Java应用性能优化实战

在Java应用开发中，性能优化是一个永恒的话题。本文将分享一些实用的Java性能优化技巧和最佳实践。

JVM调优

内存分配

合理的JVM内存配置对应用性能至关重要：

# JVM内存配置参数
java -Xms4g -Xmx4g -XX:MetaspaceSize=256m -XX:MaxMetaspaceSize=256m -jar app.jar

主要参数说明：

  • -Xms: 初始堆大小
  • -Xmx: 最大堆大小
  • -XX:MetaspaceSize: 元空间初始大小
  • -XX:MaxMetaspaceSize: 元空间最大大小

GC优化

选择合适的垃圾收集器：

# G1垃圾收集器配置
-XX:+UseG1GC                  # 使用G1垃圾收集器
-XX:MaxGCPauseMillis=200     # 最大GC停顿时间

代码层面优化

1. 合理使用集合

// 集合类的选择与优化
// ArrayList vs LinkedList的选择
List<String> list = new ArrayList<>();  // 随机访问优先，内存连续，适合读多写少
List<String> queue = new LinkedList<>(); // 频繁插入删除，内存不连续，适合写多读少

// HashMap初始化优化
Map<String, Object> map = new HashMap<>(16, 0.75f);  // 指定初始容量和负载因子，减少扩容

2. 字符串处理

// 字符串拼接优化
StringBuilder sb = new StringBuilder();  // 可变字符串，线程不安全但性能好
for (String str : list) {
    sb.append(str);  // 避免在循环中使用+拼接字符串
}
String result = sb.toString();

// 字符串常量池优化
String str1 = "hello";  // 直接进入常量池，节省内存
String str2 = new String("hello");  // 在堆内存创建对象，性能较差

3. 线程池优化

// 线程池配置
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    10,                 // 核心线程数：常驻线程数量
    20,                 // 最大线程数：最大并发数
    60L,                // 空闲线程存活时间
    TimeUnit.SECONDS,   // 时间单位
    new ArrayBlockingQueue<>(100),  // 工作队列：存储等待执行的任务
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()  // 拒绝策略：任务过多时的处理方式
);

数据库优化

1. 连接池配置

# 数据库连接池配置
spring:
  datasource:
    hikari:
      maximum-pool-size: 10      # 最大连接数
      minimum-idle: 5            # 最小空闲连接
      idle-timeout: 300000       # 空闲连接超时时间
      connection-timeout: 20000  # 连接超时时间
      max-lifetime: 1200000      # 连接最大生命周期

2. SQL优化

-- 索引优化
CREATE INDEX idx_user_name ON users(name);  -- 创建索引提高查询效率

-- 查询优化
SELECT * FROM users 
WHERE name = 'fashioncool' 
  AND age > 20;  -- 使用索引字段作为查询条件

缓存策略

Redis缓存配置

// 使用缓存注解
@Cacheable(value = "users", key = "#id")  // 配置缓存key和缓存名称
public User getUser(Long id) {
    // 从数据库查询用户信息
    return userRepository.findById(id)
        .orElseThrow(() -> new UserNotFoundException(id));
}

监控与分析

使用JProfiler进行性能分析

  1. CPU热点分析
  2. 内存泄漏检测
  3. 线程分析
  4. SQL执行分析

实践建议

  1. 先监控，后优化
  2. 建立性能基准
  3. 优化最影响性能的部分
  4. 持续监控和调优

性能优化是一个持续的过程，需要我们在实践中不断积累经验。后续我会继续分享更多性能优化的实战经验。