《JAVA程序性能优化》总结

设计优化

单例模式：延时加载（内部类）。反射和序列化会破坏单例
代理模式：延时加载
- 静态代理：包括主题接口、真实主题、代理类、main。初始化时使用代理，真正使用时再通过代理加载真实主题。
- 动态代理：jdk动态代理、CGLIB、javassist基于动态代码的代理、ASM。
- 动态加载过程（以CGLIB为例）：
  - 根据指定的回调类生成class字节码，并保存在byte数组中。
  - 通过反射，调用ClassLoader.defindClass将字节码定义为类。
  - 使用反射机制生成该类的实例。
- 经典实现：AOP。AOP的实现方式有以下几种方式：
  - 静态织入：在编译期将切面织入到目标文件中。
  - jdk动态代理：运行期为接口生成代理类，再将切面织入代理类中。
  - CGLIB和javassist动态字节码：运行期，在目标加载后，动态构建字节码文件生成目标类的子类，将切面织入子类中。
享元模式：
- 复用大对象，节省内存和创建的时间。
- 和对象池的不同在于：享元对象都是不同的，各自有各自的含义和用途，而对象池的对象都是等价的，如数据库连接池中的连接。
装饰者模式：
- 可以将功能组件和性能组件分开，需要再结合起来。
- 设计原则：使用委托，少用继承。
- 经典例子：OutputStream和InputStream。
观察者模式

常用优化组件和方法

缓冲：
- 协调上层组件和下层组件的性能差异，最常用于提高I/O的速度。
- 经典例子：写文件操作，FileWriter和BufferedWriter，使用缓冲区的writer性能会提升一倍。
缓存
对象复用—池
- 只有对重量级对象使用对象池技术才能提高系统性能，对轻量级对象使用对象池，反而会降低系统性能。
- 在Apache中，已经提供了一个Jakarta Commons Pool对象池组件可使用。
并行替代串行：数据迁移
负载均衡
时间换空间：CPU与内存
空间换时间：缓存

java程序优化

String:
- 由char数组、偏移量和string长度组成。
- 其真实长度由偏移量和长度在这个char数组中进行定位和截取。
- substring容易导致内存泄漏。
- 对于字符串相加，如果直接使用string相加，编译期会自动优化成StringBuilder，所以会有所优化。但若是在for循环中string相加，编译期没有那么只能，所以每次循环都会为string创建一个新的StringBuilder，所以相对而言，直接用string相加还是不如直接用StringBuilder来append。
List（ArrayList、Vector、LinkedList）:
- ArrayList和Vector —> AbstractList —> List。
  LinkedList —> AbstractSequenceList —> AbstractList —> List。
- ArrayList和Vector都是基于数组实现，封装了对内部数组的操作。
  LinkedList使用循环双向链表数据结构。前驱表项(最后一个元素) <— 当前元素(header) —> 后驱表项(第一个元素)。
- 普通新增操作（即直接新增到最后）。
  //ArrayList
  public boolean add(E e){
  encureCapacity(size+1);//确保内部数组有足够空间，不够则进行扩容，1.5倍。性能取决于这个方法
  elementData[size++] = e;//将元素加入到数组的末尾，完成添加
  return true;
  }
  //LinkedList
  private Entry(E) addBefore(E e, Entry entry){
  //下面三行代码是性能消耗的关键点
  Entry newEntry = new Entry(e, entry, entry.previous);//创建新的元素
  newEntry.previous.next = newEntry;//将前驱表项的下一个元素指向当前新增元素
  newEntry.next.previous = newEntry;//将后驱表项的上一个元素指向当前新增元素
  size++;
  modCount++;
  return newEntry;
  }
- 根据下标新增到指定位置
  ArrayList：每次插入操作，都会进行数组复制，下标越前，性能越差。
  LinkedList：在哪里插入性能都一样。
- 删除指定位置
  ArrayList：同新增一样，都需要进行数组的复制，从尾到头性能逐渐提升。
  LinkedList：需要遍历，下标为中间是性能最差，需要遍历1/2的列表元素。
- foreach运行时会被编译期解析成迭代器，反编译的代码看到还多了一步赋值的操作，所以三种循环的性能排序为for循环 > 迭代器 > foreach。
Map：
- properties —> HashTable —> Dictionary、Map。
  HashMap —> AbstractMap —> Map。
  TreeMap —> AbstractMap —> Map。
  LinkedHashMap —> HashMap —> AbstractMap —> Map。
- HashTable不允许key或value使用null值，但HashMap可以。
- HashMap原理：将key做hash算法，然后将hash值映射到内存地址，直接取得key所对应的数据。底层数据结构是数组，内存地址即数组的下标索引。
- 为何HashMap是高性能的：
  - hash算法高效（多采用navive本地方法和位运算）。
  - hash值到内存地址（数组索引）的算法高效（根据hash值和数组长度按位与计算）。
  - 根据内存地址（数组索引）可以直接取得对应的值。
- hash算法和查找的源码：
  - hash算法：
    int hash = hash(key.hashCode());//计算key的hash值
    public native int hashCode();//可以重写，性能关键点，所以重写的hashCode方法是否冲突很重要
    static int hash(itn h){//基于位运算
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }
  - 查找内存地址的算法:
    int i = indexFor(hash, table.length);
    static int indexFor(int h, int length){
    return h & (length-1);
    }
- HashMap高性能的注意条件：
  - hashCode()方法的实现，要尽可能减少冲突，这样子对HashMap的操作就近乎对数组的随机访问。若冲突多，则相当于退化成几个链表，等价于遍历链表，性能很差。一般hashCode的生成可以直接使用eclipse IDE提供的方法，或者引入第三方库如Apache commons来生成。
  - 容量参数，HashMap的扩容会遍历整个HashMap，对里面的数据进行重新计算在新数组的位置，所以应尽量避免扩容，在初始化的时候就估算好大概的容量。
  - 负载因子 = 元素个数 / 内部数组大小，默认为0.75，尽量不要大于1，这样子会带来冲突。
- HashMap的表项结构，实际上是一个链表的数组。
  Entry1（每个Entry包括key、value、next、hash）
  Entry2
  …
  …
  Entryn —> Entryn1 —> Entryn2（hash冲突的链表结构）。
- LinkedHashMap：维护了元素次序表的HashMap，在每个Entry对象中添加了before、after两个属性。有两种排序类型，按照元素进入集合的顺序或者被访问的先后顺序排序。
- TreeMap：基于匀速的固有顺序排序（由Comparator或者Comparable确定）。其内部实现是基于红黑树，是一种平衡查找树，性能要优于平衡二叉树，可以在O(log n)时间内查找、插入和删除。
Set：
HashSet、LinkedHashSet、TreeSet都只是对应的Map的一种封装，所有操作都委托给HashMap对象完成。
NIO：
- 与流式I/O不同，它是基于块(Block)的。
- 最重要的两个组件：缓冲Buffer和通道Channel。通道表示缓冲数据的源头或目的地，用于向缓冲读取或者写入数据，是访问缓冲的接口。应用程序不能直接对Channel进行读写操作，而必须通过Buffer来进行。
- NIO进行文件复制的例子：
  public static void nioCopyFile(String resource, String destination){
  FileInputStream fis = new FileInputStream(resource);
  FileOutputStream fos = new FileOutputStream(destination);
  FileChannel readChannel = fis.getChannel();//读文件通道
  FileChannel writeChannel = fos.getChannel();//写文件通道
  ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);//读入数据缓存
  while(true){
  buffer.clear();
  int len = readChannel.read(buffer);
  if(len == 1){
  break;
  }
  buffer.flip();
  writerChannel.write(buffer);
  }
  readChannel.close();
  writeChannel.close();
  }
- Buffer3个重要的参数：position(位置)、capacity(容量)、limit(上限)。当执行flip()操作会将写模式转换为读模式，并将limit设置为当前position和将position置为0。
- 三种文件流操作性能对比：基于Buffer的性能比普通的基于流的性能要高一倍，基于Buffer并将文件映射到内存的性能要高出一个数量级。

并行程序开发及优化

Future模式（可用于一个大方法中，某些小方法比较耗时，则可以将这些小方法用这种模式处理）
- 核心在于去除主函数等待时间，并使得原本需要等待的时间段可以用于处理其他业务，充分利用计算机资源。
- jdk的并发包中已经内置了一种Future模式的实现，关键是callable接口的call()方法，重载定义业务逻辑。
Master-Worker模式（可用于数据迁移前的准备数据，多进程收集数据并异步计算结果）
- Master进程为主要进程，维护了一个worker进程队列、子任务队列和子结果集。Worker进程队列中的worker进程不停地从任务队列中提取要处理的子任务，并将子任务的处理结果写入结果集。
- 可以使用ForkJoinPool框架。
生产者-消费者模式
- 模式架构图：生产者 —> 内存缓冲区 —> 消费者。
- 生产者Producer：用于提交用户请求，提取用户任务，并装入内存缓冲区。
  消费者Consumer：在内存缓冲区中提取并处理任务。
  内存缓冲区BlockingQueue：缓存生产者提交的任务或数据，供消费者使用。

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