Java企业级应用性能优化实战

在企业级Java应用开发中，性能优化是确保系统稳定运行的关键因素。本文将从多个维度深入分析Java应用性能瓶颈，并提供实战优化方案。

🎯 性能优化核心领域

1. 对象操作性能优化

在企业应用中，对象拷贝是一个高频操作，特别是在分层架构中的DO、DTO、VO转换。选择合适的拷贝工具对系统性能影响巨大。

性能测试结果显示：

• BeanCopier性能比BeanUtils快30～45倍
• 不同缓存策略对性能影响显著
• 字节码生成vs反射调用的巨大差异

详细的性能测试数据和优化建议请参考：
BeanCopier性能测评

最佳实践：

// 推荐：使用缓存的BeanCopier
public class CopyUtils {
   
   
    private static final Map<String, BeanCopier> COPIER_CACHE = new ConcurrentHashMap<>();
    
    public static <T> T copy(Object source, Class<T> targetClass) {
   
   
        String key = source.getClass().getName() + "_" + targetClass.getName();
        BeanCopier copier = COPIER_CACHE.computeIfAbsent(key, 
            k -> BeanCopier.create(source.getClass(), targetClass, false));
        
        try {
   
   
            T target = targetClass.newInstance();
            copier.copy(source, target, null);
            return target;
        } catch (Exception e) {
   
   
            throw new RuntimeException("对象拷贝失败", e);
        }
    }
}

2. 缓存策略优化

// 多级缓存架构
@Service
public class UserService {
   
   
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;
    
    // L1缓存：本地缓存
    private final Cache<String, User> localCache = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(1000)
        .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)
        .build();
    
    public User getUserById(String userId) {
   
   
        // L1缓存查询
        User user = localCache.getIfPresent(userId);
        if (user != null) {
   
   
            return user;
        }
        
        // L2缓存查询（Redis）
        user = (User) redisTemplate.opsForValue().get("user:" + userId);
        if (user != null) {
   
   
            localCache.put(userId, user);
            return user;
        }
        
        // 数据库查询
        user = userRepository.findById(userId);
        if (user != null) {
   
   
            // 写入缓存
            redisTemplate.opsForValue().set("user:" + userId, user, 30, TimeUnit.MINUTES);
            localCache.put(userId, user);
        }
        
        return user;
    }
}

3. 数据库访问优化

// 批量操作优化
@Service
public class BatchOperationService {
   
   
    
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    
    // 批量插入
    public void batchInsert(List<User> users) {
   
   
        String sql = "INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (?, ?, ?)";
        
        jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {
   
   
            @Override
            public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {
   
   
                User user = users.get(i);
                ps.setString(1, user.getId());
                ps.setString(2, user.getName());
                ps.setString(3, user.getEmail());
            }
            
            @Override
            public int getBatchSize() {
   
   
                return users.size();
            }
        });
    }
    
    // 分页查询优化
    public Page<User> findUsersWithCursor(String cursor, int limit) {
   
   
        String sql = "SELECT * FROM users WHERE id > ? ORDER BY id LIMIT ?";
        List<User> users = jdbcTemplate.query(sql, 
            new Object[]{
   
   cursor, limit + 1}, 
            new BeanPropertyRowMapper<>(User.class));
        
        boolean hasNext = users.size() > limit;
        if (hasNext) {
   
   
            users.remove(users.size() - 1);
        }
        
        String nextCursor = hasNext ? users.get(users.size() - 1).getId() : null;
        return new