়, যা ট্রান্সমিশন টাইম হ্রাস করবে এবং ইন্টারনেট ব্যান্ডউইথ কমাতে সাহায্য করবে।
<filter>
<filter-name>compressionFilter</filter-name>
<filter-class>org.apache.catalina.filters.GzipFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>compression</param-name>
<param-value>on</param-value>
</init-param>
<init-param>
<param-name>minCompressionSize</param-name>
<param-value>1024</param-value>
</init-param>
<init-param>
<param-name>compressableMimeType</param-name>
<param-value>text/html,text/xml,text/plain,text/css,text/javascript,application/javascript,application/json</param-value>
</init-param>
</filter>
<filter-mapping>
<filter-name>compressionFilter</filter-name>
<url-pattern>/*</url-pattern>
</filter-mapping>
minCompressionSize: এটি 1024 বাইটের কম সাইজের ফাইলগুলিকে কমপ্রেস করবে না।compressableMimeType: এটি GZIP কমপ্রেস করতে সক্ষম এমন MIME টাইপ সেট করবে।অ্যাপ্লিকেশন যখন ডেটাবেস থেকে ডেটা নিয়ে আসে, তখন অপটিমাইজড কোয়েরি ব্যবহার করা উচিত। না হলে, ডেটাবেসের উপর অতিরিক্ত চাপ পড়ে এবং অ্যাপ্লিকেশন স্লো হতে পারে।
Use Pagination: বড় ডেটাসেটের জন্য পেজিনেশন ব্যবহার করুন যাতে পুরো ডেটাসেট না লোড করতে হয়।
@RequestMapping("/users")
public String getUsers(Model model, Pageable pageable) {
Page<User> users = userRepository.findAll(pageable);
model.addAttribute("users", users);
return "users";
}
Spring MVC অ্যাপ্লিকেশন ডেটাবেসের সাথে সংযোগ স্থাপন করতে Connection Pooling ব্যবহার করে, এটি ডেটাবেসের সাথে সংযোগ পরিচালনার জন্য একটি দক্ষ পদ্ধতি।
Spring Boot দ্বারা ডিফল্টভাবে HikariCP ব্যবহার করা হয়, যা একটি দ্রুত এবং কার্যকর connection pool:
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=password
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=10
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size: এটি কনফিগার করবে যে আপনার অ্যাপ্লিকেশন কতগুলি ডাটাবেস সংযোগ এক সাথে পরিচালনা করতে পারবে।Spring MVC তে asynchronous processing ব্যবহার করার মাধ্যমে আপনি দীর্ঘ-running টাস্ক যেমন ফাইল আপলোড, ডেটা প্রসেসিং ইত্যাদি ব্যাকগ্রাউন্ডে রান করতে পারেন, এবং ইউজারের রেসপন্স ওয়েটিং টাইম কমাতে পারেন।
@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {
@Bean
public TaskExecutor taskExecutor() {
return new SimpleAsyncTaskExecutor();
}
}
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class AsyncController {
@Async
@RequestMapping("/processData")
public void processData() {
// Simulate long-running task
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
@Async: এই অ্যানোটেশনটি ব্যবহার করে আপনি controller মেথডে অ্যাসিঙ্ক্রোনাস প্রসেসিং সক্রিয় করতে পারেন।Spring MVC অ্যাপ্লিকেশনগুলোতে সেশন ব্যবস্থাপনা উন্নত করতে session timeout এবং session clustering ব্যবহৃত হতে পারে।
server.servlet.session.timeout=30m // Set session timeout to 30 minutes
Static resources যেমন CSS, JavaScript, এবং ইমেজের জন্য CDN ব্যবহার করলে আপনার অ্যাপ্লিকেশন দ্রুত লোড হবে কারণ CDN গুলি গ্রাহকের কাছে দ্রুত রিসোর্স সরবরাহ করতে পারে।
Spring MVC ফিল্টার গুলি অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্সে প্রভাব ফেলতে পারে। Filter গুলি যতটা সম্ভব কম ব্যবহার করা উচিত এবং শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় সময়েই ব্যবহার করা উচিত।
Spring MVC অ্যাপ্লিকেশনগুলির পারফরম্যান্স অপটিমাইজেশন অনেক গুরুত্বপূর্ণ এবং বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে অ্যাপ্লিকেশনের গতি এবং স্কেলেবিলিটি বাড়ানো সম্ভব। যেমন View Resolution, Static Resource Caching, Database Query Optimization, Connection Pooling, Asynchronous Processing, এবং CDN ব্যবহার করে আপনি সহজেই অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স বাড়াতে পারেন।
স্প্রিং এমভিসি একটি শক্তিশালী এবং ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত ফ্রেমওয়ার্ক, কিন্তু বড় এবং জটিল অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে পারফরম্যান্স সমস্যা হতে পারে যদি সঠিকভাবে অপটিমাইজেশন না করা হয়। এখানে কিছু গুরুত্বপূর্ণ কৌশল আলোচনা করা হলো যা স্প্রিং এমভিসি অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স অপটিমাইজ করতে সহায়ক হতে পারে।
স্প্রিং দ্বারা ব্যবহৃত সমস্ত বীন যদি বিলম্বিতভাবে (lazy) ইনিশিয়ালাইজ করা হয়, তবে এটি অ্যাপ্লিকেশনের শুরুতে অতিরিক্ত বীনের লোডিং কমিয়ে দেবে এবং পারফরম্যান্স বাড়াতে সাহায্য করবে।
@Configuration
public class AppConfig {
@Bean
@Lazy
public MyService myService() {
return new MyService();
}
}
Lazy initialization দ্বারা অ্যাপ্লিকেশন শুধু তখনই নির্দিষ্ট বীন লোড করবে যখন সেটি আসলেই প্রয়োজন হবে, ফলে অ্যাপ্লিকেশনটি দ্রুত শুরু হবে।
স্প্রিং কনফিগারেশনে component scanning এর ব্যবহারে অপটিমাইজেশন করা যেতে পারে। স্প্রিংকে নির্দিষ্ট প্যাকেজ স্ক্যান করার নির্দেশনা দিলে, এটি অপ্রয়োজনীয় ক্লাস স্ক্যান করবে না এবং তাতে সময় বাঁচবে।
@ComponentScan(basePackages = "com.example.service")
এতে স্প্রিং কেবলমাত্র প্রয়োজনীয় ক্লাসগুলিই স্ক্যান করবে, যার ফলে অ্যাপ্লিকেশন লোড দ্রুত হবে।
Hibernate বা JPA ব্যবহার করার সময় lazy loading ব্যবহার করতে হবে, যাতে ডাটাবেসের সমস্ত সম্পর্ক একসাথে লোড না হয়ে একে একে লোড হয়। এতে প্রয়োজন না হওয়া ডাটা লোড হওয়া বন্ধ হয় এবং পারফরম্যান্স উন্নত হয়।
@OneToMany(fetch = FetchType.LAZY)
private Set<Order> orders;
ডাটাবেস টেবিলগুলিতে উপযুক্ত indexing নিশ্চিত করা খুবই গুরুত্বপূর্ণ। সঠিক ইনডেক্সিংয়ের মাধ্যমে অনুসন্ধান বা কুয়েরি অপারেশন দ্রুত হতে পারে। তবে, অতিরিক্ত ইনডেক্স তৈরি করলে ডাটাবেসের পারফরম্যান্স ক্ষতিগ্রস্ত হতে পারে, তাই শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলিতে ইনডেক্স তৈরি করা উচিত।
ডাটাবেসের সাথে কানেকশন ম্যানেজমেন্ট আরও দক্ষ করতে connection pooling ব্যবহার করুন। HikariCP বা C3P0 এর মত পুল ব্যবহার করে ডাটাবেস কানেকশনের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করতে পারেন।
<bean id="dataSource" class="com.zaxxer.hikari.HikariDataSource">
<property name="driverClassName" value="com.mysql.cj.jdbc.Driver"/>
<property name="jdbcUrl" value="jdbc:mysql://localhost:3306/yourdb"/>
<property name="username" value="user"/>
<property name="password" value="password"/>
</bean>
এটি নিশ্চিত করবে যে কানেকশন প্রতিবার নতুন করে খোলা না হয়ে পুনঃব্যবহার হবে, ফলে ডাটাবেস অ্যাক্সেস দ্রুত হবে।
যতটা সম্ভব HTTP রিকোয়েস্ট কমাতে হবে। একাধিক ছোট ছোট রিকোয়েস্টের পরিবর্তে কম রিকোয়েস্ট ব্যবহার করুন। যেমন, একটি পেজের জন্য একাধিক API কলের পরিবর্তে একটি API কল ব্যবহার করতে চেষ্টা করুন।
স্প্রিং ৪.x থেকে @Async অ্যানোটেশন দিয়ে অ্যাসিঙ্ক্রোনাস মেথড ব্যবহার করা সম্ভব। এটি সার্ভারকে দীর্ঘ সময় ধরে চলমান কাজগুলিকে অন্য থ্রেডে চালাতে সহায়তা করে, ফলে ইউজারের UI দ্রুত রেসপন্স করতে পারে।
@Async
public CompletableFuture<String> processTask() {
// Some long running task
return CompletableFuture.completedFuture("Task Completed");
}
স্প্রিং কাঁচা ডাটা ব্যবহারের পরিবর্তে ক্যাশ ব্যবহার করতে পারে। Spring Cache বা Ehcache ব্যবহার করে অনেক সময়কার ডাটা ক্যাশে রেখে সিস্টেমের লোড কমানো সম্ভব।
@Cacheable(value = "users", key = "#id")
public User getUserById(int id) {
// Some time-consuming task
return userRepository.findById(id);
}
এখানে, @Cacheable অ্যানোটেশন ব্যবহার করে ইউজার ডাটাকে ক্যাশে সংরক্ষণ করা হচ্ছে।
HTTP রেসপন্স সাইজ কমানোর জন্য gzip compression ব্যবহার করুন। এটি সার্ভার থেকে ক্লায়েন্টে প্রেরিত ডাটা সাইজ কমিয়ে দেয় এবং রেসপন্স টাইম উন্নত করে।
@Configuration
public class WebConfig extends WebMvcConfigurerAdapter {
@Override
public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
registry.addInterceptor(new GZipCompressionInterceptor());
}
}
এটি নিশ্চিত করবে যে সার্ভার রেসপন্সে gzip কম্প্রেশন প্রয়োগ করবে।
যদি কোনো রেসপন্স পরিবর্তন না হয়, তবে সেই রেসপন্সগুলো ক্যাশে করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, স্ট্যাটিক রিসোর্সের জন্য ক্যাশিং ব্যবহার করুন।
@Cacheable(value = "staticResources", cacheManager = "cacheManager")
public Resource getStaticResource(String path) {
return new FileSystemResource(path);
}
ব্যতিক্রম (exception) ব্যবস্থাপনা সময় অপচয় করতে পারে, তাই এক্সসেপশন হ্যান্ডলিং অপটিমাইজ করুন। বড় অ্যাপ্লিকেশনে এক্সসেপশন হ্যান্ডলিংয়ের জন্য স্প্রিং @ControllerAdvice বা @ExceptionHandler ব্যবহার করা যেতে পারে।
@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
@ExceptionHandler(Exception.class)
public ResponseEntity<String> handleException(Exception e) {
// Log exception and return custom error response
return new ResponseEntity<>("Something went wrong", HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);
}
}
লাইভ সার্ভারে লগিংয়ের সময় অতিরিক্ত ডিবাগ বা ইনফরমেশন লগিং না করা উচিত। লগ লেভেল কনফিগার করে শুধু প্রয়োজনীয় তথ্য লগ করা উচিত।
<logger name="org.springframework" level="WARN" />
এটি নিশ্চিত করবে যে স্প্রিং ফ্রেমওয়ার্ক সম্পর্কিত লগ শুধুমাত্র WARN লেভেল বা তার উপরের স্তরের থাকবে।
একাধিক থ্রেডের মধ্যে কাজ ভাগ করে নিলে সার্ভারের পারফরম্যান্স উন্নত হতে পারে। স্প্রিং এ @Async অ্যানোটেশন এবং ExecutorService ব্যবহার করে থ্রেড পুলিং চালু করা যেতে পারে।
@Bean
public Executor taskExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(5);
executor.setMaxPoolSize(10);
executor.setQueueCapacity(500);
executor.initialize();
return executor;
}
এটি নিশ্চিত করবে যে একাধিক থ্রেডের মাধ্যমে কাজ ভাগ করে নেওয়া হবে এবং সার্ভার পারফরম্যান্স আরও উন্নত হবে।
স্প্রিং এমভিসি পারফরম্যান্স অপটিমাইজেশন একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, বিশেষ করে বড় আকারের অ্যাপ্লিকেশনের ক্ষেত্রে। এর মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ কৌশলগুলোর মধ্যে Lazy Initialization, Database Connection Pooling, Cache Responses, Asynchronous Processing, এবং Thread Pooling অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এগুলির সঠিক প্রয়োগ আপনার অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স উন্নত করতে সহায়তা করবে।
Spring MVC অ্যাপ্লিকেশন তৈরির সময় Caching, Lazy Loading, এবং Query Optimization অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। এগুলি অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স উন্নত করতে এবং ডেটাবেসের উপর অপ্রয়োজনীয় লোড কমাতে সাহায্য করে। চলুন এই তিনটি গুরুত্বপূর্ণ কনসেপ্টের বিস্তারিত আলোচনা করা যাক।
Caching হল ডেটা সাময়িকভাবে সংরক্ষণ করা, যাতে পুনরায় একই ডেটা অ্যাক্সেস করতে হলে প্রতিবার ডেটাবেস বা অন্য কোন সিস্টেম থেকে নতুন করে ডেটা আনতে না হয়। এর ফলে অ্যাপ্লিকেশনটির পারফরম্যান্স অনেক উন্নত হয়, কারণ ডেটাবেসে অপ্রয়োজনীয় রিকোয়েস্ট কম হয় এবং দ্রুত রেসপন্স পাওয়া যায়।
Spring MVC তে Caching কনফিগার করা যেতে পারে। এখানে Spring Cache ব্যবহৃত হয়, যা বিভিন্ন ক্যাশ ইঞ্জিন যেমন EhCache, Redis, Caffeine ইত্যাদি সমর্থন করে।
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cache</groupId>
<artifactId>spring-context-support</artifactId>
</dependency>
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
// Custom cache configuration can be added here
}
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class ProductService {
@Cacheable("products") // Cache with key 'products'
public Product getProductById(Long id) {
// Simulating a slow database call
return productRepository.findById(id);
}
}
@Cacheable: এই এনোটেশনটি যেকোনো মেথডের ওপর প্রয়োগ করা যেতে পারে। যখন সেই মেথড প্রথমবার কল হবে, তখন তার রিটার্ন ভ্যালু ক্যাশে রাখা হবে এবং পরবর্তীতে একই রিকোয়েস্টের জন্য ক্যাশ থেকে রিটার্ন হবে।@Cacheable("products") ক্যাশে products নামে একটি এন্ট্রি তৈরি করবে, যেখানে মেথডের রিটার্ন ভ্যালু সেভ হবে।Lazy Loading হল এমন একটি কৌশল, যেখানে শুধুমাত্র যখন প্রয়োজন হয় তখনই ডেটাবেস থেকে ডেটা লোড করা হয়। এটি সাধারণত Hibernate বা JPA এ ব্যবহৃত হয়, যাতে অপ্রয়োজনীয় সম্পর্কিত ডেটা ডেটাবেস থেকে লোড না হয়।
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.FetchType;
import javax.persistence.OneToMany;
@Entity
public class User {
@OneToMany(fetch = FetchType.LAZY)
private List<Order> orders; // Orders are lazily loaded
// Getter and Setter methods
}
orders ডেটা কেবল তখনই লোড হবে যখন সেটা প্রকৃতপক্ষে প্রয়োজন হবে।@EntityGraph অথবা JOIN FETCH ব্যবহার করা যেতে পারে।Query Optimization হল ডেটাবেস কুয়েরি পারফরম্যান্স উন্নত করার প্রক্রিয়া। অনেক সময় কিছু কুয়েরি ডেটাবেসের উপর অতিরিক্ত লোড সৃষ্টি করে, যা অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স কমাতে পারে। Spring MVC এবং Hibernate/JPA তে কিছু কৌশল ব্যবহার করা যেতে পারে যাতে ডেটাবেস কুয়েরি দ্রুত এবং কার্যকরী হয়।
@Query for Custom Queries:import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
import org.springframework.data.repository.query.Param;
public interface ProductRepository extends JpaRepository<Product, Long> {
@Query("SELECT p FROM Product p WHERE p.name = :name")
List<Product> findProductByName(@Param("name") String name);
}
JOIN FETCH to Optimize Lazy Loading:@Query("SELECT u FROM User u JOIN FETCH u.orders WHERE u.id = :id")
User findUserWithOrders(@Param("id") Long id);
SELECT * in Queries:SELECT * এর পরিবর্তে শুধু প্রয়োজনীয় ফিল্ড নির্বাচন করুন। এটি unnecessary ডেটা রিটার্ন করার সম্ভাবনা কমায় এবং কুয়েরি পারফরম্যান্স বাড়ায়।@Cacheable বা 2nd level cache।JOIN FETCH, @Query, ইনডেক্সিং এবং পেজিনেশন, ডেটাবেসের পারফরম্যান্স উন্নত করতে সাহায্য করে।এভাবে Spring MVC এবং Hibernate/JPA তে ক্যাশিং, লেজি লোডিং এবং কুয়েরি অপটিমাইজেশন ব্যবহার করে অ্যাপ্লিকেশনটির পারফরম্যান্স এবং স্কেলেবিলিটি উন্নত করা সম্ভব।
Spring MVC অ্যাপ্লিকেশনগুলির পারফরম্যান্স অপটিমাইজ করার জন্য বেশ কিছু পদ্ধতি রয়েছে। এগুলো কার্যকরভাবে অ্যাপ্লিকেশনের রেসপন্স টাইম কমাতে, লোড সময় বাড়াতে এবং সার্ভারের উপর চাপ কমাতে সহায়ক। এখানে আমরা কিছু সাধারণ পারফরম্যান্স অপটিমাইজেশন কৌশল এবং সেগুলির উদাহরণ দেখব।
Caching হচ্ছে পারফরম্যান্স অপটিমাইজেশনের অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ কৌশল। ক্যাশিংয়ের মাধ্যমে অ্যাপ্লিকেশন ডেটা একবার লোড করার পর পুনরায় সার্ভার থেকে পুনরায় একই ডেটা রিকোয়েস্ট করা হয় না। এর ফলে সার্ভারের ওপর লোড কমে এবং রেসপন্স টাইম কমে।
Spring Cache ইন্টিগ্রেট করার জন্য, @Cacheable অ্যানোটেশন ব্যবহার করা যেতে পারে।
Example:
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class EmployeeService {
@Cacheable("employees")
public Employee getEmployeeById(Long id) {
// Simulate slow database query
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return new Employee(id, "John Doe", "Engineering");
}
}
Configuring Cache:
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
// Cache configuration
}
Lazy Loading এক ধরনের অপটিমাইজেশন কৌশল যেখানে ডেটাবেস থেকে ডেটা প্রাথমিকভাবে লোড করা হয় না। এর পরিবর্তে, ডেটা তখনই লোড করা হয় যখন তা প্রয়োজন হয়।
Spring Data JPA তে Lazy Loading ডিফল্টভাবে চালু থাকে। এটি @ManyToOne বা @OneToMany সম্পর্কের ক্ষেত্রেও ব্যবহৃত হতে পারে।
@Entity
public class Department {
@Id
private Long id;
@OneToMany(mappedBy = "department", fetch = FetchType.LAZY)
private List<Employee> employees;
}
Benefit: ডেটাবেসের বড় অংশ লোড করার পরিবর্তে, শুধু প্রয়োজনীয় ডেটা লোড করা হয়, যা পারফরম্যান্স বাড়ায়।
Asynchronous Processing ব্যবহার করার মাধ্যমে অ্যাপ্লিকেশন এমন কাজগুলি ব্যাকগ্রাউন্ডে সম্পন্ন করতে পারে যেগুলি দীর্ঘ সময় নেয়, এবং এই সময়ে অন্যান্য কাজ চালু থাকে।
Spring MVC-তে @Async অ্যানোটেশন ব্যবহার করে অ্যাসিঙ্ক্রোনাস অপারেশন করা যায়।
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class BackgroundService {
@Async
public void performLongRunningTask() {
// Simulate a long-running task (e.g., file upload, data processing)
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
Configuring Async Support:
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {
// Enable asynchronous method execution
}
Database Connection Pooling একটি পারফরম্যান্স অপটিমাইজেশন কৌশল যা একাধিক database connections পুনঃব্যবহার করে, যাতে নতুন কানেকশন তৈরি করার জন্য অতিরিক্ত সময় ব্যয় না হয়।
Spring Boot এবং Spring MVC অ্যাপ্লিকেশনে HikariCP কানেকশন পুলিং ডিফল্টভাবে ব্যবহার করা হয়। আপনি এটি কনফিগার করে আরো উন্নত পারফরম্যান্স অর্জন করতে পারেন।
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=10
Benefit: কানেকশন পুলিং ডেটাবেস কানেকশনের জন্য অতিরিক্ত সময় খরচ কমায়, কারণ এটি ডেটাবেস কানেকশন পুনরায় ব্যবহার করতে পারে।
ডেটাবেস কুয়েরি অপটিমাইজেশন অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স বৃদ্ধির জন্য খুবই গুরুত্বপূর্ণ। কিছু উপায়:
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class EmployeeService {
private final EmployeeRepository employeeRepository;
public EmployeeService(EmployeeRepository employeeRepository) {
this.employeeRepository = employeeRepository;
}
public Page<Employee> getEmployees(int page, int size) {
return employeeRepository.findAll(PageRequest.of(page, size));
}
}
Benefit: পেজিনেশন ব্যবহারের ফলে ডেটাবেসের মধ্যে একসাথে অনেক ডেটা লোড করা থেকে বিরত থাকা যায়, যা পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করে।
Compression ব্যবহারের মাধ্যমে সার্ভার এবং ক্লায়েন্টের মধ্যে ডেটা ট্রান্সফারকে আরও দ্রুত করা যায়, বিশেষত যদি আপনি JSON বা HTML রেসপন্স পাঠাচ্ছেন।
Spring MVC অ্যাপ্লিকেশনে GZIP কমপ্রেশন সক্ষম করতে নিম্নলিখিত কনফিগারেশন ব্যবহার করতে পারেন।
spring.servlet.multipart.enabled=true
spring.servlet.multipart.max-file-size=10MB
spring.servlet.multipart.max-request-size=10MB
Spring MVC অ্যাপ্লিকেশনগুলির পারফরম্যান্স অপটিমাইজ করার জন্য বেশ কিছু কৌশল রয়েছে। আপনি Caching, Lazy Loading, Asynchronous Processing, Database Connection Pooling, Query Optimization, এবং Response Compression ব্যবহার করে অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারেন। এসব কৌশল গুলি ব্যবহার করলে অ্যাপ্লিকেশনের রেসপন্স টাইম কমে যাবে, সার্ভারের উপর লোড কমবে এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত হবে।
Read more
or
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
