作為Java后端開發(fā)者，我們創(chuàng)作的許多代碼直接影響著用戶的使用體驗。如果后端代碼性能不佳，用戶在訪問網(wǎng)站時就必須花費更多時間等待服務器響應。這可能引發(fā)用戶投訴甚至用戶流失問題。

性能優(yōu)化是一個廣泛而重要的話題?！禞ava程序性能優(yōu)化》提到性能優(yōu)化可分為五個層次：設計優(yōu)化、代碼優(yōu)化、JVM優(yōu)化、數(shù)據(jù)庫優(yōu)化、操作系統(tǒng)優(yōu)化等。每個層次都涵蓋許多方法論和最佳實踐。本文無意進行全面詳盡的概述，只是列舉幾個常用的Java代碼優(yōu)化方案，希望讀者閱讀后能實際應用到自己的代碼中。

單例層面

在處理IO操作、數(shù)據(jù)庫連接、配置文件解析加載等耗費大量系統(tǒng)資源的任務時，我們必須限制這些實例的創(chuàng)建，或者始終使用一個共享的實例，以節(jié)約系統(tǒng)資源。這種情況下就需要使用單例模式。

批量操作

若有100個請求，逐個執(zhí)行顯然效率較低。將這100個請求合并為一個請求進行批量操作，則能大幅提升效率。

特別是在數(shù)據(jù)庫操作中，批量處理不僅比逐條執(zhí)行效率更高，還能有效降低數(shù)據(jù)庫連接數(shù)，提升應用的QPS上限。

Future模式處理

假設某項任務需花費一定時間執(zhí)行，為避免無謂的等待，可先獲取一個“提貨單”——即Future，隨后繼續(xù)處理其他任務，直至“貨物”抵達，即任務執(zhí)行完成并獲得結(jié)果。這時便可憑借“提貨單”提取物品，即通過Future對象獲取返回值。

偽代碼

public class RealData implements Callable<String> {
    protected String data;

    public RealData(String data) {
        this.data = data;
    }

    @Override
    public String call() throws Exception {
        // 通過sleep方法演示業(yè)務是緩慢的
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return data;
    }
}

public class Application {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        FutureTask<String> futureTask =
                new FutureTask<>(new RealData("name"));
        ExecutorService executor =
                Executors.newFixedThreadPool(1); // 使用線程池
        // 執(zhí)行FutureTask，相當于上例中的client.request("name")發(fā)送請求
        executor.submit(futureTask);
        // 這里可以用一個sleep代替對其他業(yè)務邏輯的處理
        // 在處理這些業(yè)務邏輯的同時，RealData也在創(chuàng)建，充分利用等待時間
        Thread.sleep(2000);
        // 使用真實數(shù)據(jù)
        // 如果call()沒有執(zhí)行完成，仍會等待
        System.out.println("數(shù)據(jù)=" + futureTask.get());
    }
}

線程池思路

合理運用線程池帶來三大益處。首先，降低資源消耗：通過重復利用已創(chuàng)建的線程，降低線程的創(chuàng)建與銷毀成本。其次，提高響應速度：任務到達時，無需等待線程創(chuàng)建即可立即執(zhí)行。第三，提升線程可管理性：線程是珍貴資源，無節(jié)制地創(chuàng)建會消耗系統(tǒng)資源，降低系統(tǒng)穩(wěn)定性；線程池能實現(xiàn)統(tǒng)一分配、優(yōu)化和監(jiān)控。

自 Java 5 開始，引入了并發(fā)編程新API，如Executor框架，內(nèi)部采用線程池機制，位于java.util.concurrent包中。通過該框架控制線程的啟動、執(zhí)行和關(guān)閉，可簡化并發(fā)編程操作。

偽代碼

public class MultiThreadTest {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("thread-%d").build();
        ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 60L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(), threadFactory);
        executor.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
               System.out.println("Hello, world!");
            }
        });
        System.out.println(" ===> Main Thread! ");
    }
}

NIO處理

JDK自1.4版本起引入了新的I/O編程類庫，即NIO。NIO不僅帶來了高效的Buffer和Channel，還引入了基于Selector的非阻塞I/O機制，可以將多個異步I/O操作集中到一個或少數(shù)幾個線程中進行處理。使用NIO替代阻塞I/O能夠提高程序的并發(fā)吞吐能力，降低系統(tǒng)開銷。

針對每個請求，如果為其單獨開啟一個線程來處理邏輯，當客戶端數(shù)據(jù)傳輸是間歇性的而非連續(xù)的時，相應線程會處于I/O等待狀態(tài)，并頻繁進行上下文切換。利用NIO引入的Selector機制，可以提升程序的并發(fā)效率，改善這種狀況。

偽代碼

public class NioTest {  
    static public void main( String args[] ) throws Exception {  
        FileInputStream fin = new FileInputStream("D:\\test.txt");  
        // 獲取通道  
        FileChannel fc = fin.getChannel();  
        // 創(chuàng)建緩沖區(qū)  
        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);  
        // 讀取數(shù)據(jù)到緩沖區(qū)  
        fc.read(buffer);  
        buffer.flip();  
        while (buffer.remaining()>0) {  
            byte b = buffer.get();  
            System.out.print(((char)b));  
        }  
        fin.close();  
    }  
}

優(yōu)化鎖層面

在并發(fā)場景中，頻繁使用鎖是很常見的情況。然而，鎖引發(fā)競爭，而競爭又會耗費大量資源。那么，在Java代碼中，如何優(yōu)化鎖呢？我們可以考慮以下幾個方面：

• 縮短鎖持有時間

• 嘗試使用同步代碼塊替代同步方法，從而減少鎖的占用時間。

• 降低鎖粒度

• 在并發(fā)環(huán)境中使用Map時，最好選用ConcurrentHashMap替代HashTable和HashMap（ConcurrentHashMap采用分段鎖，鎖的粒度更細）。

• 分離鎖

• 普通鎖（例如synchronized）可能導致讀寫互相阻塞，可以嘗試將讀操作和寫操作分開。

• 鎖粗化

• 有時我們希望將多次鎖的請求合并成一個，以減少頻繁加鎖、同步和解鎖所帶來的性能損失。

• 鎖消除

• 鎖消除是指Java虛擬機在JIT編譯時，經(jīng)過運行上下文的掃描，去除那些不會產(chǎn)生共享資源競爭的鎖。通過鎖消除，可以減少無謂的鎖請求時間。

數(shù)據(jù)傳輸壓縮

在數(shù)據(jù)傳輸之前，壓縮數(shù)據(jù)是一種優(yōu)化方式，可以減少網(wǎng)絡傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，提升傳輸速度。接收端可解壓數(shù)據(jù)，還原傳輸內(nèi)容。壓縮后的數(shù)據(jù)能節(jié)省存儲介質(zhì)（如磁盤或內(nèi)存）空間和網(wǎng)絡帶寬，從而降低成本。然而，壓縮并非無成本之舉。數(shù)據(jù)壓縮需要大量CPU計算，并且根據(jù)壓縮算法的不同，計算復雜度和壓縮比都有顯著差異。通常需要根據(jù)業(yè)務情景選擇合適的壓縮算法。

緩存計算結(jié)果

對于相同的用戶請求，若每次都重復查詢數(shù)據(jù)庫、重復計算，將浪費大量時間和資源。將計算結(jié)果緩存至本地內(nèi)存或使用分布式緩存，可節(jié)約寶貴的CPU計算資源，減少數(shù)據(jù)庫重復查詢或磁盤I/O。將原本需要磁頭物理轉(zhuǎn)動的操作轉(zhuǎn)化為內(nèi)存中的電子運動，提高響應速度。同時，快速釋放線程也提升了應用的吞吐能力。