java性能调优

java性能调优

一、怎样做好性能调优？

  1. 扎实的计算机基础

  2. 习惯透过源码了解技术本质

  3. 善于追问和总结

二、为什么要做性能调优？

  • 一款线上产品如果不做性能测试，那它就好比一颗定时炸弹。
  • 了解产品承受极限。
  • 节约服务器资源。

三、常用的调优策略

  • 应用调优
    • 优化代码
    • 优化设计
    • 优化算法
  • 调优策略
    • 时间换空间
    • 空间换时间
  • 系统调优
    • JVM参数调优
  • 兜底策略
    • 限流
    • 扩容

四、实际运用

1、java编程性能调优

a.数字转字符串的效率问题

public static void main(String[] args) {
    int size = 100000; // 十万
    long start = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        String a = i + "";
    }
    System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);
    
    long start1 = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        String b = String.valueOf(i);
    }
    System.out.println(System.currentTimeMillis() - start1);
    
    long start2 = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        String c = Integer.toString(i);
    }
    System.out.println(System.currentTimeMillis() - start2);
}

    /**
    程序最后运行结果：
    29
    7
    6
    */

当size达到230万时，几乎无差异，达到300万，第一种最快

public static String toString(int i) {
    if (i == Integer.MIN_VALUE)
        return "-2147483648";
    int size = (i < 0) ? stringSize(-i) + 1 : stringSize(i);
    char[] buf = new char[size];
    getChars(i, size, buf);
    return new String(buf, true);
}

b.ArrayList还是LinkedList？

常规回答：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是如何实现的

ArrayList的实现类：

public class ArrayList<E> extends AbstractList<E>
        implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable

ArrayList的属性：

 //默认初始化容量    
 private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;    
 //对象数组    
 transient Object[] elementData;     
 //数组长度    
 private int size;

为什么ArrayList实现了Serializable，但是elementData却用transient关键字修饰？

ArrayList的构造:

public ArrayList(int initialCapacity) {
    //初始化容量不为零时，将根据初始化值创建数组大小
    if (initialCapacity > 0) {
        this.elementData = new Object[initialCapacity];
    } else if (initialCapacity == 0) {//初始化容量为零时，使用默认的空数组
        this.elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;
    } else {
        throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+ initialCapacity);
    }
}

public ArrayList() {
    //初始化默认为空数组
    this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA;
}

ArrayList新增元素:

public boolean add(E e) {
    ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
    elementData[size++] = e;
    return true;
}

public void add(int index, E element) {
    rangeCheckForAdd(index);

    ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
    System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
                     size - index);
    elementData[index] = element;
    size++;
}

private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
    modCount++;

    // overflow-conscious code
    if (minCapacity - elementData.length > 0)
        grow(minCapacity);
}
private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

private void grow(int minCapacity) {
    // overflow-conscious code
    int oldCapacity = elementData.length;
    int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
    if (newCapacity - minCapacity < 0)
        newCapacity = minCapacity;
    if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
        newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
    // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
    elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}

ArrayList删除元素：

public E remove(int index) {
    rangeCheck(index);

    modCount++;
    E oldValue = elementData(index);

    int numMoved = size - index - 1;
    if (numMoved > 0)
        System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,
                         numMoved);
    elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work

    return oldValue;
}

ArryayList遍历元素：

public E get(int index) {
    rangeCheck(index);

    return elementData(index);
}

E elementData(int index) {
    return (E) elementData[index];
}
LinkedList 是如何实现的
private static class Node<E> {
    E item;
    Node<E> next;
    Node<E> prev;

    Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
        this.item = element;    // 元素item
        this.next = next;       // 后指针
        this.prev = prev;       // 前指针
    }
}

LinkedList的实现类：

public class LinkedList<E>
    extends AbstractSequentialList<E>
    implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable

LinkedList的属性：

transient int size = 0;
transient Node<E> first;
transient Node<E> last;

LinkedList新增元素：

public boolean add(E e) {
    linkLast(e);
    return true;
}

void linkLast(E e) {
    final Node<E> l = last;
    final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
    last = newNode;
    if (l == null)
        first = newNode;
    else
        l.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

public void add(int index, E element) {
    checkPositionIndex(index);

    if (index == size)
        linkLast(element);
    else
        linkBefore(element, node(index));
}

void linkBefore(E e, Node<E> succ) {
    // assert succ != null;
    final Node<E> pred = succ.prev;
    final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
    succ.prev = newNode;
    if (pred == null)
        first = newNode;
    else
        pred.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

LinkedList 删除元素

E unlink(Node<E> x) {
    // assert x != null;
    final E element = x.item;
    final Node<E> next = x.next;
    final Node<E> prev = x.prev;

    if (prev == null) {
        first = next;
    } else {
        prev.next = next;
        x.prev = null;
    }

    if (next == null) {
        last = prev;
    } else {
        next.prev = prev;
        x.next = null;
    }

    x.item = null;
    size--;
    modCount++;
    return element;
}

Node<E> node(int index) {
    // assert isElementIndex(index);

    if (index < (size >> 1)) {
        Node<E> x = first;
        for (int i = 0; i < index; i++)
            x = x.next;
        return x;
    } else {
        Node<E> x = last;
        for (int i = size - 1; i > index; i--)
            x = x.prev;
        return x;
    }
}

在 LinkedList 删除元素的操作中，我们首先要通过循环找到要删除的元素，如果要删除的位置处于 List 的前半段，就从前往后找；若其位置处于后半段，就从后往前找。这样做的话，无论要删除较为靠前或较为靠后的元素都是非常高效的，但如果 List 拥有大量元素，移除的元素又在 List 的中间段，那效率相对来说会很低。

LinkedList 遍历元素

LinkedList 的获取元素操作实现跟 LinkedList 的删除元素操作基本类似，通过分前后半段来循环查找到对应的元素。但是通过这种方式来查询元素是非常低效的，特别是在 for 循环遍历的情况下，每一次循环都会去遍历半个 List。所以在 LinkedList 循环遍历时，我们可以使用 iterator 方式迭代循环，直接拿到我们的元素，而不需要通过循环查找 List。

ArrayList与LinkedList 对比
新增元素操作测试
  • 从集合头部位置新增元素
  • 从集合中间位置新增元素
  • 从集合尾部位置新增元素

测试结果 (花费时间)：

  • ArrayList > LinkedList
  • ArrayList < LinkedList
  • ArrayList < LinkedList
删除元素操作测试

与新增原理类似，不做演示

遍历元素操作测试
  • for(;;) 循环
  • 迭代器迭代循环

测试结果 (花费时间)：

  • ArrayList < LinkedList
  • ArrayList ≈ LinkedList

2、jvm性能调优

a.如何优化垃圾回收机制

回收发生在哪里？

JVM 的内存区域中，程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈这 3 个区域是线程私有的，随着线程的创建而创建，销毁而销毁；栈中的栈帧随着方法的进入和退出进行入栈和出栈操作，每个栈帧中分配多少内存基本是在类结构确定下来的时候就已知的，因此这三个区域的内存分配和回收都具有确定性。

那么垃圾回收的重点就是关注堆和方法区中的内存了，堆中的回收主要是对象的回收，方法区的回收主要是废弃常量和无用的类的回收。

对象在什么时候可以被回收？

一般一个对象不再被引用，就代表该对象可以被回收。

引用计数算法

这种算法是通过一个对象的引用计数器来判断该对象是否被引用了。每当对象被引用，引用计数器就会加 1；每当引用失效，计数器就会减 1。当对象的引用计数器的值为 0 时，就说明该对象不再被引用，可以被回收了。这里强调一点，虽然引用计数算法的实现简单，判断效率也很高，但它存在着对象之间相互循环引用的问题。

可达性分析算法

GC Roots 是该算法的基础，GC Roots 是所有对象的根对象，在 JVM 加载时，会创建一些普通对象引用正常对象。这些对象作为正常对象的起始点，在垃圾回收时，会从这些 GC Roots 开始向下搜索，当一个对象到 GC Roots 没有任何引用链相连时，就证明此对象是不可用的。目前 HotSpot 虚拟机采用的就是这种算法。

GC 算法
标记-清除算法(Mark-Sweep)
标记-清除算法

优点：

不需要移动对象，简单高效

缺点：

标记-清除过程效率低，GC产生内存碎片

复制算法(Copying)
复制算法

优点：

简单高效，不会产生内存碎片

缺点：

内存使用率低，有可能产生频繁复制

标记-整理算法(Mark-Compact)
标记-整理算法

优点：

综合了前两种算法的优点

缺点：

仍然需要移动局部对象

分代收集算法(Generational Collection)
分代收集算法

1.部分垃圾回收器使用的模型

2.新生代 + 老年代 + 永久代（1.7）/元数据区（1.8）Metaspace

​ 1.永久代 元数据 - Class

​ 2.永久代需要指定大小限制，元数据可以设置，也可以不设置，无上限（受限于物理内存）

​ 3.字符串常量 1.7 - 永久代，1.8 - 堆

3.新生代 = Eden + 2个suvivor区

​ 1.YGC回收之后，大多数对象会被回收，或者的对象进入s0

​ 2.再次YGC，活着的对象eden + s0 -> s1

​ 3.再次YGC，eden + s1 -> s0

​ 4.年龄足够，进入老年代

​ 5.s区装不下 -> 老年代

4.老年代

​ 1.老年代满了，Full GC

优点：

分区回收

缺点：

对长时间活跃对象的场景回收不明显，甚至起到反作用

GC 调优策略
降低 Minor GC 频率

通常情况下，由于新生代空间较小，Eden 区很快被填满，就会导致频繁 Minor GC，因此我们可以通过增大新生代空间来降低 Minor GC 的频率。

可能你会有这样的疑问，扩容 Eden 区虽然可以减少 Minor GC 的次数，但不会增加单次 Minor GC 的时间吗？如果单次 Minor GC 的时间增加，那也很难达到我们期待的优化效果呀。

我们知道，单次 Minor GC 时间是由两部分组成：T1（扫描新生代）和 T2（复制存活对象）。假设一个对象在 Eden 区的存活时间为 500ms，Minor GC 的时间间隔是 300ms，那么正常情况下，Minor GC 的时间为 ：T1+T2。

当我们增大新生代空间，Minor GC 的时间间隔可能会扩大到 600ms，此时一个存活 500ms 的对象就会在 Eden 区中被回收掉，此时就不存在复制存活对象了，所以再发生 Minor GC 的时间为：两次扫描新生代，即 2T1。可见，扩容后，Minor GC 时增加了 T1，但省去了 T2 的时间。通常在虚拟机中，复制对象的成本要远高于扫描成本。

降低 Full GC 的频率

通常情况下，由于堆内存空间不足或老年代对象太多，会触发 Full GC，频繁的 Full GC 会带来上下文切换，增加系统的性能开销。我们可以使用哪些方法来降低 Full GC 的频率呢？

减少创建大对象：在平常的业务场景中，我们习惯一次性从数据库中查询出一个大对象用于 web 端显示。例如，我之前碰到过一个一次性查询出 60 个字段的业务操作，这种大对象如果超过年轻代最大对象阈值，会被直接创建在老年代；即使被创建在了年轻代，由于年轻代的内存空间有限，通过 Minor GC 之后也会进入到老年代。这种大对象很容易产生较多的 Full GC。

我们可以将这种大对象拆解出来，首次只查询一些比较重要的字段，如果还需要其它字段辅助查看，再通过第二次查询显示剩余的字段。

增大堆内存空间：在堆内存不足的情况下，增大堆内存空间，且设置初始化堆内存为最大堆内存，也可以降低 Full GC 的频率。

b.如何优化JVM内存分配

参考指标

GC 频率：高频的 FullGC 会给系统带来非常大的性能消耗，虽然 MinorGC 相对 FullGC 来说好了许多，但过多的 MinorGC 仍会给系统带来压力。

内存：这里的内存指的是堆内存大小，堆内存又分为年轻代内存和老年代内存。首先我们要分析堆内存大小是否合适，其实是分析年轻代和老年代的比例是否合适。如果内存不足或分配不均匀，会增加 FullGC，严重的将导致 CPU 持续爆满，影响系统性能。

吞吐量：频繁的 FullGC 将会引起线程的上下文切换，增加系统的性能开销，从而影响每次处理的线程请求，最终导致系统的吞吐量下降。

延时：JVM 的 GC 持续时间也会影响到每次请求的响应时间。

具体调优方法

调整堆内存空间减少 FullGC：通过日志分析，如果发现堆内存被用完了，而且存在大量 FullGC，这意味着我们的堆内存严重不足，这个时候我们需要调大堆内存空间。

-Xms4g -Xmx4g //可以通过设置JVM参数解决

调整年轻代减少 MinorGC：通过调整堆内存大小，我们可以提升整体的吞吐量，降低响应时间。那还有优化空间吗？我们还可以将年轻代设置得大一些，从而减少一些 MinorGC。

-Xms4g -Xmx4g -Xmn3g //可以通过设置JVM参数解决

设置 Eden、Survivor 区比例：在 JVM 中，如果开启 AdaptiveSizePolicy，则每次 GC 后都会重新计算 Eden、From Survivor 和 To Survivor 区的大小，计算依据是 GC 过程中统计的 GC 时间、吞吐量、内存占用量。这个时候 SurvivorRatio 默认设置的比例会失效。

在 JDK1.8 中，默认是开启 AdaptiveSizePolicy 的，我们可以通过 -XX:-UseAdaptiveSizePolicy 关闭该项配置，或显示运行 -XX:SurvivorRatio=8 将 Eden、Survivor 的比例设置为 8:2。大部分新对象都是在 Eden 区创建的，我们可以固定 Eden 区的占用比例，来调优 JVM 的内存分配性能。

3、数据库性能优化

a.索引的优化

覆盖索引

根据索引查询字段，如果该字段包含在索引里，则不需要进行回表检索。

最左匹配原则

最左前缀可以是联合索引的最左N个字段，也可是最左M个字符。

索引下推

MYSQL5.6，引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。

b.什么时候需要分库分表

如何分表分库？

通常，分表分库分为垂直切分和水平切分两种。

垂直分库是指根据业务来分库，不同的业务使用不同的数据库。例如，订单和消费券在抢购业务中都存在着高并发，如果同时使用一个库，会占用一定的连接数，所以我们可以将数据库分为订单库和促销活动库。

而垂直分表则是指根据一张表中的字段，将一张表划分为两张表，其规则就是将一些不经常使用的字段拆分到另一张表中。例如，一张订单详情表有一百多个字段，显然这张表的字段太多了，一方面不方便我们开发维护，另一方面还可能引起跨页问题。这时我们就可以拆分该表字段，解决上述两个问题。

分表分库之后面临的问题
1、分布式事务问题

在提交订单时，除了创建订单之外，我们还需要扣除相应的库存。而订单表和库存表由于垂直分库，位于不同的库中，这时我们需要通过分布式事务来保证提交订单时的事务完整性。通常，我们解决分布式事务有两种通用的方式：两阶事务提交（2PC）以及补偿事务提交（TCC）。

通常有一些中间件已经帮我们封装好了这两种方式的实现，例如 Spring 实现的 JTA。

2、跨节点 JOIN 查询问题

用户在查询订单时，我们往往需要通过表连接获取到商品信息，而商品信息表可能在另外一个库中，这就涉及到了跨库 JOIN 查询。通常，我们会冗余表或冗余字段来优化跨库 JOIN 查询。

对于一些基础表，例如商品信息表，我们可以在每一个订单分库中复制一张基础表，避免跨库 JOIN 查询。而对于一两个字段的查询，我们也可以将少量字段冗余在表中，从而避免 JOIN 查询，也就避免了跨库 JOIN 查询。

3、全局主键 ID 问题

在分库分表后，主键将无法使用自增长来实现了，在不同的表中我们需要统一全局主键 ID。因此，我们需要单独设计全局主键，避免不同表和库中的主键重复问题。

使用 UUID 实现全局 ID 是最方便快捷的方式，即随机生成一个 32 位 16 进制数字，这种方式可以保证一个 UUID 的唯一性，水平扩展能力以及性能都比较高。但使用 UUID 最大的缺陷就是，它是一个比较长的字符串，连续性差，如果作为主键使用，性能相对来说会比较差。

我们也可以基于 Redis 分布式锁实现一个递增的主键 ID，这种方式可以保证主键是一个整数且有一定的连续性，但分布式锁存在一定的性能消耗。

我们还可以基于 Twitter 开源的分布式 ID 生产算法——snowflake 解决全局主键 ID 问题，snowflake 是通过分别截取时间、机器标识、顺序计数的位数组成一个 long 类型的主键 ID。这种算法可以满足每秒上万个全局 ID 生成，不仅性能好，而且低延时。

五、总结

系统性能调优，考验的不仅是我们的基础知识，还包括开发者的综合素质。首当其冲就是我们的实践能力了，善于动手去实践所学的知识点，不仅可以更深刻地理解其中的原理，还能在实践中发现更多的问题。

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