人人都能掌握的Java服务端性能优化方案

做为一个Java后端开发，咱们写出的大部分代码都决定着用户的使用体验。若是咱们的后端代码性能很差，那么用户在访问咱们的网站时就要浪费一些时间等待服务器的响应。这就可能致使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、操做系统调优等。而每个层次又包含不少方法论和最佳实践。本文不想大而广的概述这些内容。只是举几个经常使用的Java代码优化方案，读者看完以后能够真正的实践到本身代码中的方案。

使用单例

对于IO处理、数据库链接、配置文件解析加载等一些很是耗费系统资源的操做,咱们必须对这些实例的建立进行限制,或者是始终使用一个公用的实例,以节约系统开销,这种状况下就须要用到单例模式。

单例模式有不少种语法，个人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须要花费一些时间,为了省去没必要要的等待时间,能够先获取一个“提货单”,即Future,而后继续处理别的任务,直到“货物”到达,即任务执行完获得结果,此时即可以用“提货单”进行提货,即经过Future对象获得返回值。

public class RealData implements Callable<String> {  
    protected String data;  

    public RealData(String data) {  
        this.data = data;  
    }  

    @Override  
    public String call() throws Exception {  
        //利用sleep方法来表示真是业务是很是缓慢的  
        try {  
            Thread.sleep(1000);  
        } catch (InterruptedException e) {  
            e.printStackTrace();  
        }  
        return data;  
    }  
}  

public class Application {  
    public static void main(String[] args) throws Exception {  
        FutureTask<String> futureTask =   
                new FutureTask<String>(new RealData("name"));  
        ExecutorService executor =   
                Executors.newFixedThreadPool(1); //使用线程池  
        //执行FutureTask，至关于上例中的client.request("name")发送请求  
        executor.submit(futureTask);  
        //这里能够用一个sleep代替对其余业务逻辑的处理  
        //在处理这些业务逻辑过程当中，RealData也正在建立，从而充分了利用等待时间  
        Thread.sleep(2000);  
        //使用真实数据  
        //若是call()没有执行完成依然会等待  
        System.out.println("数据=" + futureTask.get());  
    }  
}  
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使用线程池

合理利用线程池可以带来三个好处。第一：下降资源消耗。经过重复利用已建立的线程下降线程建立和销毁形成的消耗。第二：提升响应速度。当任务到达时，任务能够不须要等到线程建立就能当即执行。第三：提升线程的可管理性。线程是稀缺资源，若是无限制的建立，不只会消耗系统资源，还会下降系统的稳定性，使用线程池能够进行统一的分配，调优和监控。

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

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<Runnable>(), threadFactory);
        executor.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
               System.out.println("hello world !");
            }
        });
        System.out.println(" ===> main Thread! " );
    }
}
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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操做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能提升程序的并发吞吐能力,下降系统的开销。

对于每个请求,若是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非一直进行,而是断断续续的,则相应的线程须要 I/O等待,并进行上下文切换。而使用NIO引入的Selector机制后,能够提高程序的并发效率,改善这一情况。

public class NioTest {  
    static public void main( String args[] ) throws Exception {  
        FileInputStream fin = new FileInputStream("c:\\test.txt");  
        // 获取通道  
        FileChannel fc = fin.getChannel();  
        // 建立缓冲区  
        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();  
    }  
}  
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锁优化

在并发场景中，咱们的代码中常常会用到锁。存在锁，就必然存在锁的竞争，存在锁的竞争，就会消耗不少资源。那么，如何优化咱们Java代码中的锁呢？主要能够从如下几个方面考虑：

• 减小锁持有时间
  • 可使用同步代码块来代替同步方法。这样既能够减小锁持有的时间。
• 减小锁粒度
  • 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）会致使读阻塞写、写也会阻塞读，同时读读与写写之间也会进行阻塞，能够想办法将读操做和写操做分离开。
• 锁粗化
  • 有些状况下咱们但愿把不少次锁的请求合并成一个请求，以下降短期内大量锁请求、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，经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，经过锁消除，能够节省毫无心义的请求锁时间。

关于锁优化的内容，后面会出一篇文章详细介绍。

压缩传输

在进行数据传输以前,能够先将数据进行压缩,以减小网络传输的字节数,提高数据传输的速度,接收端能够将数据进行解压,以还原出传递的数据,而且,通过压缩的数据还能够节约所耗费的存储介质(磁盘或内存)的空间以及网络带宽,下降成本。固然,压缩也并非没有开销的,数据压缩须要大量的CPU计算,而且,根据压缩算法的不一样,计算的复杂度以及数据的压缩比也存在较大差别。通常状况下,须要根据不一样的业务场景,选择不一样的压缩算法。

缓存结果

对于相同的用户请求,若是每次都重复的查询数据库,重复的进行计算,将浪费不少的时间和资源。将计算后的结果缓存到本地内存,或者是经过分布式缓存来进行结果的缓存,能够节约宝贵的CPU计算资源,减小重复的数据库查询或者是磁盘I/O,将本来磁头的物理转动变成内存的电子运动,提升响应速度,而且线程的迅速释放也使得应用的吞吐能力获得提高。

参考

Java多线程编程中Future模式的详解 java锁优化的方法与思路