提高Java性能的几个高效用法
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1、调整垃圾收集(GC)
由于垃圾收集的复杂性,很难发现你的应用的准确性能。不过,如果你真的想优化你的应用,你应该相应地处理垃圾收集。通用的准则是调整GC设置并同时执行性能分析。
一旦你对结果感到满意,你可以停止该过程并寻求其他优化方式。确保除了在平均事务处理时间之外,你还留心了异常值。这些异常值是造成Java应用缓慢的真正的罪魁祸首并且很难找到。
此外,你要明白应用运行期间性能下降的效应。在每单个cpu时钟内的缓慢操作是可以忽略的,但在每单个数据库事务中的缓慢操作则是非常昂贵的消耗。但是你应该根据性能短板选择你的优化策略,并应该根据工作负载来优化应用。
2、正确地选择适合你的GC算法
让我们更深入地探讨GC优化。毕竟,GC优化是要处理的整个优化问题中最基本的。目前,Java中有四种供你选择的垃圾收集算法。每种算法满足不同的需求,因此你要选择(适合你的需求的)。很多开发人员正是因为不了解GC算法而未能优化他们的应用。
这四个算法分别是串行回收器,并行/吞吐量回收器,CMS回收器和G1回收器。想要了解更多关于每种垃圾收集器的信息及它们是如何工作的,请查看这篇来自Takipi博客的非常棒的文章Garbage Collectors—Serial vs。 Parallel vs。 CMS vs。 G1。这篇文章同时还讨论了Java8对GC算法的影响及其他细节上的改变。让我们再回到GC算法上,根据Understanding Java Garbage Collection这篇文章所述,并发标记和清除GC(即”CMS”)算法才是适合网络服务端应用的最佳算法。并行GC算法适合那些内部可预测的应用。
G1和CMS是并发操作的理想选择,但仍然会引起(应用)频繁停顿。实际的选择取决于你如何取舍。举例来说,尽管选择并行算法会带来更长的GC停顿时间,但相较于其他GC算法,选择并行算法仍是一个好主意。
3、Java堆
Java内存堆在迎合内存需求方面担任了至关重要角色。通常更好的做法是初始时分配最小的堆,然后通过持续的测试不断增加它的大小。大多数时候优化问题都可以通过增加堆的大小解决,但如果存在大量的GC开销,则该解决方案不起作用。
GC开销还会使吞吐量急剧下降,进而使得应用难以形容的慢。此外,及早调整GC可以帮助你避免堆大小分配的问题。开始的时候,你可以选择任何1GB到8GB的堆大小。当你选择正确的堆大小,老生代和新生代对象的概念也就不需要了。总而言之,堆大小应该取决于老生代和新生代对象的比率,之前的GC优化和对象集合(即所有对象占用的内存大小)。
4、关键应用优化
关键代码优化是优化你的Java应用最好的方式。如果你的应用对GC和堆优化没有反应,那么最好是做架构改进并关注于你的应用是如何处理信息的。使用聪明的算法并管理好对象就能解决大量的问题,包括内存碎片,堆大小问题和垃圾收集的问题。
5、使用最优的函数
Java提供了多个函数来提升算法效率。如果你使用StringBuilder代替简单的String,你可以得到微乎其微的性能提升。不过,我们还有其他方式在代码层面进行优化。让我们看看下面这些优化方法。
使用StringBuilder代替+操作符。
避免使用iterator。
多使用栈带来的好处。
避免使用正则表达式,使用Apache Commons Lang作为代替。
远离递归。递归会占用大量资源!
由于垃圾收集的复杂性,很难发现你的应用的准确性能。不过,如果你真的想优化你的应用,你应该相应地处理垃圾收集。通用的准则是调整GC设置并同时执行性能分析。
一旦你对结果感到满意,你可以停止该过程并寻求其他优化方式。确保除了在平均事务处理时间之外,你还留心了异常值。这些异常值是造成Java应用缓慢的真正的罪魁祸首并且很难找到。
此外,你要明白应用运行期间性能下降的效应。在每单个cpu时钟内的缓慢操作是可以忽略的,但在每单个数据库事务中的缓慢操作则是非常昂贵的消耗。但是你应该根据性能短板选择你的优化策略,并应该根据工作负载来优化应用。
2、正确地选择适合你的GC算法
让我们更深入地探讨GC优化。毕竟,GC优化是要处理的整个优化问题中最基本的。目前,Java中有四种供你选择的垃圾收集算法。每种算法满足不同的需求,因此你要选择(适合你的需求的)。很多开发人员正是因为不了解GC算法而未能优化他们的应用。
这四个算法分别是串行回收器,并行/吞吐量回收器,CMS回收器和G1回收器。想要了解更多关于每种垃圾收集器的信息及它们是如何工作的,请查看这篇来自Takipi博客的非常棒的文章Garbage Collectors—Serial vs。 Parallel vs。 CMS vs。 G1。这篇文章同时还讨论了Java8对GC算法的影响及其他细节上的改变。让我们再回到GC算法上,根据Understanding Java Garbage Collection这篇文章所述,并发标记和清除GC(即”CMS”)算法才是适合网络服务端应用的最佳算法。并行GC算法适合那些内部可预测的应用。
G1和CMS是并发操作的理想选择,但仍然会引起(应用)频繁停顿。实际的选择取决于你如何取舍。举例来说,尽管选择并行算法会带来更长的GC停顿时间,但相较于其他GC算法,选择并行算法仍是一个好主意。
3、Java堆
Java内存堆在迎合内存需求方面担任了至关重要角色。通常更好的做法是初始时分配最小的堆,然后通过持续的测试不断增加它的大小。大多数时候优化问题都可以通过增加堆的大小解决,但如果存在大量的GC开销,则该解决方案不起作用。
GC开销还会使吞吐量急剧下降,进而使得应用难以形容的慢。此外,及早调整GC可以帮助你避免堆大小分配的问题。开始的时候,你可以选择任何1GB到8GB的堆大小。当你选择正确的堆大小,老生代和新生代对象的概念也就不需要了。总而言之,堆大小应该取决于老生代和新生代对象的比率,之前的GC优化和对象集合(即所有对象占用的内存大小)。
4、关键应用优化
关键代码优化是优化你的Java应用最好的方式。如果你的应用对GC和堆优化没有反应,那么最好是做架构改进并关注于你的应用是如何处理信息的。使用聪明的算法并管理好对象就能解决大量的问题,包括内存碎片,堆大小问题和垃圾收集的问题。
5、使用最优的函数
Java提供了多个函数来提升算法效率。如果你使用StringBuilder代替简单的String,你可以得到微乎其微的性能提升。不过,我们还有其他方式在代码层面进行优化。让我们看看下面这些优化方法。
使用StringBuilder代替+操作符。
避免使用iterator。
多使用栈带来的好处。
避免使用正则表达式,使用Apache Commons Lang作为代替。
远离递归。递归会占用大量资源!
2018-06-07 · 百度知道合伙人官方认证企业
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1.循环
■ 在重要的循环里,消除循环终止判断时的方法调用。。。
例如:将...
for( int i = 0; i < collection.size(); i++){
...
}
替换为…
for( int i = 0; n = collection.size(); i < n; i++){
...
}
通常,把与循环index不相关的移到循环的外面
for( int i = 0; terminal = x.length; i < terminal; i++){
X[i] = x[i] / scaleA * scaleB
}
应该该成:
Double scale = scaleb / scaleA;
for( int i = 0; terminal = x.length; i < terminal; i++){
X[i] = x[i] * scale
}
2.字符串
■ 消除字符串连接
■ 创建长字符串时,总是使用StringBuffter代替String
■ 预先分配StringBuffer空间
StringBuffer sb = new StringBuffer(5000);
3.基本数据类型
■ 在重要的循环里使用基本数据类型(int型数据通常比long/double型数据更快)
■ 基本数据类型(Boolean,Integer,etc)的包装类主要用在当传递的方法参数必须是一个对象的引用时(而不是一个基本数据类型)
■ 对所有的常量代数表达式使用static final修饰符
一 使常量更容易引用(编译器预先计算常量表达式)
4.异常
■ 异常只用于单个真正的错误条件
一 抛出一个异常和执行一个catch代码块花费是很高的(主要由于当创建一个异常时要获得线程栈的一个快照)
一 只当条件真的异常时才抛出一个异常
■ 使编译器和运行时最优化,将几个方法调用放在一个try/catch块中,而不是为每个方法调用实现几个try/catch块
try{
Some.method1(); //Difficut for javac
} catch (method1Exception e) { //and the JVM runtime
//Handle exception 1// to optimixe this code
}
try{
Some.method2();
} catch (method2Exception e) {
// Handle exception 2
}
try{
Some.method3();
} catch (method3Exception e) {
// Handle exception 3
}
try{
Some.method1();
Some.method2();
Some.method3(); // easier to optimize
} catch (method1Exception e) {
// Handle exception 1
} catch (method2Exception e) {
// Handle exception 2
} catch (method3Exception e) {
// Handle exception 3
}
5.基准
■ 注意,所有这些技巧会因不同的平台和虚拟机而不同
一 例如:在有些servlet容器内,通过一个OutputStream作为字节输出会更快
一 在其它的容器内,通过一个PrintWriter输出字符会更快
■ 这些技巧描述的是最可移植的建议
■ 你可能需要运行一些基准来判断在你的平台上怎么样是最快的
■ 在重要的循环里,消除循环终止判断时的方法调用。。。
例如:将...
for( int i = 0; i < collection.size(); i++){
...
}
替换为…
for( int i = 0; n = collection.size(); i < n; i++){
...
}
通常,把与循环index不相关的移到循环的外面
for( int i = 0; terminal = x.length; i < terminal; i++){
X[i] = x[i] / scaleA * scaleB
}
应该该成:
Double scale = scaleb / scaleA;
for( int i = 0; terminal = x.length; i < terminal; i++){
X[i] = x[i] * scale
}
2.字符串
■ 消除字符串连接
■ 创建长字符串时,总是使用StringBuffter代替String
■ 预先分配StringBuffer空间
StringBuffer sb = new StringBuffer(5000);
3.基本数据类型
■ 在重要的循环里使用基本数据类型(int型数据通常比long/double型数据更快)
■ 基本数据类型(Boolean,Integer,etc)的包装类主要用在当传递的方法参数必须是一个对象的引用时(而不是一个基本数据类型)
■ 对所有的常量代数表达式使用static final修饰符
一 使常量更容易引用(编译器预先计算常量表达式)
4.异常
■ 异常只用于单个真正的错误条件
一 抛出一个异常和执行一个catch代码块花费是很高的(主要由于当创建一个异常时要获得线程栈的一个快照)
一 只当条件真的异常时才抛出一个异常
■ 使编译器和运行时最优化,将几个方法调用放在一个try/catch块中,而不是为每个方法调用实现几个try/catch块
try{
Some.method1(); //Difficut for javac
} catch (method1Exception e) { //and the JVM runtime
//Handle exception 1// to optimixe this code
}
try{
Some.method2();
} catch (method2Exception e) {
// Handle exception 2
}
try{
Some.method3();
} catch (method3Exception e) {
// Handle exception 3
}
try{
Some.method1();
Some.method2();
Some.method3(); // easier to optimize
} catch (method1Exception e) {
// Handle exception 1
} catch (method2Exception e) {
// Handle exception 2
} catch (method3Exception e) {
// Handle exception 3
}
5.基准
■ 注意,所有这些技巧会因不同的平台和虚拟机而不同
一 例如:在有些servlet容器内,通过一个OutputStream作为字节输出会更快
一 在其它的容器内,通过一个PrintWriter输出字符会更快
■ 这些技巧描述的是最可移植的建议
■ 你可能需要运行一些基准来判断在你的平台上怎么样是最快的
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JVM调优,TOMCAT优化
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