中国移动|Java性能优化的7个方向，不看你后悔中国信息通信研究院

文章图片

文章图片

文章图片

文章图片

本文主要侧重于理论分析，我们从整体上看一下 Java 性能优化都有哪些可以遵循的规律。本文主讲理论。关于实践，后续的文章会用较多的案例来细化本文的知识点，适合反复思考和归纳。
01

概述
性能优化根据优化的类别，分为业务优化和技术优化。业务优化产生的效果也是非常大的，但它属于产品和管理的范畴。同作为程序员，在平常工作中，我们面对的优化方式，主要是通过一系列的技术手段，来完成对既定的优化目标。这一系列的技术手段，我大体归纳为如图以下 7 类：

可以看到，优化方式集中在对计算资源和存储资源的规划上。优化方法中有多种用空间换时间的方式，但只照顾计算速度，而不考虑复杂性和空间问题，也是不可取的。我们要做的，就是在照顾性能的前提下，达到资源利用的最优状态。
接下来，我简要介绍一下这7个优化方向。如果你感觉比较枯燥，那也没关系，我们本文的目的，就是让你的脑海里有一个总分的概念，以及对理论基础有一个整体的认识。
02

复用优化
在写代码的时候，你会发现有很多重复的代码可以提取出来，做成公共的方法。这样，在下次用的时候，就不用再费劲写一遍了。
这种思想就是复用。上面的描述是编码逻辑上的优化，对于数据存取来说，有同样的复用情况。无论是在生活中还是编码中，重复的事情一直在发生，如果没有复用，工作和生活就会比较累。
在软件系统中，谈到数据复用，我们首先想到的就是缓冲和缓存。注意这两个词的区别，它们的意义是完全不同的，很多同学很容易搞混，在这里简单地介绍一下。
缓冲（Buffer），常见于对数据的暂存，然后批量传输或者写入。多使用顺序方式，用来缓解不同设备之间频繁地、缓慢地随机写，缓冲主要针对的是写操作。
缓存（Cache），常见于对已读取数据的复用，通过将它们缓存在相对高速的区域，缓存主要针对的是读操作。
与之类似的，是对于对象的池化操作，比如数据库连接池、线程池等，在 Java 中使用得非常频繁。由于这些对象的创建和销毁成本都比较大，我们在使用之后，也会将这部分对象暂时存储，下次用的时候，就不用再走一遍耗时的初始化操作了。
03

计算优化
并行执行
现在的 CPU 发展速度很快，绝大多数硬件，都是多核。要想加快某个任务的执行，最快最优的解决方式，就是让它并行执行。并行执行有以下三种模式。
第一种模式是多机，采用负载均衡的方式，将流量或者大的计算拆分成多个部分，同时进行处理。比如， Hadoop 通过 MapReduce 的方式，把任务打散，多机同时进行计算。
第二种模式是采用多进程。比如 Nginx ，采用 NIO 编程模型， Master 统一管理 Worker 进程，然后由 Worker 进程进行真正的请求代理，这也能很好地利用硬件的多个 CPU 。
第三种模式是使用多线程，这也是 Java 程序员接触最多的。比如 Netty ，采用 Reactor 编程模型，同样使用 NIO ，但它是基于线程的。 Boss 线程用来接收请求，然后调度给相应的 Worker 线程进行真正的业务计算。
像 Golang 这样的语言，有更加轻量级的协程（Coroutine），协程是一种比线程更加轻量级的存在，但目前在 Java 中还不太成熟，就不做过多介绍了，但本质上，它也是对于多核的应用，使得任务并行执行。
变同步为异步
再一种对于计算的优化，就是变同步为异步，这通常涉及编程模型的改变。同步方式，请求会一直阻塞，直到有成功，或者失败结果的返回。虽然它的编程模型简单，但应对突发的、时间段倾斜的流量，问题就特别大，请求很容易失败。