Java 性能優化的五大技巧

要對你的 java 代碼進行優化，需要理解 java 不同要素之間的相互作用，以及它是如何與其運行時的操作系統進行交互的。使用下面這五個技巧和資源，開始學習如何分析和優化你的代碼吧。

在我們開始之前, 你也許會擔心許可的問題. Java 為 Oracle 公司所有，遵循 Oracle 的 BCL 許可，該許可證不是一個免費/開源許可證。即便如此， 仍然有許多開源項目由 Oracle 公司的 Java 開發。 OpenJDK 是 java 平台自由軟體的實現，遵循 GPL v2 許可。 (更多信息請參見維基百科 Free Java implementations。)

讓我們開始吧

性能優化取決於多個因素，包括垃圾收集、虛擬機和底層操作系統（OS）設置。有多個工具可供開發人員進行分析和優化時使用，你可以通過閱讀 Java Tools for Source Code Optimization and Analysis 來學習和使用它們。如果你正苦苦掙扎於術語和 Java 的原理，可以先去查看 Livecoding Java category page，上面有直播，存檔的視頻，以及一些其他有用的信息。

「視情況而定」

必須要明白的是，沒有兩個應用程序可以使用相同的優化方式，也沒有完美的優化 java 應用程序的參考路徑。使用最佳實踐並且堅持採用適當的方式處理性能優化。想要達到真正最高的性能優化，你作為一個 Java 開發人員，需要對 Java 虛擬機（JVM）和底層操作系統有正確的理解：

JVM 和底層操作系統：Java 虛擬機是任何 Java 程序的家。閱讀 JVM internals guide 了解更多有關於 JVM 內部和操作系統差異的內容。

大家可以點擊加入群：283943715【JAVA高級架構開發】裡面有Java高級大牛直播講解知識點 走的就是高端路線 （如果你想跳槽換工作 但是技術又不夠 或者工作上遇到了 瓶頸 我這裡有一個JAVA的免費直播課程 講的是高端的知識點 基礎不好的誤入喲 只要你有1-5年的開發經驗可以加群找我要課堂鏈接 注意：是免費的 沒有開發經驗誤入哦

JVM 分佈模型：Java 分佈模型為您的應用程序處理多個JVM實例。分佈模型提高了應用程序的性能，因為它獲得更多的資源來工作。你可以用兩種方法繼續優化。第一種方法是在一個堆大小為2GB或8GB的單伺服器運行多個 JVM。第二種方法是在多個伺服器上運行單個 JVM。正確方法的選擇取決於多個因素，包括可用性和響應性。

JVM 體系結構：選擇正確的 JVM 體系結構對於性能來說是很重要的。你可以選擇 64 位或者 32 位的 JVM 機器。 一般來說，32 位 JVM 的性能比它對應的 64 位 JVM 要好。 只有當你需要的堆大小大於 3 GB 時，才選擇 64 位的 JVM。

清楚了性能優化和其要素,現在我們可以專註於那些可以優化你的Java應用的技巧.

1. 調整垃圾收集(GC)

由於垃圾收集的複雜性,很難發現你的應用的準確性能.不過,如果你真的想優化你的應用,你應該相應地處理垃圾收集.通用的準則是調整GC設置並同時執行性能分析.

一旦你對結果感到滿意,你可以停止該過程並尋求其他優化方式.確保除了在平均事務處理時間之外,你還留心了異常值.這些異常值是造成Java應用緩慢的真正的罪魁禍首並且很難找到.

此外,你要明白應用運行期間性能下降的效應.在每單個cpu時鐘內的緩慢操作是可以忽略的,但在每單個資料庫事務中的緩慢操作則是非常昂貴的消耗.但是你應該根據性能短板選擇你的優化策略,並應該根據工作負載來優化應用.

2. 正確地選擇適合你的GC演算法

讓我們更深入地探討GC優化.畢竟,GC優化是要處理的整個優化問題中最基本的.目前,Java中有四種供你選擇的垃圾收集演算法.每種演算法滿足不同的需求,因此你要選擇(適合你的需求的).很多開發人員正是因為不了解GC演算法而未能優化他們的應用.

這四個演算法分別是串列回收器,并行/吞吐量回收器,CMS回收器和G1回收器.想要了解更多關於每種垃圾收集器的信息及它們是如何工作的,請查看這篇來自Takipi博客的非常棒的文章Garbage Collectors—Serial vs. Parallel vs. CMS vs. G1. 這篇文章同時還討論了Java8對GC演算法的影響及其他細節上的改變.讓我們再回到GC演算法上,根據Understanding Java Garbage Collection這篇文章所述,併發標記和清除GC(即」CMS」)演算法才是適合網路服務端應用的最佳演算法.并行GC演算法適合那些內部可預測的應用.

G1和CMS是併發操作的理想選擇,但仍然會引起(應用)頻繁停頓.實際的選擇取決於你如何取捨.舉例來說,儘管選擇并行演算法會帶來更長的GC停頓時間,但相較於其他GC演算法,選擇并行演算法仍是一個好主意.

3.Java 堆

Java內存堆在迎合內存需求方面擔任了至關重要角色.通常更好的做法是初始時分配最小的堆,然後通過持續的測試不斷增加它的大小.大多數時候優化問題都可以通過增加堆的大小解決,但如果存在大量的GC開銷,則該解決方案不起作用.

GC開銷還會使吞吐量急劇下降,進而使得應用難以形容的慢.此外,及早調整GC可以幫助你避免堆大小分配的問題.開始的時候,你可以選擇任何1GB到8GB的堆大小.當你選擇正確的堆大小,老生代和新生代對象的概念也就不需要了.總而言之,堆大小應該取決於老生代和新生代對象的比率,之前的GC優化和對象集合(即所有對象佔用的內存大小).

4. 關鍵應用優化

關鍵代碼優化是優化你的Java應用最好的方式.如果你的應用對GC和堆優化沒有反應,那麼最好是做架構改進並關注於你的應用是如何處理信息的.使用聰明的演算法並管理好對象就能解決大量的問題,包括內存碎片,堆大小問題和垃圾收集的問題.

5.使用最優的函數

Java提供了多個函數來提升演算法效率.如果你使用StringBuilder代替簡單的String,你可以得到微乎其微的性能提升.不過,我們還有其他方式在代碼層面進行優化.讓我們看看下面這些優化方法.

使用StringBuilder代替+操作符.

避免使用iterator.

多使用棧帶來的好處.

避免使用正則表達式,使用Apache Commons Lang作為代替.

遠離遞歸.遞歸會佔用大量資源!

.查看更多關於代碼的優化Top 10 Easy Performance. Optimisations in Java.

結論

java的性能優化可是一個大課題， 藉著這片文章拋磚引玉。如果您認為文章還需要添加補充，別忘了在下面的評論中分享您的觀點。

看見的朋友進來瞧瞧。

每天都會分享精彩文章學習，還有分享幽默搞笑的段子放鬆心情。

JAVA高級架構