パフォーマンス分析ツールを使用してボトルネックを見(jiàn)つけ、開(kāi)発とテスト段階でVisualVMまたはJProfilerを使用し、生産環(huán)境で非同期財(cái)産を優(yōu)先します。 2。オブジェクトの作成を削減し、オブジェクトを再利用し、StringBuilderを使用して文字列のスプライシングを置き換え、適切なGC戦略を選択します。 3.コレクションの使用を最適化し、シーンに応じて初期容量を選択し、プリセットします。 4.同時(shí)性を最適化し、同時(shí)コレクションを使用し、ロックの粒度を低減し、スレッドプールを合理的に設(shè)定します。 5. JVMパラメーターを調(diào)整し、合理的なヒープサイズと低遅延のゴミコレクターを設(shè)定し、GCログを有効にします。 6.コードレベルでの反射を避け、ラッパークラスを基本タイプに置き換え、初期化を遅延させ、最終と靜的を使用します。 7. JMHマイクロバンチマークテストとAPMツールと組み合わせた継続的なパフォーマンステストと監(jiān)視は、定期的にログとダンプファイルを分析します。 Javaのパフォーマンスの最適化を最初に測(cè)定してから最適化する必要があり、システムのパフォーマンスを効果的に改善するためにツールと方法が正しいです。

Javaのパフォーマンスの最適化とパフォーマンス分析は、アプリケーションの応答速度を改善し、リソースの消費(fèi)を削減し、システムの安定性を確保するための重要なリンクです。特に、並行性が高く、データ量が多いシナリオでは、合理的な最適化戦略はシステムのパフォーマンスを大幅に改善できます。以下は、いくつかのコアJavaパフォーマンス最適化の方向と一般的に使用されるパフォーマンス分析技術(shù)です。

1。ポジショニングパフォーマンスボトルネック：パフォーマンス分析ツール（プロファイリングツール）を使用します

最適化する前に、ボトルネックを最初に配置する必要があります。ブラインドの最適化は、多くの場(chǎng)合、2倍の労力で半分になります。一般的に使用されるJavaパフォーマンス分析ツールには以下が含まれます。

• jvisualvm / visualvm
  JDKに統(tǒng)合された無(wú)料の軽量、軽量。 CPUとメモリの使用量を監(jiān)視し、スレッド分析とヒープダンプ分析を?qū)g行できます。これは予備調(diào)査に適しています。

  

• jprofiler
  商用ツール、強(qiáng)力な機(jī)能、CPUサンプリング、メモリ分析、スレッドデッドロック検出、I/Oモニタリングなどをサポートし、フレンドリーなグラフィカルインターフェイスを持っています。

• yourkit
  別の商用パフォーマンスアナライザーは、生産環(huán)境サンプリングに適したリモートモニタリングとメソッドレベルのパフォーマンス追跡をサポートしています。

  

• async-profiler
  サンプリングに基づいたオープンソースの低オーバーヘッドLinuxパフォーマンス分析ツールは、CPU、メモリ割り當(dāng)て、およびロック競(jìng)爭(zhēng)分析をサポートします。これは、生産環(huán)境での使用に特に適しています。

推奨事項(xiàng)：開(kāi)発段階とテストフェーズでVisualVMまたはJProfilerを使用します。システムへの過(guò)度の負(fù)擔(dān)を避けるために、生産環(huán)境でAsync-Profilerに優(yōu)先順位を付けます。

2。主要な最適化の方向

（1）オブジェクトの作成とGC圧力を削減します

頻繁にオブジェクトの作成により、ゴミコレクション（GC）の負(fù)擔(dān)が増加し、一時(shí)停止時(shí)間が増加します。

最適化の提案：

• オブジェクトプール（ ThreadLocalキャッシュ、カスタムプールなど）を使用して、オブジェクト（短いライフサイクルと頻繁な作成を備えたオブジェクトに適しています）を再利用します。
• ループで一時(shí)的なオブジェクトを作成しないでください。
• 文字列ステッチ（特にループで）ではなく、 StringBuilderを使用します。
• 一時(shí)停止時(shí)間を短縮するには、適切なGC戦略（G1、ZGC、Shenandoahなど）を選択します。

 //文字列result result = ""の書き込みを避けます。
for（string s：list）{
    result = s; //毎回新しい文字列オブジェクトを作成}

// stringbuilder sb = new StringBuilder（）に変更します。
for（string s：list）{
    sb.append（s）;
}

（2）コレクションの使用を最適化します

コレクションはJavaで最も一般的に使用される構(gòu)造であり、不適切な使用はパフォーマンスの問(wèn)題を引き起こす可能性があります。

提案：

• シーンに従って適切なコレクションタイプを選択してください。
  • ArrayListはランダムアクセスに適しており、 LinkedList中間要素を頻繁に介入/削除する場(chǎng)合にのみ使用されます。
  • HashMap速く見(jiàn)えますが、頻繁な容量の拡大を避けるために、初期容量と負(fù)荷要因に注意してください。
• 動(dòng)的拡張のオーバーヘッドを減らすために、セットの初期容量をプリセットします。

  リスト<文字列>リスト= new ArrayList <>（1000）;
  map <string、integer> map = new Hashmap <>（512）;

（3）同時(shí)性とスレッドの最適化

マルチスレッドプログラミングでは、ロック競(jìng)爭(zhēng)とコンテキストの切り替えは一般的なパフォーマンスキラーです。

最適化の提案：

• 同期ラッパークラスの代わりに、同時(shí)コレクション（ ConcurrentHashMap 、 CopyOnWriteArrayListなど）を使用します。
• ロックの粒度を低減し、ロック內(nèi)の時(shí)間のかかる操作（I/Oなど）を避けます。
• ロックフリーの構(gòu)造（ AtomicInteger 、 LongAdderなど）の使用を検討してください。
• スレッドプールのサイズを合理的に設(shè)定して、あまりにも多くのスレッドによって引き起こされるコンテキストスイッチングのオーバーヘッドを回避します。

   // CPU-集中型：スレッド數(shù)≈CPUコアの數(shù)//

（4）JVMパラメーターチューニング

合理的なJVMパラメーター設(shè)定は、パフォーマンスに不可欠です。

重要なパラメーターの提案：

• ヒープサイズ： -Xmsと-Xmx同じ?jìng)帳嗽O(shè)定され、動(dòng)的拡張を避けます。
• 適切なゴミコレクターを選択してください。
  • G1GC：大きな杭（4G以上）に適し、低遅延を追求します。
  • ZGC/Shenandoah：遅延に敏感なアプリケーション（JDK 11/12）に適した超低一時(shí)停止（<10ms）。
• 簡(jiǎn)単な分析のためにGCログを有効にします：

   -xlog：gc*、gc heap = debug、gc compaction = info：file = gc.log：time、tags

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  3。コードレベルのパフォーマンススキル

  • 反射の過(guò)剰使用を避けてください
    低反射パフォーマンスと最適化が困難です。必要に応じて、 Methodオブジェクトをキャッシュするか、 MethodHandleを使用できます。

  • 基本タイプを使用して、パッケージクラスを交換します
    コレクションでintを使用することはIntegerよりも優(yōu)れており、 fastutilなどのIntStreamまたはサードパーティライブラリを介してサポートできます。

  • 初期化と怠zyな読み込み
    大きなオブジェクトまたは時(shí)間のかかる操作の場(chǎng)合、 Supplierまたはダブルチェックロックを使用して怠zyなロードを?qū)g現(xiàn)します。

  • finalおよびstaticを使用した最適化
    JVMには、 finalフィールドと靜的方法のインライン最適化の機(jī)會(huì)が向上しています。

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  4。パフォーマンスのテストと監(jiān)視

  最適化は1回限りではなく、継続的な監(jiān)視と検証が必要です。

  • JMH （Java Microbenchmark Harness）を使用して、誤ったパフォーマンス測(cè)定を回避するためにマイクロバンチマークテストを?qū)g行します。
  • 生産環(huán)境でのリアルタイムモニタリングのために、 APMツール（スカイウォーク、ピンポイント、新しい遺物など）を統(tǒng)合します。
  • GCログ、スレッドダンプ、ヒープダンプを定期的に分析します。

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  基本的にそれだけです。 Javaのパフォーマンスの最適化は「魔法」ではなく、「科學(xué)」です。最初に測(cè)定し、次に最適化します。最初にボトルネック、次に詳細(xì)。ツールが正しく使用されている場(chǎng)合、方向は半分正しいです。

  以上がJavaパフォーマンスの最適化とプロファイリング手法の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。