全网最全性能优化总结！！（冰河吐血整理，建议收藏）

落日映苍穹つ 2021-09-08 13:34 590阅读 0赞

**大家好，我是冰河~~**

随着互联网的高速发展，互联网行业已经从IT时代慢慢步入到DT时代。对于Java程序员的要求越来越高，只是单纯的掌握CRUD以不足以胜任互联网公司的相关职位，大量招聘岗位显示：如果是面试中高级的Java岗，基本上都需要懂性能优化的相关知识。今天，我们就一起来聊聊如何进行性能优化这个话题。

**小伙伴们如果觉得文章不错，点赞、收藏、评论，分享走一起呀，记得给冰河来个一键三连~~**

好了，我们开始今天的正文。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2wxMDI4Mzg2ODA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center][]

## 性能优化有哪些方面？ ##

这里，我结合平时工作中的总结，将性能优化总结为下面这张图。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2wxMDI4Mzg2ODA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

也就是说，我们可以从数据聚合优化、资源冲突优化、算法优化、JVM优化、复用优化、计算优化和快速实现等方面来进行回答。接下来，我们就针对每个点进行说明。

### 数据聚合优化 ###

数据聚合优化主要针对的是对于数据的整合和传输的优化。比如：我们从数据库中查询出的数据，经过程序的聚合处理后再返回给客户端，而不用客户端调用多次接口来分别获取数据。

再比如：我们在项目中使用的Nginx，一般都会开启GZIP压缩，使传输的数据更加紧凑，同时，使传输的数据量更小。

细心的小伙伴会发现，我们对于数据聚合的优化，主要是使传输的数据量更小。所以，我们在使用SQL语句查询数据库中的数据时，尽量查询那些需要的字段，对于不需要的字段就直接忽略不查询了，避免在SQL语句中出现select \*

### 资源冲突优化 ###

在我们平时的工作中，尤其是在高并发的场景下，经常会出现锁冲突的问题，锁冲突是资源冲突的一个典型场景。

关于锁我们可以联想到数据库的行锁、表锁、Java中的synchronized和Lock等。如果对应到操作系统级别，则会有CPU命令级别的锁，JVM指令级别的锁，操作系统的内部锁等。

这里，小伙伴们需要注意一点：只有在并发的场景下，才会出现资源冲突的问题。也就是说：在同一时刻，只能有一个请求获取到请求资源，解决冲突的方式就是加锁。

我们需要在平时的工作过程中避免锁冲突的问题，优化如何优化加锁方式，小伙伴们可以参见《[【高并发】面试官：讲讲高并发场景下如何优化加锁方式？][Link 1]》一文。

### 算法优化 ###

在一个大型的互联网项目中，往往涉及到分布式和微服务等技术，其中，也会使用到大量的数据结构和算法，对于算法的优化能够显著的提高系统的性能。一个好的实现，相比于一个拙劣的实现来说，在系统性能的提升上存在着巨大的差异。

比如，作为 List 的实现，LinkedList 和 ArrayList 在随机访问的性能上，差了好几个数量级；又比如，CopyOnWriteList 采用写时复制的方式，可以显著降低读多写少场景下的锁冲突。而什么时候使用同步，什么时候是线程安全的，也对我们的编码能力有较高的要求。

所以，我们需要在平时工作过程中，多多积累数据结构和算法的相关知识。

### JVM优化 ###

JVM调优，不用说，这是每个Java工程师必须要掌握的标准技能。所有的Java程序最终都是运行在JVM中的，对JVM进行优化也能够提升Java程序的性能。但是，需要注意的是：如果在优化JVM时，参数设置不当，可能会造成内存溢出等严重的问题。

目前被广泛使用的垃圾回收器是 G1，通过很少的参数配置，内存即可高效回收。CMS 垃圾回收器已经在 Java 14 中被移除，由于它的 GC 时间不可控，有条件应该尽量避免使用。

### 复用优化 ###

复用优化，这个看名字就知道，说白了就是可以重复利用。估计很多小伙伴都有这样的经验，在写代码的时候，可以将很多重复的代码抽象出来，做成公共的方法。这样，就不用每次都去写重复的逻辑代码了。这是代码层面的复用。

如果是数据层面的话，我们可以使用缓冲和缓存来复用数据。

这里，小伙伴们需要注意一个知识点：缓冲主要针对的是写操作，缓存主要针对的是读操作。

另一个复用优化的典型场景就是池化技术，比如：数据库连接池、线程池等。

### 计算优化 ###

对于计算优化来说，我们可以从以下几个小的方面来阐述。

**并行计算**

不难理解，就是多个计算同时进行。这里，又可以将并行计算分为：多机并行计算、多进程并行计算和多线程并行计算。

**多机并行计算：** 将一个大的计算任务，拆分成N个小的计算任务，分发到不同的机器进行处理。典型的场景就是Hadoop的MapReduce极端。

**多进程计算：** 比如，Nginx采用的NIO模型，采用的是进程调度的策略，由Master进程调度Worker进程，Worker进行来处理具体的请求。

**多线程计算**： 对于多线程计算来说，也是我们平时接触最多的一种计算方式，我们可以使用多线程技术，将复杂的逻辑计算拆分成一个个小的计算任务，分发到不同的线程中去执行。

**同步变异步**

同步和异步的区别就是：同步需要等待返回结果，异步不需要等待返回结果。如果我们在业务程序中，不需要等待返回结果数据，则我们可以将同步调用优化为异步调用，从而提升我们系统的性能。

**懒加载**

最典型的场景就是Spring中的懒加载，只有第一次获取bean的时候，才会创建bean实例。

### 快速实现 ###

对于快速实现来说，不仅包含我们需要利用相关的程序框架迅速开发出我们想要的业务，也需要我们在进行技术选型时，尽量使用一些性能优良的组件。比如，在进行网络开发时，尽量选择Netty，结合轻量级的数据传输，就不要使用WebService等技术了。

很多公司喜欢使用适配器模式，在一些现有的开源组件之上，再抽象一层自己的组件，这样就能够做到切换底层组件的时候，对上层应用无感。

## 写在最后 ##

**如果你想进大厂，想升职加薪，或者对自己现有的工作比较迷茫，都可以私信我交流，希望我的一些经历能够帮助到大家~~**

**推荐阅读：**

*  《[三天撸完了MyBatis，各位随便问！！（冰河吐血整理，建议收藏）][MyBatis]》
 *  《[奉劝那些刚参加工作的学弟学妹们：要想进大厂，这些核心技能是你必须要掌握的！完整学习路线！！（建议收藏）][Link 2]》
 *  《[奉劝那些刚参加工作的学弟学妹们：这些计算机与操作系统基础知识越早知道越好！万字长文太顶了！！（建议收藏）][Link 3]》
 *  《[我用三天时间开发了一款老少皆宜的国民级游戏，支持播放音乐，现开放完整源代码和注释（建议收藏）！！][Link 4]》
 *  《[我是全网最硬核的高并发编程作者，CSDN最值得关注的博主，大家同意吗？（建议收藏）][CSDN]》
 *  《[毕业五年，从月薪3000到年薪百万，我掌握了哪些核心技能？（建议收藏）][3000]》
 *  《[我入侵了隔壁妹子的Wifi，发现。。。（全程实战干货，建议收藏）][Wifi]》
 *  《[千万不要轻易尝试“熊猫烧香”，这不，我后悔了！][Link 5]》
 *  《[清明节偷偷训练“熊猫烧香”，结果我的电脑为熊猫“献身了”！][Link 6]》
 *  《[7.3万字肝爆Java8新特性，我不信你能看完！（建议收藏）][7.3_Java8]》
 *  《[在业务高峰期拔掉服务器电源是一种怎样的体验？][Link 7]》
 *  《[全网最全Linux命令总结！！（史上最全，建议收藏）][Linux]》

**好了，今天就到这儿吧，小伙伴们点赞、收藏、评论，一键三连走起呀，我是冰河，我们下期见~~**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2wxMDI4Mzg2ODA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2][]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2wxMDI4Mzg2ODA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20210901/bbd5be1ad6e9478a8f0bb8475b18b765.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2wxMDI4Mzg2ODA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20210901/f5784934d7ae47688c275f0b7c6054e1.png
[Link 1]: https://binghe.blog.csdn.net/article/details/109094333
[MyBatis]: https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/118079011
[Link 2]: https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/116081409
[Link 3]: https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/115923034
[Link 4]: https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/116191713
[CSDN]: https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/116280491
[3000]: https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/115677451
[Wifi]: https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/116477701
[Link 5]: https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/115450665
[Link 6]: https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/115607742
[7.3_Java8]: https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/115547910
[Link 7]: https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/115576102
[Linux]: https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/117917710
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2wxMDI4Mzg2ODA0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: /images/20210901/26512a545d354823b4562566df286788.png