干货分享：Java 性能优化的五大技巧

要对你的 Java代码进行优化，需要理解 Java不同要素之间的相互作用，以及它是如何与其运行时的操作系统进行交互的。使用下面这五个技巧和资源，开始学习如何分析和优化你的代码吧。

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。

干货分享：Java 性能优化的五大技巧

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!

如果你想学好Java，找一家靠谱的学习机构可以让你的学习事半功倍。