性能优化是一个广泛而重要的话题。《Java程序性能优化》提到性能优化可分为五个层次：设计优化、代码优化、JVM优化、数据库优化、操作系统优化等。每个层次都涵盖许多方法论和最佳实践。本文无意进行全面详尽的概述，只是列举几个常用的Java代码优化方案，希望读者阅读后能实际应用到自己的代码中。
单例层面
在处理IO操作、数据库连接、配置文件解析加载等耗费大量系统资源的任务时，我们必须限制这些实例的创建，或者始终使用一个共享的实例，以节约系统资源。这种情况下就需要使用单例模式。
批量操作
若有100个请求，逐个执行显然效率较低。将这100个请求合并为一个请求进行批量操作，则能大幅提升效率。
特别是在数据库操作中，批量处理不仅比逐条执行效率更高，还能有效降低数据库连接数，提升应用的QPS上限。
Future模式处理
假设某项任务需花费一定时间执行，为避免无谓的等待，可先获取一个“提货单”——即Future，随后继续处理其他任务，直至“货物”抵达，即任务执行完成并获得结果。这时便可凭借“提货单”提取物品，即通过Future对象获取返回值。
伪代码
public class RealData implements Callable {
protected String data;
public RealData(String data) {
this.data = data;
}
@Override
public String call() throws Exception {
// 通过sleep方法演示业务是缓慢的
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return data;
}
}
public class Application {
public static void main(String[] args) throws Exception {
FutureTask futureTask =
new FutureTask<>(new RealData("name"));
ExecutorService executor =
Executors.newFixedThreadPool(1); // 使用线程池
// 执行FutureTask，相当于上例中的client.request("name")发送请求
executor.submit(futureTask);
// 这里可以用一个sleep代替对其他业务逻辑的处理
// 在处理这些业务逻辑的同时，RealData也在创建，充分利用等待时间
Thread.sleep(2000);
// 使用真实数据
// 如果call()没有执行完成，仍会等待
System.out.println("数据=" + futureTask.get());
}
} 线程池思路
合理运用线程池带来三大益处。首先，降低资源消耗：通过重复利用已创建的线程，降低线程的创建与销毁成本。其次，提高响应速度：任务到达时，无需等待线程创建即可立即执行。第三，提升线程可管理性：线程是珍贵资源，无节制地创建会消耗系统资源，降低系统稳定性；线程池能实现统一分配、优化和监控。
自 Java 5 开始，引入了并发编程新API，如Executor框架，内部采用线程池机制，位于java.util.concurrent包中。通过该框架控制线程的启动、执行和关闭，可简化并发编程操作。
伪代码
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(), threadFactory);
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Hello, world!");
}
});
System.out.println(" ===> Main Thread! ");
}
} NIO处理
JDK自1.4版本起引入了新的I/O编程类库，即NIO。NIO不仅带来了高效的Buffer和Channel，还引入了基于Selector的非阻塞I/O机制，可以将多个异步I/O操作集中到一个或少数几个线程中进行处理。使用NIO替代阻塞I/O能够提高程序的并发吞吐能力，降低系统开销。
针对每个请求，如果为其单独开启一个线程来处理逻辑，当客户端数据传输是间歇性的而非连续的时，相应线程会处于I/O等待状态，并频繁进行上下文切换。利用NIO引入的Selector机制，可以提升程序的并发效率，改善这种状况。
伪代码
public class NioTest {
static public void main( String args[] ) throws Exception {
FileInputStream fin = new FileInputStream("D:\\test.txt");
// 获取通道
FileChannel fc = fin.getChannel();
// 创建缓冲区
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
// 读取数据到缓冲区
fc.read(buffer);
buffer.flip();
while (buffer.remaining()>0) {
byte b = buffer.get();
System.out.print(((char)b));
}
fin.close();
}
}优化锁层面
在并发场景中，频繁使用锁是很常见的情况。然而，锁引发竞争，而竞争又会耗费大量资源。那么，在Java代码中，如何优化锁呢？我们可以考虑以下几个方面：
- 缩短锁持有时间
- 尝试使用同步代码块替代同步方法，从而减少锁的占用时间。
- 降低锁粒度
在并发环境中使用Map时，最好选用ConcurrentHashMap替代HashTable和HashMap（ConcurrentHashMap采用分段锁，锁的粒度更细）。
分离锁
普通锁（例如synchronized）可能导致读写互相阻塞，可以尝试将读操作和写操作分开。
锁粗化
有时我们希望将多次锁的请求合并成一个，以减少频繁加锁、同步和解锁所带来的性能损失。
锁消除
锁消除是指Java虚拟机在JIT编译时，经过运行上下文的扫描，去除那些不会产生共享资源竞争的锁。通过锁消除，可以减少无谓的锁请求时间。
数据传输压缩
在数据传输之前，压缩数据是一种优化方式，可以减少网络传输的数据量，提升传输速度。接收端可解压数据，还原传输内容。压缩后的数据能节省存储介质（如磁盘或内存）空间和网络带宽，从而降低成本。然而，压缩并非无成本之举。数据压缩需要大量CPU计算，并且根据压缩算法的不同，计算复杂度和压缩比都有显著差异。通常需要根据业务情景选择合适的压缩算法。
缓存计算结果
对于相同的用户请求，若每次都重复查询数据库、重复计算，将浪费大量时间和资源。将计算结果缓存至本地内存或使用分布式缓存，可节约宝贵的CPU计算资源，减少数据库重复查询或磁盘I/O。将原本需要磁头物理转动的操作转化为内存中的电子运动，提高响应速度。同时，快速释放线程也提升了应用的吞吐能力。
