作为一个Java后端开发,我们写出的大部分代码都决定着用户的使用体验。如果我们的后端代码性能不好,那么用户在访问我们的网站时就要浪费一些时间等待服务器的响应。这就可能导致用户投诉甚至用户的流失。

关于性能优化是一个很大的话题。《Java程序性能优化》说性能优化包含五个层次:设计调优、代码调优、JVM调优、数据库调优、操作系统调优等。而每一个层次又包含很多方法论和最佳实践。本文不想大而广的概述这些内容。只是举几个常用的Java代码优化方案,读者看完之后可以真正的实践到自己代码中的方案。

使用单例

对于IO处理、数据库连接、配置文件解析加载等一些非常耗费系统资源的操作,我们必须对这些实例的创建进行限制,或者是始终使用一个公用的实例,以节约系统开销,这种情况下就需要用到单例模式。

单例模式有很多种语法,我的公众号也推送过多篇和单例相关的文章

使用Future模式

假设一个任务执行起来需要花费一些时间,为了省去不必要的等待时间,可以先获取一个“提货单”,即Future,然后继续处理别的任务,直到“货物”到达,即任务执行完得到结果,此时便可以用“提货单”进行提货,即通过Future对象得到返回值。

  1. public class RealData implements Callable<String> {
  2. protected String data;
  3. public RealData(String data) {
  4. this.data = data;
  5. }
  6. @Override
  7. public String call() throws Exception {
  8. //利用sleep方法来表示真是业务是非常缓慢的
  9. try {
  10. Thread.sleep(1000);
  11. } catch (InterruptedException e) {
  12. e.printStackTrace();
  13. }
  14. return data;
  15. }
  16. }
  17. public class Application {
  18. public static void main(String[] args) throws Exception {
  19. FutureTask<String> futureTask =
  20. new FutureTask<String>(new RealData("name"));
  21. ExecutorService executor =
  22. Executors.newFixedThreadPool(1); //使用线程池
  23. //执行FutureTask,相当于上例中的client.request("name")发送请求
  24. executor.submit(futureTask);
  25. //这里可以用一个sleep代替对其他业务逻辑的处理
  26. //在处理这些业务逻辑过程中,RealData也正在创建,从而充分了利用等待时间
  27. Thread.sleep(2000);
  28. //使用真实数据
  29. //如果call()没有执行完成依然会等待
  30. System.out.println("数据=" + futureTask.get());
  31. }
  32. }

使用线程池

合理利用线程池能够带来三个好处。第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。

在 Java 5 之后,并发编程引入了一堆新的启动、调度和管理线程的API。Executor 框架便是 Java 5 中引入的,其内部使用了线程池机制,它在 java.util.cocurrent 包下,通过该框架来控制线程的启动、执行和关闭,可以简化并发编程的操作。

  1. public class MultiThreadTest {
  2. public static void main(String[] args) {
  3. ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("thread-%d").build();
  4. ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 60L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(), threadFactory);
  5. executor.execute(new Runnable() {
  6. @Override
  7. public void run() {
  8. System.out.println("hello world !");
  9. }
  10. });
  11. System.out.println(" ===> main Thread! " );
  12. }
  13. }

使用NIO

JDK自1.4起开始提供全新的I/O编程类库,简称NIO,其不但引入了全新高效的Buffer和Channel,同时,还引入了基于Selector的非阻塞 I/O机制,将多个异步的I/O操作集中到一个或几个线程当中进行处理,使用NIO代替阻塞I/O能提高程序的并发吞吐能力,降低系统的开销。

对于每一个请求,如果单独开一个线程进行相应的逻辑处理,当客户端的数据传递并不是一直进行,而是断断续续的,则相应的线程需要 I/O等待,并进行上下文切换。而使用NIO引入的Selector机制后,可以提升程序的并发效率,改善这一状况。

  1. public class NioTest {
  2. static public void main( String args[] ) throws Exception {
  3. FileInputStream fin = new FileInputStream("c:\\test.txt");
  4. // 获取通道
  5. FileChannel fc = fin.getChannel();
  6. // 创建缓冲区
  7. ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
  8. // 读取数据到缓冲区
  9. fc.read(buffer);
  10. buffer.flip();
  11. while (buffer.remaining()>0) {
  12. byte b = buffer.get();
  13. System.out.print(((char)b));
  14. }
  15. fin.close();
  16. }
  17. }

锁优化

在并发场景中,我们的代码中经常会用到锁。存在锁,就必然存在锁的竞争,存在锁的竞争,就会消耗很多资源。那么,如何优化我们Java代码中的锁呢?主要可以从以下几个方面考虑:

  • 减少锁持有时间

    • 可以使用同步代码块来代替同步方法。这样既可以减少锁持有的时间。
  • 减少锁粒度
    • 要在并发场景中使用Map的时候,记得使用ConcurrentHashMap来代替HashTable和HashMap。
  • 锁分离
    • 普通锁(如syncronized)会导致读阻塞写、写也会阻塞读,同时读读与写写之间也会进行阻塞,可以想办法将读操作和写操作分离开。
  • 锁粗化
    • 有些情况下我们希望把很多次锁的请求合并成一个请求,以降低短时间内大量锁请求、同步、释放带来的性能损耗。
  • 锁消除
    • 锁消除是Java虚拟机在JIT编译是,通过对运行上下文的扫描,去除不可能存在共享资源竞争的锁,通过锁消除,可以节省毫无意义的请求锁时间。

关于锁优化的内容,后面会出一篇文章详细介绍。

压缩传输

在进行数据传输之前,可以先将数据进行压缩,以减少网络传输的字节数,提升数据传输的速度,接收端可以将数据进行解压,以还原出传递的数据,并且,经过压缩的数据还可以节约所耗费的存储介质(磁盘或内存)的空间以及网络带宽,降低成本。当然,压缩也并不是没有开销的,数据压缩需要大量的CPU计算,并且,根据压缩算法的不同,计算的复杂度以及数据的压缩比也存在较大差异。一般情况下,需要根据不同的业务场景,选择不同的压缩算法。

缓存结果

对于相同的用户请求,如果每次都重复的查询数据库,重复的进行计算,将浪费很多的时间和资源。将计算后的结果缓存到本地内存,或者是通过分布式缓存来进行结果的缓存,可以节约宝贵的CPU计算资源,减少重复的数据库查询或者是磁盘I/O,将原本磁头的物理转动变成内存的电子运动,提高响应速度,并且线程的迅速释放也使得应用的吞吐能力得到提升。

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