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性能优化实践总结——JAVA_java性能优化
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1、 衡量程序性能的指标
- 并发：同一时间有多少请求访问
- TPS：transaction per second(每秒的事物数)
- QPS：query per second(每秒请求数)
- 耗时：端到端耗时，服务端耗时，应用程序耗时
- 95线：95%的请求落在什么范围内
- 99线：99%的请求落在什么范围内
2、Java 程序性能优化切入点
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硬件优化：增加 CPU、内存、磁盘等硬件资源，提高程序运行效率。
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JVM 参数优化：调整 JVM 参数，包括堆大小、垃圾回收机制等，提高 JVM 性能。
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代码优化：包括算法优化、数据结构优化、避免重复计算、复用优化、结果集优化（JSON）、资源冲突优化等。
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计算优化：使用多线程技术，变同步为异步；惰性加载（使用设计模式优化业务），提高程序性能。
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数据库优化：包括索引优化、SQL 语句优化等，提高数据库查询效率。
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网络优化：包括减少网络传输数据量、使用缓存等，提高网络传输效率。
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缓存优化：使用缓存技术，减少程序对数据库等资源的访问，提高程序响应速度。
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日志优化：包括日志级别、日志格式等，减少不必要的日志输出，提高程序性能。
3、获取程序的性能数据
1、nmon:获取系统性能数据
- nmon是一种在 AIX 与各种 Linux 操作系统上广泛使用的监控与分析工具
- 它能在系统运行过程中实时地捕捉系统资源的使用情况，记录的信息比较全面
- 它可将服务器系统资源耗用情况收集起来并输出一个特定的文件，并可利用 excel 分析工具（nmon analyser）进行数据的统计分析
2、jvisualvm:获取JVM性能数据
它提供了一个可视界面，用于查看 Java 虚拟机 (Java Virtual Machine, JVM) 上运行的基于 Java 技术的应用程序（Java 应用程序）的详细信息。
3、jmc:获取Java应用详细性能数据
性能监测图形化，通过jdk自带的JMC工具即可轻松实现。
4、arthas:获取单个请求的调用链耗时
5、wrk获取Web接口的性能数据
HTTP基准测试工具，能够在单个多核CPU上运行时产生大量负载。它结合了多线程设计和可扩展的事件通知系统，如epoll和kqueue，以及使用了redis的’ae’事件循环，可以用很少的线程压出很大的并发量。
wrk压测教程
4、应用程序优化
1、缓冲区
缓冲（Buffer）通过对数据进行暂存，然后批量进行传输或者操作，多采用顺序方式，来缓解不同设备之间次数频繁但速度缓慢的随机读写。
1、优势
- 缓冲双方能各自保持自己的操作节奏，操作处理顺序也不会打乱，可以 one by one 顺序进行；
- 以批量的方式处理，减少网络交互和繁重的 I/O 操作，从而减少性能损耗；
- 优化用户体验，比如常见的音频/视频缓冲加载，通过提前缓冲数据，达到流畅的播放效果。
2、应用
3、常见的使用缓冲区来提升性能的做法：
- StringBuilder 和 StringBuffer，通过将要处理的字符串缓冲起来，最后完成拼接，提高字符串拼接的性能；
- 操作系统在写入磁盘，或者网络 I/O 时，会开启特定的缓冲区，来提升信息流转的效率。通常可使用 flush 函数强制刷新数据，比如通过调整 Socket 的参数 SO_SNDBUF 和 SO_RCVBUF 提高网络传输性能；
- MySQL 的 InnoDB 引擎，通过配置合理的 innodb_buffer_pool_size，减少换页，增加数据库的性能；
- 在一些比较底层的工具中，也会变相地用到缓冲。比如常见的 ID 生成器，使用方通过缓冲一部分 ID 段，就可以避免频繁、耗时的交互。
2、缓存
1、进程内缓存
在 Java 中，进程内缓存，就是我们常说的堆内缓存。Spring 的默认实现里，就包含 Ehcache、JCache、Caffeine、Guava Cache 等。
以Guava 的 LoadingCache为例：
缓存一般是比较昂贵的组件，容量是有限制的，设置得过小，或者过大，都会影响缓存性能：
- 缓存空间过小，就会造成高命中率的元素被频繁移出，失去了缓存的意义。
- 缓存空间过大，不仅浪费宝贵的缓存资源，还会对垃圾回收产生一定的压力。
LoadingCache的常见操作:
（1）缓存初始化
首先，我们可以通过下面的参数设置一下 LC 的大小。一般，我们只需给缓存提供一个上限。
- maximumSize 这个参数用来设置缓存池的最大容量，达到此容量将会清理其他元素;
- initialCapacity 默认值是 16，表示初始化大小；
- concurrencyLevel 默认值是 4，和初始化大小配合使用，表示会将缓存的内存划分成 4 个 segment，用来支持高并发的存取。
（2）缓存操作
那么缓存数据是怎么放进去的呢？有两种模式：
- 使用 put 方法手动处理，比如，我从数据库里查询出一个 User 对象，然后手动调用代码进去；
- 主动触发（ 这也是 Loading 这个词的由来），通过提供一个 CacheLoader 的实现，就可以在用到这个对象的时候，进行延迟加载。
public static void main(String[] args) {
LoadingCache<String, String> lc = CacheBuilder
.newBuilder()
.build(new CacheLoader<String, String>() {
@Override
public String load(String key) throws Exception {
return slowMethod(key);
}
});
}
static String slowMethod(String key) throws Exception {
Thread.sleep(1000);
return key + ".result";
}
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（3）回收策略
- 第一种回收策略基于容量，这个比较好理解，也就是说如果缓存满了，就会按照 LRU 算法来移除其他元素。
- 第二种回收策略基于时间：一种方式是，通过 expireAfterWrite 方法设置数据写入以后在某个时间失效；另一种是，通过 expireAfterAccess 方法设置最早访问的元素，并优先将其删除。
- 第三种回收策略基于 JVM 的垃圾回收，我们都知道对象的引用有强、软、弱、虚等四个级别，通过 weakKeys 等函数即可设置相应的引用级别。当 JVM 垃圾回收的时候，会主动清理这些数据。
（4）缓存造成内存故障
LC 可以通过 recordStats 函数，对缓存加载和命中率等情况进行监控。
值得注意的是：LC 是基于数据条数而不是基于缓存物理大小的，所以如果你缓存的对象特别大，就会造成不可预料的内存占用。
围绕这点，引出一个由于不正确使用缓存导致的常见内存故障：
大多数堆内缓存，都会将对象的引用设置成弱引用或软引用，这样内存不足时，可以优先释放缓存占用的空间，给其他对象腾出地方。这种做法的初衷是好的，但容易出现问题。
当缓存使用非常频繁，数据量又比较大的情况下，缓存会占用大量内存，如果此时发生了垃圾回收（GC），缓存空间会被释放掉，但又被迅速占满，从而会再次触发垃圾回收。如此往返，GC 线程会耗费大量的 CPU 资源，缓存也就失去了它的意义。
（5）缓存算法
堆内缓存最常用的有 FIFO、LRU、LFU 这三种算法。
- FIFO:这是一种先进先出的模式。如果缓存容量满了，将会移除最先加入的元素。这种缓存实现方式简单，但符合先进先出的队列模式场景的功能不多，应用场景较少。
- LRU:LRU 是最近最少使用的意思，当缓存容量达到上限，它会优先移除那些最久未被使用的数据，LRU是目前最常用的缓存算法，稍后我们会使用 Java 的 API 简单实现一个。
- LFU:LFU 是最近最不常用的意思。相对于 LRU 的时间维度，LFU 增加了访问次数的维度。如果缓存满的时候，将优先移除访问次数最少的元素；而当有多个访问次数相同的元素时，则优先移除最久未被使用的元素。
（6）缓存优化的一般思路
一般，缓存针对的主要是读操作。当你的功能遇到下面的场景时，就可以选择使用缓存组件进行性能优化：
- 存在数据热点，缓存的数据能够被频繁使用；
- 读操作明显比写操作要多；’
- 下游功能存在着比较悬殊的性能差异，下游服务能力有限；
- 加入缓存以后，不会影响程序的正确性，或者引入不可预料的复杂性。
缓存组件和缓冲类似，也是在两个组件速度严重不匹配的时候，引入的一个中间层，但它们服务的目标是不同的：
- 缓冲，数据一般只使用一次，等待缓冲区满了，就执行 flush 操作；
- 缓存，数据被载入之后，可以多次使用，数据将会共享多次。
缓存最重要的指标就是命中率，有以下几个因素会影响命中率。
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缓存容量：缓存的容量总是有限制的，所以就存在一些冷数据的逐出问题。但缓存也不是越大越好，它不能明显挤占业务的内存。
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数据集类型：如果缓存的数据是非热点数据，或者是操作几次就不再使用的冷数据，那命中率肯定会低，缓存也会失去了它的作用。
（7）缓存失效策略
推荐使用 Guava Cache 或者 Caffeine 作为堆内缓存解决方案，然后通过它们提供的一系列监控指标，来调整缓存的大小和内容，一般来说： -
缓存命中率达到 50% 以上，作用就开始变得显著；
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缓存命中率低于 10%，那就需要考虑缓存组件的必要性了；
缓存算法也会影响命中率和性能，目前效率最高的算法是 Caffeine 使用的 W-TinyLFU 算法，它的命中率非常高，内存占用也更小。新版本的 spring-cache，已经默认支持 Caffeine。
2.分布式缓存——Redis
一种集中管理的思想。如果我们的服务有多个节点，堆内缓存在每个节点上都会有一份；而分布式缓存，所有的节点，共用一份缓存，既节约了空间，又减少了管理成本。
在分布式缓存领域，使用最多的就是 Redis。Redis 支持非常丰富的数据类型，包括字符串（string）、列表（list）、集合（set）、有序集合（zset）、哈希表（hash）等常用的数据结构。当然，它也支持一些其他的比如位图（bitmap）一类的数据结构。
（1）SpringBoot 如何使用 Redis
使用 SpringBoot 可以很容易地对 Redis 进行操作（完整代码见仓库）。Java 的 Redis的客户端，常用的有三个：jedis、redisson 和 lettuce，Spring 默认使用的是 lettuce。
lettuce 是使用 netty 开发的，操作是异步的，性能比常用的 jedis 要高；redisson 也是异步的，但它对常用的业务操作进行了封装，适合书写有业务含义的代码。
- 通过坐标引入下面的 jar 包即可方便地使用 Redis。
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
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使用 RedisTemplate 这个类，它针对不同的数据类型，抽象了相应的方法组。
- 另外一种方式，就是使用 Spring 抽象的缓存包 spring-cache。它使用注解，采用 AOP的方式，对 Cache 层进行了抽象，可以在各种堆内缓存框架和分布式框架之间进行切换。这是它的 maven 坐标。
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
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使用 spring-cache 有三个步骤：
- 在启动类上加入 @EnableCaching 注解；
- 使用 CacheManager 初始化要使用的缓存框架，使用 @CacheConfig 注解注入要使用的资源；
- 使用 @Cacheable 等注解对资源进行缓存；
针对缓存操作的注解，有三个：
- @Cacheable 表示如果缓存系统里没有这个数值，就将方法的返回值缓存起来；
- @CachePut 表示每次执行该方法，都把返回值缓存起来；
- @CacheEvict 表示执行方法的时候，清除某些缓存值。
我们系统使用的是第二种方式：
应用案例：缓存远程服务数据
（2）缓存穿透、击穿和雪崩
- 缓存穿透：命中率有关。如果命中率很低，那么压力就会集中在数据库持久层。假如能找到相关数据，我们就可以把它缓存起来。但问题是，本次请求，在缓存和持久层都没有命中，这种情况就叫缓存的穿透。例如：在一个登录系统中，有外部攻击，一直尝试使用不存在的用户进行登录，这些用户都是虚拟的，不能有效地被缓存起来，每次都会到数据库中查询一次，最后就会造成服务的性能故障。
解决方案：
第一种就是把空对象缓存起来。不是持久层查不到数据吗？那么我们就可以把本次请求的结果设置为 null，然后放入到缓存中。通过设置合理的过期时间，就可以保证后端数据库的安全。
缓存空对象会占用额外的缓存空间，还会有数据不一致的时间窗口，所以第二种方法就是针对大数据量的、有规律的键值，使用布隆过滤器进行处理。一条记录存在与不存在，是一个 Bool 值，只需要使用 1 比特就可存储。布隆过滤器就可以把这种是、否操作，压缩到一个数据结构中。比如手机号，用户性别这种数据，就非常适合使用布隆过滤器。 - 缓存击穿：指的也是用户请求落在数据库上的情况，大多数情况，是由于缓存时间批量过期引起的。我们一般会对缓存中的数据，设置一个过期时间。如果在某个时刻从数据库获取了大量数据，并设置了同样的过期时间，它们将会在同一时刻失效，造成和缓存的击穿。
解决方案：
对于比较热点的数据，我们就可以设置它不过期；或者在访问的时候，更新它的过期时间；批量入库的缓存项，也尽量分配一个比较平均的过期时间，避免同一时间失效。 - 缓存雪崩：缓存是用来对系统加速的，后端的数据库只是数据的备份，而不是作为高可用的备选方案。当缓存系统出现故障，流量会瞬间转移到后端的数据库。过不了多久，数据库将会被大流量压垮挂掉，这种级联式的服务故障，可以形象地称为雪崩。
解决方案：Redis 提供了主从和 Cluster 的模式，其中 Cluster 模式使用简单，每个分片也能单独做主从，可以保证极高的可用性。另外，我们对数据库的性能瓶颈有一个大体的评估。如果缓存系统当掉，那么流向数据库的请求，就可以使用限流组件，将请求拦截在外面。
（3）缓存一致性
我们首先来看问题是怎么发生的。对于一个缓存项来说，常用的操作有四个：写入、更新、读取、删除。
- 写入：缓存和数据库是两个不同的组件，只要涉及双写，就存在只有一个写成功的可能性，造成数据不一致。
- 更新：更新的情况类似，需要更新两个不同的组件。
- 读取：读取要保证从缓存中读到的信息是最新的，是和数据库中的是一致的。
- 删除：当删除数据库记录的时候，如何把缓存中的数据也删掉？
由于业务逻辑大多数情况下，是比较复杂的。其中的更新操作，就非常昂贵，比如一个用户的余额，就是通过计算一系列的资产算出来的一个数。如果这些关联的资产，每个地方改动的时候，都去刷新缓存，那代码结构就会非常混乱，以至于无法维护。
推荐使用触发式的缓存一致性方式，使用懒加载的方式，可以让缓存的同步变得非常简单：
- 当读取缓存的时候，如果缓存里没有相关数据，则执行相关的业务逻辑，构造缓存数据存入到缓存系统；
- 当与缓存项相关的资源有变动，则先删除相应的缓存项，然后再对资源进行更新，这个时候，即使是资源更新失败，也是没有问题的。
这种操作，除了编程模型简单，有一个明显的好处。我只有在用到这个缓存的时候，才把它加载到缓存系统中。如果每次修改 都创建、更新资源，那缓存系统中就会存在非常多的冷数据。但这样还是有问题。我们上面提到的缓存删除动作，和数据库的更新动作，明显是不在一个事务里的。如果一个请求删除了缓存，同时有另外一个请求到来，此时发现没有相关的缓存项，就从数据库里加载了一份到缓存系统。接下来，数据库的更新操作也完成了，此时数据库的内容和缓存里的内容，就产生了不一致。
解决方案：可以使用分布式锁来解决这个问题，将缓存操作和数据库删除操作，与其他的缓存读操作，使用锁进行资源隔离即可。一般来说，读操作是不需要加锁的，它会在遇到锁的时候，重试等待，直到超时。
3、池化策略
在我们平常的编码中，通常会将一些对象保存起来，这主要考虑的是对象的创建成本。比如像线程资源、数据库连接资源或者 TCP 连接等，这类对象的初始化通常要花费比较长的时间，如果频繁地申请和销毁，就会耗费大量的系统资源，造成不必要的性能损失。
并且这些对象都有一个显著的特征，就是通过轻量级的重置工作，可以循环、重复地使用。这个时候，我们就可以使用一个虚拟的池子，将这些资源保存起来，当使用的时候，我们就从池子里快速获取一个即可。
在 Java 中，池化技术应用非常广泛，常见的就有数据库连接池、线程池等。
（1）公用池化包 Commons Pool 2.0
GenericObjectPool 是对象池的核心类，通过传入一个对象池的配置和一个对象的工厂，即可快速创建对象池。
public GenericObjectPool(
final PooledObjectFactory<T> factory,
final GenericObjectPoolConfig<T> config)
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Redis 的常用客户端 Jedis，就是使用 Commons Pool 管理连接池的，可以说是一个最佳实践。下图是 Jedis 使用工厂创建对象的主要代码块。对象工厂类最主要的方法就是makeObject，它的返回值是 PooledObject 类型，可以将对象使用 new DefaultPooledObject<>(obj) 进行简单包装返回。
我们再来介绍一下对象的生成过程，如下图，对象在进行获取时，将首先尝试从对象池里拿出一个，如果对象池中没有空闲的对象，就使用工厂类提供的方法，生成一个新的。
那对象是存在什么地方的呢？这个存储的职责，就是由一个叫作 LinkedBlockingDeque的结构来承担的，它是一个双向的队列。
一个池化对象在整个池子中的生命周期。如下图所示，池子的操作主要有两个：一个是业务线程，一个是检测线程。
对象池在进行初始化时，要指定三个主要的参数：
- maxTotal 对象池中管理的对象上限
- maxIdle 最大空闲数
- minIdle 最小空闲数
其中 maxTotal 和业务线程有关，当业务线程想要获取对象时，会首先检测是否有空闲的对象。如果有，则返回一个；否则进入创建逻辑。此时，如果池中个数已经达到了最大值，就会创建失败，返回空对象。对象在获取的时候，有一个非常重要的参数，那就是最大等待时间（maxWaitMillis），这个参数对应用方的性能影响是比较大的。该参数默认为 -1，表示永不超时，直到有对象空闲。
如果对象创建非常缓慢或者使用非常繁忙，业务线程会持续阻塞 （blockWhenExhausted 默认为 true），进而导致正常服务也不能运行。
这种情况需要设置最大等待时间，设置成接口可以忍受的最大延迟。比如，一个正常服务响应时间 10ms 左右，达到 1 秒钟就会感觉到卡顿，那么这个参数设置成 500~1000ms 都是可以的。超时之后，会抛出 NoSuchElementException 异常，请求会快速失败，不会影响其他业务线程，这种 Fail Fast 的思想，应用也很广泛。
（2）数据库连接池 HikariCP
HikariCP 源于日语“光”的意思（和光速一样快），它是 SpringBoot 中默认的数据库连接池。数据库是我们工作中经常使用到的组件，针对数据库设计的客户端连接池是非常多的，它的设计原理也是池化思想，可以有效地减少数据库连接创建、销毁的资源消耗。
同是连接池，它们的性能也是有差别的，下图是 HikariCP 官方的一张测试图，可以看到它优异的性能：
HikariCP 为什么快呢？主要有三个方面：
- 它使用 FastList 替代 ArrayList，通过初始化的默认值，减少了越界检查的操作；
- 优化并精简了字节码，通过使用 Javassist，减少了动态代理的性能损耗，比如使用 invokestatic 指令代替 invokevirtual 指令；
- 实现了无锁的 ConcurrentBag，减少了并发场景下的锁竞争。
（3）考虑使用池化来增加系统性能的场景
- 对象的创建或者销毁，需要耗费较多的系统资源；
- 对象的创建或者销毁，耗时长，需要繁杂的操作和较长时间的等待；
- 对象创建后，通过一些状态重置，可被反复使用。
将对象池化之后，只是开启了第一步优化。要想达到最优性能，就不得不调整池的一些关键参数，合理的池大小加上合理的超时时间，就可以让池发挥更大的价值。和缓存的命中率类似，对池的监控也是非常重要的。
4、用设计模式优化性能
- 代理模式：Java 中实现动态代理主要有两种模式：一种是使用 JDK，另外一种是使用 CGLib。
其中，JDK 方式是面向接口的，主 要的相关类是 InvocationHandler 和 Proxy；
CGLib 可以代理普通类，主要的相关类是 MethodInterceptor 和 Enhancer。 - 单例模式：Spring 在创建组件的时候，可以通过 scope 注解指定它的作用域，用来标示这是一个prototype（多例）还是 singleton（单例）。
- 享元模式：专门针对性能优化的设计模式，它通过共享技术，最大限度地复用对象。
- 原型模式：比较类似于复制粘贴的思想，它可以首先创建一个实例，然后通过这个实例进行新对象的创建。在 Java 中，最典型的就是 Object 类的 clone 方法。
5、大对象处理
这里的“大对象”，是一个泛化概念，它可能存放在 JVM 中，也可能正在网络上传输，也可能存在于数据库中。
1、大对象影响应用性能的原因
- 第一，大对象占用的资源多，垃圾回收器要花一部分精力去对它进行回收；
- 第二，大对象在不同的设备之间交换，会耗费网络流量，以及昂贵的 I/O；
- 第三，对大对象的解析和处理操作是耗时的，对象职责不聚焦，就会承担额外的性能开销。
结合我们前面提到的缓存，以及对象的池化操作，加上对一些中间结果的保存，我们能够对大对象进行初步的提速。
2、集合大对象扩容
对象扩容，在 Java 中是司空见惯的现象，比如 StringBuilder、StringBuffer、HashMap，ArrayList 等。概括来讲，Java 的集合，包括 List、Set、Queue、Map 等，其中的数据都不可控。在容量不足的时候，都会有扩容操作，扩容操作需要重新组织数据，所以都不是线程安全的。
StringBuilder 的扩容代码：
void expandCapacity(int minimumCapacity) {
int newCapacity = value.length * 2 + 2;
if (newCapacity - minimumCapacity < 0)
newCapacity = minimumCapacity;
if (newCapacity < 0) {
if (minimumCapacity < 0) // overflow
throw new OutOfMemoryError();
newCapacity = Integer.MAX_VALUE;
}
value = Arrays.copyOf(value, newCapacity);
}
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容量不够的时候，会将内存翻倍，并使用 Arrays.copyOf 复制源数据。
下面是 HashMap 的扩容代码，扩容后大小也是翻倍。它的扩容动作就复杂得多，除了有负载因子的影响，它还需要把原来的数据重新进行散列，由于无法使用 native 的 Arrays.copy 方法，速度就会很慢。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
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List 的代码大家可自行查看，也是阻塞性的，扩容策略是原长度的 1.5 倍。
由于集合在代码中使用的频率非常高，如果你知道具体的数据项上限，那么不妨设置一个合理的初始化大小。比如，HashMap 需要 1024 个元素，需要 7 次扩容，会影响应用的性能。
案例：RPC远程获取“任务定义”大对象的部分信息，只获取有效信息即可。
应用背景：数据量达到200W+的时候，一次单位下载就要耗时一个多小时。
//远程调用网报服务
Map<String, String> taskInfoMap = null;
try {
taskInfoMap = unitDownloadFeign.getTaskInfo(taskCode, param.getFormSchemeKey(), param.getToken());
} catch (Exception e) {
logger.error("远程调用网报服务异常：" + e.getMessage(), e);
result = new ResultObject(500, "远程调用网报服务异常：" + e.getMessage(), map);
return result;
}
if (taskInfoMap.size() == 0) {
result = new ResultObject(500, "网报中未匹配到标识一致的任务！", map);
return result;
}
String netEntityId = taskInfoMap.get("entityId");
String netTaskTitle = taskInfoMap.get("taskTitle");
String netOrgName = taskInfoMap.get("orgName");
String netVersionStr = taskInfoMap.get("version");
String hasFmdm = taskInfoMap.get("hasFmdm");
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批量处理数据：每5000条记录存储在一个clob字段中
private void generateDetails(UnitDownloadLog downloadLog, UnitLog unitLog) {
// 日志详情表
Detail detail = new Detail();
detail.setLogId(downloadLog.getKey());
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
String addUnit;
String updateUnit;
String failUnit;
String failReason;
try {
// 单位数量小于等于5000，一次性写入数据库表中
if (lessFiveThousand(unitLog.getAddUintList()) && lessFiveThousand(unitLog.getUpdateUnitList()) && lessFiveThousand(unitLog.getFailUnitList()) && lessFiveThousand(unitLog.getFailReasonList())) {
detail.setId(UUID.randomUUID().toString());
List<String> addUintList = unitLog.getAddUintList();
addUnit = mapper.writeValueAsString(addUintList);
detail.setAddUnit(addUnit);
unitLog.getAddUintList().removeAll(addUintList);
List<String> updateUnitList = unitLog.getUpdateUnitList();
updateUnit = mapper.writeValueAsString(updateUnitList);
detail.setUpdateUnit(updateUnit);
unitLog.getUpdateUnitList().removeAll(updateUnitList);
List<String> failUnitList = unitLog.getFailUnitList();
failUnit = mapper.writeValueAsString(failUnitList);
detail.setFailUnit(failUnit);
unitLog.getFailUnitList().removeAll(failUnitList);
List<String> failReasonList = unitLog.getFailReasonList();
failReason = mapper.writeValueAsString(failReasonList);
detail.setFailReason(failReason);
unitLog.getFailReasonList().removeAll(failReasonList);
// 入库
detailsDao.insertDetail(detail);
} else {
// 分批次，每次5000条数据，写入数据库表中
detail.setId(UUID.randomUUID().toString());
List<String> addList;
if (!lessFiveThousand(unitLog.getAddUintList())) {
addList = unitLog.getAddUintList().subList(0, DownloadConst.FIVE_THOUSAND);
} else {
addList = unitLog.getAddUintList();
}
detail.setAddUnit(mapper.writeValueAsString(addList));
unitLog.getAddUintList().removeAll(addList);
List<String> updateList;
if (!lessFiveThousand(unitLog.getUpdateUnitList())) {
updateList = unitLog.getUpdateUnitList().subList(0, DownloadConst.FIVE_THOUSAND);
} else {
updateList = unitLog.getUpdateUnitList();
}
detail.setUpdateUnit(mapper.writeValueAsString(updateList));
unitLog.getUpdateUnitList().removeAll(updateList);
List<String> failList;
if (!lessFiveThousand(unitLog.getFailUnitList())) {
failList = unitLog.getFailUnitList().subList(0, DownloadConst.FIVE_THOUSAND);
} else {
failList = unitLog.getFailUnitList();
}
detail.setFailUnit(mapper.writeValueAsString(failList));
unitLog.getFailUnitList().removeAll(failList);
List<String> reasonList;
if (!lessFiveThousand(unitLog.getFailReasonList())) {
reasonList = unitLog.getFailReasonList().subList(0, DownloadConst.FIVE_THOUSAND);
} else {
reasonList = unitLog.getFailReasonList();
}
detail.setFailReason(mapper.writeValueAsString(reasonList));
unitLog.getFailReasonList().removeAll(reasonList);
// 入库
detailsDao.insertDetail(detail);
generateDetails(downloadLog, unitLog);
}
} catch (JsonProcessingException e) {
logger.error("单位下载，生成日志详情异常:" + e.getMessage(), e);
throw new RuntimeException(e);
} catch (DBParaException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
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6、并行计算
（1）并行获取数据
在我们的平常的业务中，有计算密集型任务和 I/O 密集型任务之分。
- I/O 密集型任务
对于我们常见的互联网服务来说，大多数是属于 I/O 密集型的，比如等待数据库的 I/O，等待网络 I/O 等。在这种情况下，当线程数量等于 I/O 任务的数量时，效果是最好的。虽然线程上下文切换会有一定的性能损耗，但相对于缓慢的 I/O 来说，这点损失是可以接受的。 - 计算密集型任务
计算密集型的任务却正好相反，比如一些耗时的算法逻辑。CPU 要想达到最高的利用率，提高吞吐量，最好的方式就是：让它尽量少地在任务之间切换，此时，线程数等于 CPU 数量，是效率最高的。
核心线程数另一种结论：
- CPU密集型：CPU核数+1
- IO密集型：CPU核数*2
动态获取CPU核数方法：
Runtime.getRuntime().availableProcessors()
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生产环境案例：同步8张表的数据
private AtomicInteger syncDataFromDesToRunByAsync () {
AtomicInteger tableCount = new AtomicInteger();
ExecutorService poolExecutor = Executors.newFixedThreadPool(8);
CompletableFuture<Void> versionTask = CompletableFuture.runAsync(() -> {
// 清除运行期数据
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("delete from %s", YthConst.TABLE_YTH_VERSION));
// insert into 运行期表 select * from 设计期表:insert into yth_table select * from yth_table_des
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("insert into %s select * from %s", YthConst.TABLE_YTH_VERSION, YthConst.TABLE_YTH_VERSION_DES));
tableCount.getAndIncrement();
logger.info("(1).同步[{}]表数据成功", YthConst.TABLE_YTH_VERSION);
}, poolExecutor);
CompletableFuture<Void> tableTask = CompletableFuture.runAsync(() -> {
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("delete from %s", YthConst.YTH_TABLE));
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("insert into %s select * from %s", YthConst.YTH_TABLE, YthConst.YTH_TABLE_DES));
tableCount.getAndIncrement();
logger.info("(2).同步[{}]表数据成功", YthConst.YTH_TABLE);
},
poolExecutor);
CompletableFuture<Void> fieldTask = CompletableFuture.runAsync(() -> {
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("delete from %s", YthConst.TABLE_YTH_FIELD));
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("insert into %s select * from %s", YthConst.TABLE_YTH_FIELD, YthConst.TABLE_YTH_FIELD_DES));
tableCount.getAndIncrement();
logger.info("(3).同步[{}]表数据成功", YthConst.TABLE_YTH_FIELD);
},
poolExecutor);
CompletableFuture<Void> indexTask = CompletableFuture.runAsync(() -> {
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("delete from %s", YthConst.TABLE_YTH_INDEX));
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("insert into %s select * from %s", YthConst.TABLE_YTH_INDEX, YthConst.TABLE_YTH_INDEX_DES));
tableCount.getAndIncrement();
logger.info("(4).同步[{}]表数据成功", YthConst.TABLE_YTH_INDEX);
},
poolExecutor);
CompletableFuture<Void> groupTask = CompletableFuture.runAsync(() -> {
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("delete from %s", YthConst.TABLE_YTH_TABLE_GROUP));
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("insert into %s select * from %s", YthConst.TABLE_YTH_TABLE_GROUP, YthConst.TABLE_YTH_TABLE_GROUP_DES));
tableCount.getAndIncrement();
logger.info("(5).同步[{}]表数据成功", YthConst.TABLE_YTH_TABLE_GROUP);
},
poolExecutor);
CompletableFuture<Void> rangeTask = CompletableFuture.runAsync(() -> {
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("delete from %s", YthConst.TABLE_YTH_RANGE));
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("insert into %s select * from %s", YthConst.TABLE_YTH_RANGE, YthConst.TABLE_YTH_RANGE_DES));
tableCount.getAndIncrement();
logger.info("(6).同步[{}]表数据成功", YthConst.TABLE_YTH_RANGE);
},
poolExecutor);
CompletableFuture<Void> codesetTask = CompletableFuture.runAsync(() -> {
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("delete from %s", YthConst.TABLE_YTH_CODESET));
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("insert into %s select * from %s", YthConst.TABLE_YTH_CODESET, YthConst.TABLE_YTH_CODESET_DES));
tableCount.getAndIncrement();
logger.info("(7).同步[{}]表数据成功", YthConst.TABLE_YTH_CODESET);
},
poolExecutor);
CompletableFuture<Void> codeTask = CompletableFuture.runAsync(() -> {
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("delete from %s", YthConst.TABLE_YTH_CODE));
DiyDataSourceUtils.execute(jdbcTemplate, String.format("insert into %s select * from %s", YthConst.TABLE_YTH_CODE, YthConst.TABLE_YTH_CODE_DES));
tableCount.getAndIncrement();
logger.info("(8).同步[{}]表数据成功", YthConst.TABLE_YTH_CODE);
},
poolExecutor);
// allOf : 等待所有任务完成完成，是阻塞式等待，等待上面的异步任务都完成,注意join()方法抛出的是uncheck异常（即RuntimeException),不会强制开发者抛出，
CompletableFuture.allOf(tableTask, versionTask, fieldTask, indexTask, groupTask, rangeTask, codesetTask, codeTask).join();
// 关闭线程池
poolExecutor.shutdown();
return tableCount;
}
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（2）从池化对象原理看线程池
线程的资源也是比较昂贵的，频繁地创建和销毁同样会影响系统性能。
任务的创建过程：
（3）在 SpringBoot 中如何使用异步
需要在启动类上加上 @EnableAsync 注解，然后在需要异步执行的方法上加上 @Async 注解。
默认情况下，Spring 将启动一个默认的线程池供异步任务使用。这个线程池也是无限大的，资源使用不可控，所以强烈建议你使用代码设置一个适合自己的。
异步是一种编程模型，它通过将耗时的操作转移到后台线程运行，从而减少对主业务的堵塞，所以我们说异步让速度变快了。但如果你的系统资源使用已经到了极限，异步就不能产生任何效果了，它主要优化的是那些阻塞性的等待。
（4）使用多线程注意点
- StringBuilder 对应着 StringBuffer。后者主要是通过 synchronized 关键字实现了线程的同步。值得注意的是，在单个方法区域里，这两者是没有区别的，JIT 的编译优化会去掉 synchronized 关键字的影响。
- HashMap 对应着 ConcurrentHashMap。ConcurrentHashMap 的话题很大，这里提醒一下 JDK1.7 和 1.8 之间的实现已经不一样了。1.8 已经去掉了分段锁的概念（锁分离技术），并且使用 synchronized 来代替了 ReentrantLock。
- ArrayList 对应着 CopyOnWriteList。后者是写时复制的概念，适合读多写少的场景。
- LinkedList 对应着 ArrayBlockingQueue。ArrayBlockingQueue 对默认是不公平锁，可以修改构造参数，将其改成公平阻塞队列，它在 concurrent 包里使用得非常频繁。
- HashSet 对应着 CopyOnWriteArraySet。
（5）线程安全的重要性举例
SimpleDateFormat 是我们经常用到的日期处理类，但它本身不是线程安全的，在多线程运行环境下，会产生很多问题。
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/**
* <p>
* Title:
* </p>
*
* @Author: yangyongbing
* @Date: 2023-06-11 13:03
* @version: v1.0
*/
public class FaultDateFormat {
SimpleDateFormat format=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public static void main(String[] args) {
final FaultDateFormat faultDateFormat=new FaultDateFormat();
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
for(int i=0;i<1000;i++){
executor.submit(()->{
try {
System.out.println(faultDateFormat.format.parse("2023-06-11 13:09:40"));
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
executor.shutdown();
}
}
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执行上图的代码，可以看到，时间已经错乱了。
解决方式就是使用 ThreadLocal 局部变量，代码如下图所示，可以有效地解决线程安全问题。
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/**
* <p>
* Title:
* </p>
* * @Author: yangyongbing
* @Date: 2023-06-14 13:12
* @version: v1.0
*/
public class GoodDateFormat {
ThreadLocal<SimpleDateFormat> format= ThreadLocal.withInitial(() -> new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
public static void main(String[] args) {
final GoodDateFormat goodDateFormat=new GoodDateFormat();
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
for(int i=0;i<1000;i++){
executor.submit(()->{
try {
System.out.println(goodDateFormat.format.get().parse("2023-06-11 13:09:40"));
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
executor.shutdown();
}
}
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（6）线程的同步方式
- 使用 Object 类中的 wait、notify、notifyAll 等函数。由于这种编程模型非常复杂，现在已经很少用了。这里有一个关键点，那就是对于这些函数的调用，必须放在同步代码块里才能正常运行。
- 使用 ThreadLocal 线程局部变量的方式，每个线程一个变量。
- 使用 synchronized 关键字修饰方法或者代码块。这是 Java 中最常见的方式，有锁升级的概念。
- 使用 Concurrent 包里的可重入锁 ReentrantLock。使用 CAS 方式实现的可重入锁。
- 使用 volatile 关键字控制变量的可见性，这个关键字保证了变量的可见性，但不能保证它的原子性。
- 使用线程安全的阻塞队列完成线程同步。比如，使用 LinkedBlockingQueue 实现一个简单的生产者消费者。
- 使用原子变量。Atomic* 系列方法，也是使用 CAS 实现的。
- 使用 Thread 类的 join 方法，可以让多线程按照指定的顺序执行。
7、锁的优化
（1）加锁示例
来避免 SimpleDateFormat 在并发环境下引起的时间错乱问题。其实还有一种解决方式，就是通过对parse 方法进行加锁，也能保证日期处理类的正确运行
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/**
* <p>
* Title:
* </p>
* * @Author: yangyongbing
* @Date: 2023-06-11 13:32
* @version: v1.0
*/
public class ThreadSafeDateFormat {
SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public static void main(String[] args) {
final ThreadSafeDateFormat threadSafeDateFormat = new ThreadSafeDateFormat();
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
executor.submit(() -> {
try {
synchronized (threadSafeDateFormat) {
System.out.println(threadSafeDateFormat.format.parse("2023-06-11 13:09:40"));
}
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
executor.shutdown();
}
}
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锁对性能的影响，是非常大的。因为对资源加锁以后，资源就被加锁的线程独占，其他的线程就只能排队等待这个锁，此时程序由并行执行，变相地成了顺序执行，执行速度自然就降低了。
（2）加锁的方式
Java 中有两种加锁的方式：一种就是常见的synchronized 关键字，另外一种，就是使用 concurrent 包里面的 Lock。针对这两种锁，JDK 自身做了很多的优化，它们的实现方式也是不同的。
第一种：synchronied关键字
synchronized 关键字给代码或者方法上锁时，都有显示或者隐藏的上锁对象。当一个线程试图访问同步代码块时，它首先必须得到锁，而退出或抛出异常时必须释放锁。
- 给普通方法加锁时，上锁的对象是 this；
- 给静态方法加锁时，锁的是 class 对象；
- 给代码块加锁，可以指定一个具体的对象作为锁；
分级锁:
在 JDK 1.8 中，synchronized 的速度已经有了显著的提升，它都做了哪些优化呢？答案就是分级锁。JVM 会根据使用情况，对 synchronized 的锁，进行升级，它大体可以按照下面的路径进行升级：偏向锁 — 轻量级锁 — 重量级锁。
锁只能升级，不能降级，所以一旦升级为重量级锁，就只能依靠操作系统进行调度。
第二种：Lock
1.主要方法
Lock 是基于 AQS（AbstractQueuedSynchronizer）实现的，而 AQS 是基于 volitale 和 CAS 实现的。
Lock 与 synchronized 的使用方法不同，它需要手动加锁，然后在 finally 中解锁。Lock 接口比 synchronized 灵活性要高，我们来看一下几个关键方法。
- Lock： Lock 方法和 synchronized 没什么区别，如果获取不到锁，都会被阻塞；
- tryLock： 此方法会尝试获取锁，不管能不能获取到锁，都会立即返回，不会阻塞，它是有返回值的，获取到锁就会返回 true；
- tryLock(long time, TimeUnit unit)： 与 tryLock 类似，但它在拿不到锁的情况下，会等待一段时间，直到超时；
- LockInterruptibly： 与 Lock 类似，但是可以锁等待，可以被中断，中断后返回 InterruptedException；
一般情况下，使用 Lock 方法就可以；但如果业务请求要求响应及时，那使用带超时时间的tryLock是更好的选择：我们的业务可以直接返回失败，而不用进行阻塞等待。
tryLock 这种优化手段，采用降低请求成功率的方式，来保证服务的可用性，在高并发场景下常被高频采用。
2.读写锁
但对于有些业务来说，使用 Lock 这种粗粒度的锁还是太慢了。比如，对于一个HashMap 来说，某个业务是读多写少的场景，这个时候，如果给读操作，也加上和写操作一样的锁的话，效率就会很慢。
ReentrantReadWriteLock 是一种读写分离的锁，它允许多个读线程同时进行，但读和写、写和写是互斥的。
第三种：Redis 分布式锁
Redis分布式锁原理
（3）锁的优化技巧
1.死锁示例
public class DeadLockDemo {
public static void main(String[] args) {
Object object1 = new Object();
Object object2 = new Object();
Thread t1 = new Thread(() -> {
synchronized (object1) {
try {
Thread.sleep(200);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
synchronized (object2) {
}
}
}, "deadlock-demo-1");
t1.start();
Thread t2 = new Thread(() -> {
synchronized (object2) {
try {
Thread.sleep(200);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
synchronized (object1) {
}
}
}, "deadlock-demo-2");
t2.start();
}
}
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代码创建了两把对象锁，线程1 首先拿到了 object1 的对象锁，200ms 后尝试获取 object2 的对象锁。但这个时候，object2 的对象锁已经被线程2 获取了。这两个线程进入了相互等待的状态，产生了死锁。
使用我们上面提到的，带超时时间的 tryLock 方法，有一方超时让步，可以一定程度上避免死锁。
2、优化技巧
锁的优化理论其实很简单，那就是减少锁的冲突。无论是锁的读写分离，还是分段锁，本质上都是为了避免多个线程同时获取同一把锁。
所以我们可以总结一下优化的一般思路：减少锁的粒度、减少锁持有的时间、锁分级、锁分离 、锁消除、乐观锁、无锁等。
- 减小锁粒度：通过减小锁的粒度，可以将冲突分散，减少冲突的可能，从而提高并发量。简单来说，就是把资源进行抽象，针对每类资源使用单独的锁进行保护。
- 减少锁持有时间：通过让锁资源尽快地释放，减少锁持有的时间，其他线程可更迅速地获取锁资源，进行其他业务的处理。
- 锁分级： Synchronied 锁的锁升级，属于 JVM 的内部优化，它从偏向锁开始，逐渐升级为轻量级锁、重量级锁，这个过程是不可逆的。
- 锁分离：读写锁，就是锁分离技术。这是因为，读操作一般是不会对资源产生影响的，可以并发执行；写操作和其他操作是互斥的，只能排队执行。所以读写锁适合读多写少的场景。
- 锁消除：通过 JIT 编译器，JVM 可以消除某些对象的加锁操作。举个例子，大家都知道StringBuffer 和 StringBuilder 都是做字符串拼接的，而且前者是线程安全的。 但其实，如果这两个字符串拼接对象用在函数内，JVM 通过逃逸分析这个对象的作用范围就是在本函数中，就会把锁的影响给消除掉。
比如下面这段代码，它和 StringBuilder 的效果是一样的。
String m1(){
StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append("");
return sb.toString();
}
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（4）Synchronized和Lock对比
Lock 的功能是比 Synchronized 多的，能够对线程行为进行更细粒度的控制。
但如果只是用最简单的锁互斥功能，建议直接使用 Synchronized，有两个原因：
- Synchronized 的编程模型更加简单，更易于使用。
- Synchronized 引入了偏向锁，轻量级锁等功能，能够从 JVM 层进行优化，同时JIT 编译器也会对它执行一些锁消除动作。
8、Java代码优化技巧
1.使用局部变量可避免在堆上分配
由于堆资源是多线程共享的，是垃圾回收器工作的主要区域，过多的对象会造成 GC 压力。可以通过局部变量的方式，将变量在栈上分配。这种方式变量会随着方法执行的完毕而销毁，能够减轻 GC 的压力。
2.减少变量的作用范围
注意变量的作用范围，尽量减少对象的创建。如下面的代码，变量 a 每次进入方法都会创建，可以将它移动到 if 语句内部。
public void test1(String str) {
final int a = 100;
if (!StringUtils.isEmpty(str)) {
int b = a * a;
}
}
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3.访问静态变量直接使用类名
有的同学习惯使用对象访问静态变量，这种方式多了一步寻址操作，需要先找到变量对应的类，再找到类对应的变量，如下面的代码：
public class StaticCall {
public static final int A = 1;
void test() {
System.out.println(this.A);
System.out.println(StaticCall.A);
}
}
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对应的字节码为：
void test();
descriptor: ()V
flags:
Code:
stack=2, locals=1, args_size=1
0: getstatic #2 // Field java/lang/System.out:Ljava/io/PrintStream;
3: aload_0
4: pop
5: iconst_1
6: invokevirtual #3 // Method java/io/PrintStream.println:(I)V
9: getstatic #2 // Field java/lang/System.out:Ljava/io/PrintStream;
12: iconst_1
13: invokevirtual #3 // Method java/io/PrintStream.println:(I)V
16: return
LineNumberTable:
line 5: 0
line 6: 9
line 7: 16
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4.字符串拼接使用 StringBuilder
字符串拼接，使用 StringBuilder 或者 StringBuffer，不要使用 + 号。比如下面这段代码，在循环中拼接了字符串。
public String test() {
String str = "-1";
for (int i = 0; i < 10; i++) {
str += i;
}
return str;
}
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从下面对应的字节码内容可以看出，它在每个循环里都创建了一个 StringBuilder 对象。所以，我们在平常的编码中，显式地创建一次即可。
5: iload_2
6: bipush 10
8: if_icmpge 36
11: new #3 // class java/lang/StringBuilder
14: dup
15: invokespecial #4 // Method java/lang/StringBuilder."<init>":()V
18: aload_1
19: invokevirtual #5 // Method java/lang/StringBuilder.append:(Ljava/lang/String;)Ljava/lang/StringBuilder;
22: iload_2
23: invokevirtual #6 // Method java/lang/StringBuilder.append:(I)Ljava/lang/StringBuilder;
26: invokevirtual #7 // Method java/lang/StringBuilder.toString:()Ljava/lang/String;
29: astore_1
30: iinc 2, 1
33: goto 5
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5.重写对象的 HashCode，不要简单地返回固定值
重写 HashCode 和 Equals 方法时，会把 HashCode 的值返回固定的 0，而这样做是不恰当的。
当这些对象存入 HashMap 时，性能就会非常低，因为 HashMap 是通过 HashCode 定位到 Hash 槽，有冲突的时候，才会使用链表或者红黑树组织节点。固定地返回 0，相当于把 Hash 寻址功能给废除了。
6.HashMap 等集合初始化的时候，指定初始值大小
通过指定初始值大小可减少扩容造成的性能损耗。
7.遍历 Map 的时候，使用 EntrySet 方法
使用 EntrySet 方法，可以直接返回 set 对象，直接拿来用即可；而使用 KeySet 方法，获得的是key 的集合，需要再进行一次 get 操作，多了一个操作步骤。所以更推荐使用 EntrySet 方式遍历 Map。
8.不要在多线程下使用同一个 Random
Random 类的 seed 会在并发访问的情况下发生竞争，造成性能降低，建议在多线程环境下使用 ThreadLocalRandom 类。
在 Linux 上，通过加入 JVM 配置 -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom，使用 urandom 随机生成器，在进行随机数获取时，速度会更快。
9.自增推荐使用 LongAddr
自增运算可以通过 synchronized 和 volatile 的组合，或者也可以使用原子类（比如 AtomicLong）。
后者的速度比前者要高一些，AtomicLong 使用 CAS 进行比较替换，在线程多的情况下会造成过多无效自旋，所以可以使用 LongAdder 替换 AtomicLong 进行进一步的性能提升。
10.不要使用异常控制程序流程
异常，是用来了解并解决程序中遇到的各种不正常的情况，它的实现方式比较昂贵，比平常的条件判断语句效率要低很多。这是因为异常在字节码层面，需要生成一个如下所示的异常表（Exception table），多了很多判断步骤。
Exception table:
from to target type
7 17 20 any
20 23 20 any
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所以，尽量不要使用异常控制程序流程。
11.不要捕捉 RuntimeException
Java 异常分为两种，一种是可以通过预检查机制避免的 RuntimeException；另外一种就是普通异常。其中，RuntimeException 不应该通过 catch 语句去捕捉，而应该使用编码手段进行规避。
如下面的代码，list 可能会出现数组越界异常。是否越界是可以通过代码提前判断的，而不是等到发生异常时去捕捉。提前判断这种方式，代码会更优雅，效率也更高。
//BAD
public String test1(List<String> list, int index) {
try {
return list.get(index);
} catch (IndexOutOfBoundsException ex) {
return null;
}
}
//GOOD
public String test2(List<String> list, int index) {
if (index >= list.size() || index < 0) {
return null;
}
return list.get(index);
}
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12.合理使用 PreparedStatement
PreparedStatement 使用预编译对 SQL 的执行进行提速，大多数数据库都会努力对这些能够复用的查询语句进行预编译优化，并能够将这些编译结果缓存起来。这样等到下次用到的时候，就可以很快进行执行，也就少了一步对 SQL 的解析动作。
PreparedStatement 还能提高程序的安全性，能够有效防止 SQL 注入。
但如果你的程序每次 SQL 都会变化，不得不手工拼接一些数据，那么 PreparedStatement 就失去了它的作用，反而使用普通的 Statement 速度会更快一些。
13、日志优化
- 同步日志/异步日志
- 日志归档时间
- 日志大小拆分
我们平常会使用 debug 输出一些调试信息，然后在线上关掉它。如下代码：
logger.debug("xjjdog:"+ topic + " is awesome" );
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程序每次运行到这里，都会构造一个字符串，不管你是否把日志级别调试到 INFO 还是 WARN，这样效率就会很低。
可以在每次打印之前都使用 isDebugEnabled 方法判断一下日志级别，代码如下：
if(logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("xjjdog:"+ topic + " is awesome" );
}
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使用占位符的方式，也可以达到相同的效果，就不用手动添加 isDebugEnabled 方法了，代码也优雅得多。
logger.debug("xjjdog:{} is awesome" ,topic);
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对于业务系统来说，日志对系统的性能影响非常大，不需要的日志，尽量不要打印，避免占用 I/O 资源。
14.减少事务的作用范围
如果的程序使用了事务，那一定要注意事务的作用范围，尽量以最快的速度完成事务操作。这是因为，事务的隔离性是使用锁实现的。
@Transactional
public void test(String id){
String value = rpc.getValue(id); //高耗时
testDao.update(sql,value);
}
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如上面的代码，由于 rpc 服务耗时高且不稳定，就应该把它移出到事务之外，改造如下：
public void test(String id){
String value = rpc.getValue(id); //高耗时
testDao(value);
}
@Transactional
public void testDao(String value){
testDao.update(value);
}
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这里有一点需要注意的地方，由于 SpringAOP 的原因，@Transactional 注解只能用到 public 方法上，如果用到 private 方法上，将会被忽略。
15.使用位移操作替代乘除法
计算机是使用二进制表示的，位移操作会极大地提高性能。
16.不要打印大集合或者使用大集合的 toString 方法
将集合作为字符串输出到日志文件中，这个习惯是非常不好的。拿 ArrayList 来说，它需要遍历所有的元素来迭代生成字符串。在集合中元素非常多的情况下，这不仅会占用大量的内存空间，执行效率也非常慢。
17.程序中减少用反射
反射的功能很强大，但它是通过解析字节码实现的，性能就不是很理想。
现实中有很多对反射的优化方法，比如把反射执行的过程（比如 Method）缓存起来，复用来加快反射速度。
Java 7.0 之后，加入了新的包 java.lang.invoke，同时加入了新的 JVM 字节码指令 invokedynamic，用来支持从 JVM 层面，直接通过字符串对目标方法进行调用。
如果你对性能有非常苛刻的要求，则使用 invoke 包下的 MethodHandle 对代码进行着重优化,但它的编程不如反射方便，在平常的编码中，反射依然是首选。
18.正则表达式可以预先编译，加快速度
Java 的正则表达式需要先编译再使用。典型代码如下：
Pattern pattern = Pattern.compile({pattern});
Matcher pattern = pattern.matcher({content});
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Pattern 编译非常耗时，它的 Matcher 方法是线程安全的，每次调用方法这个方法都会生成一个新的 Matcher 对象。所以，一般 Pattern 初始化一次即可，可以作为类的静态成员变量。
5、提高数据库读写性能
1、单机数据库
（1） 查询优化
主键查询：千万条记录 1-10ms
唯一索引：千万条记录 10-100ms
非唯一索引：千万条记录 100-1000ms
无索引：百万条记录 1000ms+
（2）批量写优化
for each{insert into table values(1)},性能极差
Exeute once insert into table values (1),(2),(3),(4)…;
批量写优势：
Sql编译N次=>1次的时间与空间复杂度有很大的性能差异
网络消耗的时间复杂度大幅降低
磁盘寻址的复杂度大幅降低
（3）索引优化
索引优化详解
（4） innodb相关优化
慢查询优化案列
2、分布式部署
1、读写分离
读写分离就是将数据库分为主库和从库，一个主库专用于写入数据，一个或多个从库用于读数据。主库和从库通过某种机制进行数据的同步。
- 一主多从
- 多主多从
- 读库延迟处理
- 主从切换处理
通过一主多从的方式，我们可以将查询请求均匀地分散到多个从数据节点上，来提升系统的查询能力（这里有个小技巧，从数据节点太多的话，可以从主数据节点先同步到一个从数据节点，再从这个从数据节点同步到其他的从数据节点）。
2、分库分表
微服务架构单一数据库设计存在的问题：
- 微服务提供多个类型服务，但单一数据库的传统设计会产生紧密耦合，无法做为独立部署服务。
- 使用单一数据库，对提高应用程序性能成为挑战。当使用单一共享数据库，在一段时间过后，我们最终会有着一个数据庞大的表，让数据检索变得很困难，我们必须连接多个大表格，方能获取所需的数据。
- 随着业务量的加大，数据库访问终将成为性能瓶颈，这个时候多个服务共享一个数据库基本不可行。
从维度来说分成两种，一种是垂直，一种是水平。
-
垂直拆分：基于表或字段划分，表结构不同。我们有单库的分表，也有多库的分库。
-
水平拆分：基于数据划分，表结构相同，数据不同，也有同库的水平切分和多库的切分。
6、JVM性能调优
1、 JVM 内存模型
- 堆：如 JVM 内存区域划分图所示，JVM 中占用内存最大的区域，就是堆（Heap），我们平常编码创建的对象，大多数是在这上面分配的，也是垃圾回收器回收的主要目标区域。
- Java 虚拟机栈
JVM 的解释过程是基于栈的，程序的执行过程也就是入栈出栈的过程，这也是 Java 虚拟机栈这个名称的由来。
Java 虚拟机栈是和线程相关的。当你启动一个新的线程，Java 就会为它分配一个虚拟机栈，之后所有这个线程的运行，都会在栈里进行。
Java 虚拟机栈，从方法入栈到具体的字节码执行，其实是一个双层的栈结构，也就是栈里面还包含栈。
如上图，Java 虚拟机栈里的每一个元素，叫作栈帧。每一个栈帧，包含四个区域： 局部变量表 、操作数栈、动态连接和返回地址。
其中，操作数栈就是具体的字节码指令所操作的栈区域，考虑到下面这段代码：
public void test(){
int a = 1;
a++;
}
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JVM 将会为 test 方法生成一个栈帧，然后入栈，等 test 方法执行完毕，就会将对应的栈帧弹出。在对变量 a 进行加一操作的时候，就会对栈帧中的操作数栈运用相关的字节码指令。
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程序计数器
既然是线程，就要接受操作系统的调度，但总有时候，某些线程是获取不到 CPU 时间片的，那么当这个线程恢复执行的时候，它是如何确保找到切换之前执行的位置呢？这就是程序计数器的功能。和 Java 虚拟机栈一样，它也是线程私有的。程序计数器只需要记录一个执行位置就可以，所以不需要太大的空间。事实上，程序计数器是 JVM 规范中唯一没有规定 OutOfMemoryError 情况的区域。 -
本地方法栈
与 Java 虚拟机栈类似，本地方法栈，是针对 native 方法的。我们常用的 HotSpot，将 Java 虚拟机栈和本地方法栈合二为一，其实就是一个本地方法栈，大家注意规范里的这些差别就可以了。
2、内存大小的取舍
（1）扩大内存可以降低触发GC的次数
（2）内存太大触发GC时的停顿时间也会太长
因此要根据实际的业务场景设置成一个“合适”的值，并配合压测和线上环境的实际情况不断的调优，建议：吞吐量=花费在非GC停顿上的工作时间/总时间>95%。
控制内存大小的核心JVM参数：
-
-Xms：启动JVM时堆内存的大小
-
-Xmx：堆内存最大限制
建议：两者需要设置的一样防止扩缩容 -
-XX:NewSize 年轻代大小
-
-XX:MaxNewSize 最大年轻代大小
建议：两者需要设置的一样防止扩缩容 -
-XX:SurvivorRation Eden与Survivor 占比，默认为8
建议：Eden需要必Survivor尽可能的大（至少是一倍），防止多次触发young gc导致年龄快速增长到可以进入老年代的case -
-XX:MetaspaceSize 元空间初始空间大小
-
-XX:MaxMetaspaceSize=512 元空间最大空间，默认是没有限制的。
3、GC优化策略
- 将进入老年代的对象减少到最低
- young gc: 40ms内
- major gc:（老年代）: stop the world时间总和控制在100ms内
- full gc: 尽可能少，且时间在1s内
除了cms和g1这两种GC收集器外，其余的major gc=full gc
GC策略开启参数
JVM调优标志,除了少数例外，JVM接收两种标志：
布尔标志和附带参数的标志。布尔标志使用的语法是：
-XX:+FlagName表示开启，-XX:-FlagName表示关闭。
附带参数的标志使用的语法是：-XX:FlagName=something，表示设置FlagName的值为something。其中，something指表示任意值的符号。例如，-XX:NewRatio=N表示NewRatio标志可以设成任意值N（N的含义将是讨论的重点）。
4.、优化详细方案
1、优化总体方案
根据性能跟踪、分析，进行JVM调优。优化方案需要根据压测结果对比最终进行调整。
2、选择合适垃圾收集器
可参考：堆内存4G以下可以用parallel，4-8G可以用ParNew + CMS。
JDK8默认采用parallel。
3、堆内初始值设置
jvm参数的初始值和最大值设置一样，避免扩容时消耗性能。
-Xms4096m –Xmx4096m
4、元空间设置
元空间的大小参数必须要设置，默认是21M，但是它会自动扩容，元空间满了也会触发fullGC，所以一开始就设置好，避免扩容和触发FullGC。
-XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M
5、年轻代、老年代占比
默认年轻代：老年代是1:2，可以调整为1:1。
尽可能让对象都在新生代里分配和回收，尽可能别让太多对象频繁进入老年代，避免频繁对老年代进行垃圾回收，同时给系统充足的内存大小，避免新生代频繁进行垃圾回收。
扩大年轻代的空间，避免触发对象动态年龄判定机制，尽量避免对象进入老年代，触发FullGC，也可以减少minorGC的频率。
如果用parallel，则需要显式的指定比例，parallel默认会动态调整。
-XX:-UseAdaptiveSizePolicy -XX:NewRatio=2
6、Eden、S0、S1占比
eden区和s0、s1默认是8:1:1，可以调整为6:1:1
尽量让每次Young GC后的存活对象小于Survivor区域的50%，都留在年轻代中，避免对象动态年龄判定的触发。尽量别让对象进入老年代，减少FullGC频率，避免频繁fullGC对性能影响。（FullGC时间长，会STW）。
如果用parallel，则需要显式的指定比例，parallel默认会动态调整。
-XX:-UseAdaptiveSizePolicy -XX:SurvivorRatio=6
7、晋升老年代的最大年龄阈
-XX:MaxTenuringThreshold=15
8、开启GC日志
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintHeapAtGC
-XX:+PrintTenuringDistribution
9、调优参数
需要对下列参数进行调优：
-Xms2048m -Xmx2048m
-XX:-UseAdaptiveSizePolicy -XX:NewRatio=1 -XX:SurvivorRatio=6
-XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M
-XX:+PrintGCDetails -XX:
+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintHeapAtGC
-XX:+PrintTenuringDistribution
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintHeapAtGC
-XX:+PrintTenuringDistribution
10、参考参数
4核8G，JDK1.8参数参考，具体要以实际项目及调优结果进行设置：
-Xms4096m
-Xmx4096m
-Xmn3072m
-XX:MetaspaceSize=256m
-XX:MaxMetaspaceSize=256m
-XX:+UseParNewGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=92
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0
-XX:+CMSParallelInitialMarkEnabled
-XX:+CMSScavengeBeforeRemark
-XX:+DisableExplicitGC
-XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCDetails
-Xloggc:gc.log
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=/usr/local/dumdir
5、调优目标
1.GC的时间足够的短
2.GC的次数足够的少
3.发生Full GC的周期足够的长
7、推荐文章、书籍
1、常见性能优化策略的总结
2、性能优化模式
3、深入理解Java虚拟机
4、Java性能权威指南
5、收获，不止Oracle
