如何编写高性能的Java代码

这篇文章主要介绍了如何编写高性能的Java代码，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

一、并发

Unable to create new native thread ……

问题1：Java中创建一个线程消耗多少内存？

每个线程有独自的栈内存，共享堆内存

问题2：一台机器可以创建多少线程？

CPU，内存，操作系统，JVM，应用服务器

我们编写一段示例代码，来验证下线程池与非线程池的区别：

//线程池和非线程池的区别public class ThreadPool {       public static int times = 100;//100,1000,10000       public static ArrayBlockingQueue arrayWorkQueue = new ArrayBlockingQueue(1000);     public static ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(5, //corePoolSize线程池中核心线程数             10,             60,             TimeUnit.SECONDS,             arrayWorkQueue,             new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()     );       public static void useThreadPool() {         Long start = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < times; i++) {             threadPool.execute(new Runnable() {                 public void run() {                     System.out.println("说点什么吧...");                 }             });         }         threadPool.shutdown();         while (true) {             if (threadPool.isTerminated()) {                 Long end = System.currentTimeMillis();                 System.out.println(end - start);                 break;             }         }     }       public static void createNewThread() {         Long start = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < times; i++) {               new Thread() {                 public void run() {                     System.out.println("说点什么吧...");                 }             }.start();         }         Long end = System.currentTimeMillis();         System.out.println(end - start);     }       public static void main(String args[]) {         createNewThread();         //useThreadPool();     } }

启动不同数量的线程，然后比较线程池和非线程池的执行结果：

结论：不要new Thread()，采用线程池

非线程池的缺点：

• 每次创建性能消耗大

• 无序，缺乏管理。容易无限制创建线程，引起OOM和死机

1.1 使用线程池要注意的问题

避免死锁，请尽量使用CAS

我们编写一个乐观锁的实现示例：

public class CASLock {       public static int money = 2000;       public static boolean add2(int oldm, int newm) {         try {             Thread.sleep(2000);         } catch (InterruptedException e) {             e.printStackTrace();         }         if (money == oldm) {             money = money + newm;             return true;         }         return false;     }       public synchronized static void add1(int newm) {         try {             Thread.sleep(3000);         } catch (InterruptedException e) {             e.printStackTrace();         }         money = money + newm;     }       public static void add(int newm) {         try {             Thread.sleep(3000);         } catch (InterruptedException e) {             e.printStackTrace();         }         money = money + newm;     }       public static void main(String args[]) {         Thread one = new Thread() {             public void run() {                 //add(5000)                 while (true) {                     if (add2(money, 5000)) {                         break;                     }                 }             }         };         Thread two = new Thread() {             public void run() {                 //add(7000)                 while (true) {                     if (add2(money, 7000)) {                         break;                     }                 }             }         };         one.start();         two.start();         try {             one.join();             two.join();         } catch (InterruptedException e) {             e.printStackTrace();         }         System.out.println(money);     } }

使用ThreadLocal要注意

ThreadLocalMap使用ThreadLocal的弱引用作为key，如果一个ThreadLocal没有外部强引用来引用它，那么系统 GC 的时候，这个ThreadLocal势必会被回收，这样一来，ThreadLocalMap中就会出现key为null的Entry，就没有办法访问这些key为null的Entry的value，如果当前线程再迟迟不结束的话，这些key为null的Entry的value就会一直存在一条强引用链：Thread Ref -> Thread -> ThreaLocalMap -> Entry -> value永远无法回收，造成内存泄漏。

我们编写一个ThreadLocalMap正确使用的示例：

//ThreadLocal应用实例public class ThreadLocalApp {       public static final ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal();       public static void muti2() {         int i[] = (int[]) threadLocal.get();         i[1] = i[0] * 2;         threadLocal.set(i);     }       public static void muti3() {         int i[] = (int[]) threadLocal.get();         i[2] = i[1] * 3;         threadLocal.set(i);     }       public static void muti5() {         int i[] = (int[]) threadLocal.get();         i[3] = i[2] * 5;         threadLocal.set(i);     }       public static void main(String args[]) {         for (int i = 0; i < 5; i++) {             new Thread() {                 public void run() {                     int start = new Random().nextInt(10);                     int end[] = {0, 0, 0, 0};                     end[0] = start;                     threadLocal.set(end);                     ThreadLocalApp.muti2();                     ThreadLocalApp.muti3();                     ThreadLocalApp.muti5();                     //int end = (int) threadLocal.get();                     System.out.println(end[0] + "  " + end[1] + "  " + end[2] + "  " + end[3]);                     threadLocal.remove();                 }             }.start();         }     } }

1.2 线程交互—线程不安全造成的问题

经典的HashMap死循环造成CPU100%问题

我们模拟一个HashMap死循环的示例：

//HashMap死循环示例public class HashMapDeadLoop {       private HashMap hash = new HashMap();       public HashMapDeadLoop() {         Thread t1 = new Thread() {             public void run() {                 for (int i = 0; i < 100000; i++) {                     hash.put(new Integer(i), i);                 }                 System.out.println("t1 over");             }         };           Thread t2 = new Thread() {             public void run() {                 for (int i = 0; i < 100000; i++) {                     hash.put(new Integer(i), i);                 }                 System.out.println("t2 over");             }         };         t1.start();         t2.start();     }       public static void main(String[] args) {         for (int i = 0; i < 1000; i++) {             new HashMapDeadLoop();         }         System.out.println("end");     } }https://coolshell.cn/articles/9606.html

HashMap死循环发生后，我们可以在线程栈中观测到如下信息：

/HashMap死循环产生的线程栈Thread-281" #291 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007f9f5f8de000 nid=0x5a37 runnable [0x0000700006349000]   java.lang.Thread.State: RUNNABLE       at java.util.HashMap$Treenode.split(HashMap.java:2134)       at java.util.HashMap.resize(HashMap.java:713)       at java.util.HashMap.putVal(HashMap.java:662)       at java.util.HashMap.put(HashMap.java:611)       at com.example.demo.HashMapDeadLoop$2.run(HashMapDeadLoop.java:26)

应用停滞的死锁，Spring3.1的deadlock 问题

我们模拟一个死锁的示例：

//死锁的示例public class DeadLock {     public static Integer i1 = 2000;     public static Integer i2 = 3000;         public static synchronized Integer getI2() {         try {             Thread.sleep(3000);         } catch (InterruptedException e) {             e.printStackTrace();         }         return i2;     }     public static void main(String args[]) {         Thread one = new Thread() {             public void run() {                 synchronized (i1) {                     try {                         Thread.sleep(3000);                     } catch (InterruptedException e) {                         e.printStackTrace();                     }                     synchronized (i2) {                         System.out.println(i1 + i2);                     }                 }             }         };         one.start();         Thread two = new Thread() {             public void run() {                 synchronized (i2) {                     try {                         Thread.sleep(3000);                     } catch (InterruptedException e) {                         e.printStackTrace();                     }                     synchronized (i1) {                         System.out.println(i1 + i2);                     }                 }             }         };         two.start();     } }

死锁发生后，我们可以在线程栈中观测到如下信息：

//死锁时产生堆栈"Thread-1":       at com.example.demo.DeadLock$2.run(DeadLock.java:47)       - waiting to lock  (a java.lang.Integer)       - locked  (a java.lang.Integer)"Thread-0":       at com.example.demo.DeadLock$1.run(DeadLock.java:31)       - waiting to lock  (a java.lang.Integer)       - locked  (a java.lang.Integer)Found 1 deadlock.

1.3 基于JUC的优化示例

一个计数器的优化，我们分别用Synchronized，ReentrantLock，Atomic三种不同的方式来实现一个计数器，体会其中的性能差异

//示例代码public class SynchronizedTest {       public static int threadNum = 100;     public static int loopTimes = 10000000;       public static void userSyn() {         //线程数         Syn syn = new Syn();         Thread[] threads = new Thread[threadNum];         //记录运行时间         long l = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < threadNum; i++) {             threads[i] = new Thread(new Runnable() {                 @Override                 public void run() {                     for (int j = 0; j < loopTimes; j++) {                         //syn.increaseLock();                         syn.increase();                     }                 }             });             threads[i].start();         }         //等待所有线程结束         try {             for (int i = 0; i < threadNum; i++)                 threads[i].join();         } catch (InterruptedException e) {             e.printStackTrace();         }         System.out.println("userSyn" + "-" + syn + " : " + (System.currentTimeMillis() - l) + "ms");     }       public static void useRea() {         //线程数         Syn syn = new Syn();         Thread[] threads = new Thread[threadNum];         //记录运行时间         long l = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < threadNum; i++) {             threads[i] = new Thread(new Runnable() {                 @Override                 public void run() {                     for (int j = 0; j < loopTimes; j++) {                         syn.increaseLock();                         //syn.increase();                     }                 }             });             threads[i].start();         }         //等待所有线程结束         try {             for (int i = 0; i < threadNum; i++)                 threads[i].join();         } catch (InterruptedException e) {             e.printStackTrace();         }         System.out.println("userRea" + "-" + syn + " : " + (System.currentTimeMillis() - l) + "ms");     }    public static void useAto() {         //线程数         Thread[] threads = new Thread[threadNum];         //记录运行时间         long l = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < threadNum; i++) {             threads[i] = new Thread(new Runnable() {                 @Override                 public void run() {                     for (int j = 0; j < loopTimes; j++) {                         Syn.ai.incrementAndGet();                     }                 }             });             threads[i].start();         }         //等待所有线程结束         try {             for (int i = 0; i < threadNum; i++)                 threads[i].join();         } catch (InterruptedException e) {             e.printStackTrace();         }         System.out.println("userAto" + "-" + Syn.ai + " : " + (System.currentTimeMillis() - l) + "ms");     }       public static void main(String[] args) {         SynchronizedTest.userSyn();         SynchronizedTest.useRea();         SynchronizedTest.useAto();     } }   class Syn {     private int count = 0;     public final static AtomicInteger ai = new AtomicInteger(0);       private Lock lock = new ReentrantLock();       public synchronized void increase() {         count++;     }       public void increaseLock() {         lock.lock();         count++;         lock.unlock();     }       @Override     public String toString() {         return String.valueOf(count);     } }

结论，在并发量高，循环次数多的情况，可重入锁的效率高于Synchronized，但最终Atomic性能最好。

二、通信

2.1 数据库连接池的高效问题

• 一定要在finally中close连接

• 一定要在finally中release连接

2.2 OIO/NIO/AIO

结论：我性能有严苛要求下，尽量应该采用NIO的方式进行通信。

2.3 TIME_WAIT(client)，CLOSE_WAIT(server)问题

反应：经常性的请求失败

获取连接情况 netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}'

• TIME_WAIT：表示主动关闭，优化系统内核参数可。

• CLOSE_WAIT：表示被动关闭。

• ESTABLISHED：表示正在通信

解决方案：二阶段完成后强制关闭

2.4 串行连接，持久连接（长连接），管道化连接

结论：

管道连接的性能最优异，持久化是在串行连接的基础上减少了打开/关闭连接的时间。

管道化连接使用限制：

Http客户端无法确认持久化（一般是服务器到服务器，非终端使用）；

响应信息顺序必须与请求信息顺序一致；

必须支持幂等操作才可以使用管道化连接.

三、数据库操作

必须要有索引（特别注意按时间查询）

单条操作or批量操作

注：很多程序员在写代码的时候随意采用了单条操作的方式，但在性能要求前提下，要求采用批量操作方式。

四、JVM

4.1 CPU标高的一般处理步骤

• top查找出哪个进程消耗的cpu高

• top –H –p查找出哪个线程消耗的cpu高

• 记录消耗cpu最高的几个线程

• printf %x 进行pid的进制转换

• jstack记录进程的堆栈信息

• 找出消耗cpu最高的线程信息 

4.2 内存标高（OOM）一般处理步骤

• jstat命令查看FGC发生的次数和消耗的时间，次数越多，耗时越长说明存在问题；

• 连续查看jmap –heap 查看老生代的占用情况，变化越大说明程序存在问题；

• 使用连续的jmap –histo:live 命令导出文件，比对加载对象的差异，差异部分一般是发生问题的地方。

4.3 GC引起的单核标高

单个CPU占用率高，首先从GC查起。

4.4 常见SY标高

• 线程上下文切换频繁

• 线程太多

• 锁竞争激烈

4.5 Iowait标高

如果IO的CPU占用很高，排查涉及到IO的程序，比如把OIO改造成NIO。

4.6 抖动问题

原因：字节码转为机器码需要占用CPU时间片，大量的CPU在执行字节码时，导致CPU长期处于高位；

现象：“C2 CompilerThread1” daemon，“C2 CompilerThread0” daemon CPU占用率最高；

解决办法：保证编译线程的CPU占比。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“如何编写高性能的Java代码”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持编程网，关注编程网精选频道，更多相关知识等着你来学习!