Disruptor库 – http://code.google.com/p/disruptor/

LMAX旨在成为世界上最快的交易平台。 显然，为了实现这一目标，我们需要做一些特殊的事情，以通过我们的Java平台实现极低的延迟和高吞吐量。 性能测试表明，使用队列在系统各阶段之间传递数据会引入延迟，因此我们专注于优化此区域。

Disruptor是我们研究和测试的结果。 我们发现CPU级别的缓存未命中以及需要内核仲裁的锁定都非常昂贵，因此我们创建了一个框架，该框架对其运行的硬件具有“机械同情”，并且是无锁的。

http://martinfowler.com/articles/lmax.html

Java纪事 – https://github.com/peter-lawrey/Java-Chronicle

该库是内存数据库中的超低延迟，高吞吐量，持久性，消息传递和事件驱动的库。 典型的等待时间低至16纳秒，支持每秒5-20百万条消息/记录更新的吞吐量。

它几乎不使用堆，对GC的影响很小，可以比物理内存大小大得多（仅受磁盘大小限制）。 并且可以在进程之间共享，使用环回套接字的延迟要好于1/10。

它可以更改设计系统的方式，因为它允许您具有可以同时运行或不能同时运行的独立进程（因为不会丢失任何消息）。这对于重新启动服务和从固定数据测试服务很有用。 例如，像亚微秒级持久消息。

您可以连接任意数量的阅读器，包括用于从外部查看数据确切状态的工具。 例如，您可以使用； od -t cx1 {file}查看当前状态。

柯尔特矩阵库 – http://acs.lbl.gov/software/colt/

例如，在CERN进行的科学和技术计算的特点是问题大小苛刻，并且需要在占用内存空间较小的情况下实现高性能。 许多人认为Java语言不适合这种工作。 但是，其发展的最新趋势表明，它可能很快将成为对性能敏感的科学和技术计算的主要参与者。 例如，IBM Watson的Ninja项目显示Java确实可以执行BLAS矩阵计算，其速度高达优化的Fortran的90％。 Java Grande论坛数字工作组提供了一个有关Java数值计算信息的联络点。 随着性能差距的不断缩小，Java最近在该领域得到了越来越多的采用。 原因包括易用性，跨平台性质，对多线程的内置支持，网络友好的API和大量可用的开发人员。 但是，由于缺乏在C和Fortran中广泛使用和方便访问的基础工具包，因此在很大程度上阻碍了这些努力。

最新的稳定Colt版本在JDK ibm-1.4.1，RedHat 9.0、2x IntelXeon@2.8 GHz上突破了1.9 Gflop / s的要求。

Javolution – http://javolution.org/

Javolution实时目标很简单：使您的应用程序更快，更可预测！ 通过以下方式实现：

• 高性能和时间确定性（实时）的util / lang / text / io / xml基类。
• 上下文编程，以实现关注点的真正分离（记录，性能等）。
• 一个测试框架不仅涉及单元测试，还涉及性能和回归测试。
• 具有ConcurrentContext的直接和低级并行计算功能。 用于直接与本机应用程序（例如C / C ++）接口的Struct和Union基类。
• 世界上最快，第一个硬实时XML编组/解组工具。 简单而灵活的应用程序配置管理。

原始的Trove集合 – http://trove.starlight-systems.com/

Trove库为Java提供了高速的常规和原始集合。

GNU Trove库有两个目标：

• 提供java.util Collections API的“免费”（如“言论自由”和“免费啤酒”），快速，轻量级的实现。 这些实现被设计为可替代其JDK。
• 提供具有与上述类似的API的原始集合。 JDK中的这种差距通常通过对基于对象的集合使用“包装器”类（java.lang.Integer，java.lang.Float等）来解决。 但是，对于大多数应用程序而言，直接存储基元的集合将需要较少的空间并获得显着的性能提升。

MG4J：为Java™管理千兆字节 – http://mg4j.dsi.unimi.it/

MG4J（为Java管理千兆字节）是一个免费的全文本搜索引擎，适用于用Java编写的大型文档集合。 MG4J是一个高度可定制的，高性能的，成熟的搜索引擎，提供最新功能（例如BM25 / BM25F评分）和新的研究算法。

其他连结：

8个性能库概述
http://www.dzone.com/links/r/8_best_open_source_high_performance_java_collecti.html

有时，JDK中的收集类可能还不够。 我们可能需要一些高性能哈希表，Bigarrays等。请查看开源高性能集合库列表。

序列化基准
http://code.google.com/p/thrift-protobuf-compare/wiki/基准测试

这是一些序列化库的比较。

它仍然很难击败手工编码的序列化。
http://vanillajava.blogspot.com/2011/10/serialization-using-bytebuffer-and.html

参考：来自我们JCG合作伙伴的 Java高性能库   Vanilla Java博客上的Peter Lawrey。