Java性能调优 - 编码优化

性能测试工具

• ab（ApacheBench），在 linux 中使用，直接使用 yum-y install httpd-tools 安装即可。
• JMeter，在Windows系统中有图形界面。

编码优化

字符串优化

1.构建超大字符串时，注意显示引用 StringBuilder|StringBuffer ，而不要使用 + 进行拼接。

2.合理使用 String.intern() ，可以使重复性非常高的字符串（例如地址信息存储），重复使用常量池中相同值的对象，进而节约内存。

动态字符串创建后，是在堆中，值相同的不同String对象，它们指向不同的地址。 而 String.intern() 会让堆中的字符串先存在字符串常量池，再让引用指向同一个常量池的地址。

使用String.intern() 方法需要注意的一点是，一定要结合实际场景。因为常量池的实现是类似于一个HashTable的实现方式，HashTable存储的数据越大，遍历的时间复杂度就会增加。如果数据过大，会增加整个字符串常量池的负担。

3.慎用split()方法，因为split()方法使用了正则表达式，而正则表达式的性能是非常不稳定的，使用不恰当会引起回溯问题，很可能导致CPU居高不下。

慎用正则表达式。 必须使用的情况下需要注意正则表达式的优化。

1. 少用贪婪模式，多用独占模式。（在字符后面加一个“+”，就可以开启独占模式）
   • 同贪婪模式一样，独占模式一样会最大限度地匹配更多内容；不同的是，在独占模式下，匹配失败就会结束匹配，不会发生回溯问题。
2. 减少分支选择。分支选择类型“(X|Y|Z)”的正则表达式会降低性能。如果一定要用，可以通过以下几种方式来优化
   • 首先，考虑选择分支顺序，将比较常用的选择项放在前面，使它们可以较快地被匹配；
   • 其次，尝试提取共用模式，例如，将“(abcd|abef)”替换为“ab(cd|ef)”，后者匹配速度较快；
   • 最后，如果是简单的分支选择类型，我们可以用三次indexOf()代替“(X|Y|Z)”。
3. 减少捕获嵌套
   • 另外，如果你并不需要获取某一个分组内的文本，那么就使用非捕获分组。例如，使用“(?:X)”代替“(X)”。

ArrayList 和 LinkedList

在我们的认知中 ，ArrayList和LinkedList在新增、删除元素时，LinkedList的效率要高于 ArrayList，而在遍历的时候，ArrayList的效率要高于LinkedList。

ArrayList和LinkedList新增元素

• 从集合头部位置新增元素
  • ArrayList是数组实现的，在添加元素前，需要对头部后的数据进行复制，所以效率很低；
  • LinkedList是基于链表实现，在添加元素前，首先会通过循环查找到添加元素的位置，直接新增不需要进行复制。LinkedList添加元素到头部是非常高效的。
• 从集合中间位置新增元素
  • ArrayList在添加元素到数组中间时，同样有部分数据需要复制，效率也不高；
  • LinkedList将元素添加到中间位置，是添加元素最低效率的，因为靠近中间位置，在添加元素之前的循环查找是遍历元素最多的操作。
• 从集合尾部位置新增元素
  • 添加元素到尾部的操作中，在没有扩容的情况下，ArrayList的效率要高于LinkedList。
  • 这是因为ArrayList在添加元素到尾部的时候，不需要复制重排数据，效率非常高。
  • LinkedList虽然也不用循环查找元素，但LinkedList中多了new对象以及变换指针指向对象的过程，所以效率要低于ArrayList。

ArrayList和LinkedList删除元素

• 从集合头部位置删除元素
• 从集合中间位置删除元素
• 从集合尾部位置删除元素

ArrayList和LinkedList的删除的过程与新增过程的原理一样。

ArrayList和LinkedList遍历元素

• for(;;)循环
  • LinkedList的for循环性能是最差的，而ArrayList的for循环性能是最好的。
• 迭代器迭代循环
  • LinkedList的迭代循环遍历和ArrayList的迭代循环遍历性能相当，也不会太差，所以在遍历LinkedList时，要切忌使用for循环遍历。

合理使用Stream

• 在循环迭代次数较少的情况下，常规的迭代方式性能反而更好；
• 在单核CPU服务器配置环境中，也是常规迭代方式更有优势；
• 而在大数据循环迭代中，如果服务器是多核CPU的情况下，Stream的并行迭代优势明显。

我们在平时处理大数据的集合时，应该尽量考虑将应用部署在多核CPU环境下，并且使用Stream的并行迭代方式进行处理。

HashMap

在使用HashMap时，可以结合自己的场景来设置初始容量和加载因子两个参数。

• 当查询操作较为频繁时，我们可以适当地减少加载因子；
• 如果对内存利用率要求比较高，我可以适当的增加加载因子。

我们还可以在预知存储数据量的情况下，提前设置初始容量（初始容量=预知数据量/加载因子）。这样做的好处是可以减少 resize() 操作，提高HashMap的效率。