Verwenden Sie Leistungsanalyse-Tools, um Engp?sse zu lokalisieren, VisualVM oder JProfiler in der Entwicklung und Testphase zu verwenden und Async-Profiler in der Produktionsumgebung Priorit?t zu geben. 2. Reduzieren Sie die Objekterstellung, verwenden Sie Objekte wieder, verwenden Sie StringBuilder, um String -Splei?en zu ersetzen und entsprechende GC -Strategien auszuw?hlen. 3.. Optimieren Sie die Auswahl der Sammlung, w?hlen Sie die Anfangskapazit?t gem?? der Szene aus; V. 5. Tune JVM-Parameter, festlegen, angemessene Haufengr??e und Müllsammler mit geringer Latenz einstellen und GC-Protokolle aktivieren; 6. Vermeiden Sie die Reflexion auf Codeebene, ersetzen Sie Wrapper -Klassen durch Grundtypen, Verz?gerungsinitialisierung und verwenden Sie endgültige und statische. 7. Kontinuierliche Leistungstest und überwachung, kombiniert mit JMH -Microbenchmark -Tests und APM -Tools, analysieren Sie regelm??ig Protokolle und Dump -Dateien; Die Java -Leistungsoptimierung muss zuerst gemessen und dann optimiert werden, und die Tools und Methoden sind korrekt, um die Systemleistung effektiv zu verbessern.

Java -Leistungsoptimierung und Leistungsanalyse sind wichtige Links zur Verbesserung der Reaktionsgeschwindigkeit der Anwendungen, zur Reduzierung des Ressourcenverbrauchs und der Gew?hrleistung der Systemstabilit?t. Insbesondere in Szenarien mit hoher Parallelit?t und gro?em Datenvolumen k?nnen angemessene Optimierungsstrategien die Systemleistung erheblich verbessern. Im Folgenden finden Sie mehrere Kernanweisungen für Java -Leistungsoptimierungsoptimierungsanweisungen und h?ufig verwendete Leistungsanalysetechnologien.

1. Positionierung von Leistungs Engp?ssen: Verwenden Sie Leistungsanalyse -Tools (Profiling -Tools)

Vor der Optimierung müssen Engp?sse zuerst positioniert werden. Die blinde Optimierung führt h?ufig zu einer H?lfte mit dem doppelten Aufwand. Zu den h?ufig verwendeten Tools für Java -Leistungsanalyse geh?ren:

• JvisualVM / visualVM
  Kostenlos, leicht, in JDK integriert. Es kann die CPU- und Speicherverwendung überwachen, Thread -Analysen und Heap -Dump -Analysen durchführen, die für vorl?ufige Untersuchungen geeignet sind.

  

• JPROFILER
  Kommerzielle Tools, leistungsstarke Funktionen, Unterstützung von CPU -Stichproben, Speicheranalyse, Thread -Deadlock -Erkennung, E/A -überwachung usw. und verfügen über eine freundliche grafische Schnittstelle.

• Yourkit
  Ein weiterer kommerzieller Leistungsanalysator unterstützt die Performance der Remote-überwachung und die Leistungsverfolgung auf Methodenebene, die für die Probenahme der Produktionsumgebung geeignet ist.

  

• Async-Profiler
  Open Source, Low-Overhead-Linux-Leistungsanalyse-Tool, basierend auf der Stichprobe, unterstützt die Analyse der CPU-, Speicherallokations- und Sperrwettbewerbsanalyse, die besonders für die Verwendung in Produktionsumgebungen geeignet ist.

Empfehlung: Verwenden Sie VisualVM oder JProfiler in den Entwicklungs- und Testphasen; Priorisieren Sie den Async-Profiler in der Produktionsumgebung, um eine überm??ige Belastung des Systems zu vermeiden.

2. Anweisungen für Schlüsseloptimierungsanweisungen

(1) Reduzieren Sie die Objekterstellung und den GC -Druck

Die h?ufige Erstellung von Objekten erh?ht die Belastung der Müllsammlung (GC) und führt zu erh?hten Pausezeiten.

Optimierungsvorschl?ge:

• Verwenden Sie Objektpools (z. B. ThreadLocal -Cache, benutzerdefinierten Pool), um Objekte wiederzuverwenden (geeignet für Objekte mit kurzen Lebenszyklen und h?ufige Erstellung).
• Vermeiden Sie es, tempor?re Objekte in Schleifen zu erstellen.
• Verwenden Sie StringBuilder anstelle von String -N?hten (insbesondere in Schleifen).
• W?hlen Sie die entsprechende GC -Strategie (z. B. G1, ZGC, Shenandoah) aus, um die Pausezeit zu verkürzen.

 // Vermeiden Sie das Schreiben von String -Ergebnis = "";
für (Zeichenfolge S: Liste) {
    Ergebnis = S; // Erstellen Sie jedes Mal ein neues String -Objekt}

// wechseln in StringBuilder sb = new StringBuilder ();
für (Zeichenfolge S: Liste) {
    sb.Append (s);
}

(2) Optimieren Sie die Verwendung der Sammlung

Sammlungen sind die am h?ufigsten verwendete Struktur in Java, und eine unsachgem??e Verwendung kann zu Leistungsproblemen führen.

Anregung:

• W?hlen Sie den entsprechenden Sammelart gem?? der Szene aus:
  • ArrayList ist für den Zufallszugriff geeignet LinkedList wird nur verwendet, wenn Zwischenelemente h?ufig intervenieren/l?schen.
  • HashMap sieht schnell aus, achten Sie jedoch auf die anf?ngliche Kapazit?t und den Lastfaktor, um eine h?ufige Kapazit?tserweiterung zu vermeiden.
• Stellen Sie die anf?ngliche Kapazit?t des Satzes vor, um den Overhead der dynamischen Expansion zu verringern:

   Liste <String> list = new ArrayList <> (1000);
  Karte <String, Integer> map = new HashMap <> (512);

(3) Parallelit?t und Fadenoptimierung

Bei der Programmierung von Multi-Threads sind Lockwettbewerbe und Kontextwechsel gemeinsame Leistungsm?rder.

Optimierungsvorschl?ge:

• Verwenden Sie anstelle von synchronen Wrapper -Klassen eine gleichzeitige Sammlungen (z. B. ConcurrentHashMap , CopyOnWriteArrayList ) anstelle von synchronen Wrapper -Klassen.
• Reduzieren Sie die Granularit?t der Schleuse und vermeiden Sie zeitaufw?ndige Operationen (wie E/A) innerhalb des Schlosses.
• Erw?gen Sie, lockfreie Strukturen (wie AtomicInteger , LongAdder ) zu verwenden.
• Stellen Sie die Thread -Pool -Gr??e vernünftig ein, um den Aufwand des Kontextschalters zu vermeiden, das durch zu viele Threads verursacht wird:

   // CPU-intensiv: Anzahl der Threads ≈ Anzahl der CPU-Kerne // I/O-intensiv: Die Anzahl der Threads kann angemessen erh?ht werden. Executorservice Executor = Executors.NewFixed threadpool (runTime.getRuntime (). AughtProcessors ());

(4) JVM -Parameterabstimmung

Angemessene JVM -Parametereinstellungen sind für die Leistung von entscheidender Bedeutung.

Schlüsselvorschl?ge für Parameter:

• Haufengr??e: -Xms und -Xmx werden auf denselben Wert eingestellt, um eine dynamische Expansion zu vermeiden.
• W?hlen Sie den richtigen Müllsammler:
  • G1GC: Geeignet für gro?e Pf?hle (über 4G), die niedrige Latenz verfolgen.
  • ZGC/Shenandoah: Ultra-Low Pause (<10 ms), geeignet für verz?gerungsempfindliche Anwendungen (JDK 11/12).
• Aktivieren Sie GC -Protokolle für eine einfache Analyse:

   -Xlog: gc*, gc heap = debug, gc compaction = info: file = gc.log: Zeit, Tags

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  3. Leistungsf?higkeiten auf Code-Ebene

  • Vermeiden Sie eine überbeanspruchung der Reflexion
    Niedrige Reflexionsleistung und schwer zu optimieren. Bei Bedarf k?nnen Sie Method -Objekt zwischenspeichern oder MethodHandle verwenden.

  • Verwenden Sie grundlegende Typen, um Verpackungsklassen
    zu ersetzen Die Verwendung int in Sammlungen ist besser als Integer und kann über IntStream oder Drittanbieter wie fastutil unterstützt werden.

  • Verz?gerungsinitialisierung und faules Laden
    Verwenden Sie für gro?e Objekte oder zeitaufw?ndige Vorg?nge Supplier oder überprüfen Sie die Schl?sser, um faulen Laden zu erreichen.

  • Optimierung mit final und static Optimierung
    JVM bietet bessere Inline -Optimierungsm?glichkeiten für final Felder und statische Methoden.

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  4. Leistungstest und überwachung

  Die Optimierung ist nicht einmalig und erfordert eine kontinuierliche überwachung und überprüfung.

  • Verwenden Sie JMH (Java Microbenchmark -Kabelbaum), um Mikrobenchmark -Tests durchzuführen, um falsche Leistungsmessungen zu vermeiden.
  • Integrieren Sie APM-Tools (wie Skywalking, Pinpoint, New Relic) für die Echtzeitüberwachung in Produktionsumgebungen.
  • Analysieren Sie regelm??ig GC -Protokolle, Thread -Dumps und Heap -Müllkopien.

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  Grunds?tzlich ist das. Die Java -Leistungsoptimierung ist nicht "Magie", sondern "Wissenschaft": Messen Sie zuerst, dann optimieren; Engpass zuerst, dann Details . Wenn das Werkzeug korrekt verwendet wird, ist die Richtung halb rechts.

  Das obige ist der detaillierte Inhalt vonJava -Leistungsoptimierung und Profilerstellungstechniken. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!