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1.类成员与方法的可见性最小化2.使用位移操作替代乘除法3.尽量减少对变量的重复计算4.不要捕捉RuntimeException5.使用局部变量可避免在堆上分配6.减少变量的作用范围7.懒加载策略8.访问静态变量直接使用类名9.字符串拼接使用StringBuilder10.重写对象的HashCode11.HashMap等集合初始化12.循环内创建对象引用13.遍历Map 使用 EntrySet 方法14.不要在多线程下使用同一个 Random15.自增推荐使用LongAddr16.程序中要少用反射1.类成员与方法的可见性最小化
举例:如果是一个private的方法,想删除就删除
如果一个public
的service
方法,或者一个public的成员变量,删除一下,不得思考很多。
2.使用位移操作替代乘除法
计算机是使用二进制表示的,位移操作会极大地提高性能。
<< 左移相当于乘以 2;>> 右移相当于除以 2;
>>> 无符号右移相当于除以 2,但它会忽略符号位,空位都以 0 补齐。
a = val << 3; b = val >> 1;
3.尽量减少对变量的重复计算
我们知道对方法的调用是有消耗的,包括创建栈帧、调用方法时保护现场,恢复现场等。
//反例 for (int i = 0; i < list.size(); i++) { System.out.println("result"); } //正例 for (int i = 0, length = list.size(); i < length; i++) { System.out.println("result"); }
在list.size()
很大的时候,就减少了很多的消耗。
4.不要捕捉RuntimeException
RuntimeException 不应该通过 catch 语句去捕捉,而应该使用编码手段进行规避。
如下面的代码,list 可能会出现数组越界异常。
是否越界是可以通过代码提前判断的,而不是等到发生异常时去捕捉。
提前判断这种方式,代码会更优雅,效率也更高。
public String test1(Listlist, int index) { try { return list.get(index); } catch (IndexOutOfBoundsException ex) { return null; } } //正例 public String test2(List list, int index) { if (index >= list.size() || index < 0) { return null; } return list.get(index); }
5.使用局部变量可避免在堆上分配
由于堆资源是多线程共享的,是垃圾回收器工作的主要区域,过多的对象会造成 GC 压力,可以通过局部变量的方式,将变量在栈上分配。这种方式变量会随着方法执行的完毕而销毁,能够减轻 GC 的压力。
6.减少变量的作用范围
注意变量的作用范围,尽量减少对象的创建。
如下面的代码,变量 s 每次进入方法都会创建,可以将它移动到 if 语句内部。
public void test(String str) { final int s = 100; if (!StringUtils.isEmpty(str)) { int result = s * s; } }
7.懒加载策略
尽量采用懒加载的策略,在需要的时候才创建
String str = "月伴飞鱼"; if (name == "公众号") { list.add(str); } if (name == "公众号") { String str = "月伴飞鱼"; list.add(str); }
8.访问静态变量直接使用类名
使用对象访问静态变量,这种方式多了一步寻址操作,需要先找到变量对应的类,再找到类对应的变量。
// 反例 int i = objectA.staticMethod(); // 正例 int i = ClassA.staticMethod();
9.字符串拼接使用StringBuilder
字符串拼接,使用 StringBuilder 或者 StringBuffer,不要使用 + 号。
//反例 public class StringTest { @Test public void testStringPlus() { String str = "111"; str += "222"; str += "333"; System.out.println(str); } } //正例 public class TestMain { public static void main(String[] args) { StringBuilder sb = new StringBuilder("111"); sb.append("222"); sb.append(333); System.out.println(sb.toString()); } }
10.重写对象的HashCode
重写对象的HashCode,不要简单地返回固定值
有同学在开发重写 HashCode 和 Equals 方法时,会把 HashCode 的值返回固定的 0,而这样做是不恰当的
当这些对象存入 HashMap 时,性能就会非常低,因为 HashMap 是通过 HashCode 定位到 Hash 槽,有冲突的时候,才会使用链表或者红黑树组织节点,固定地返回 0,相当于把 Hash 寻址功能无效了。
11.HashMap等集合初始化
HashMap等集合初始化的时候,指定初始值大小
这样的对象有很多,比如 ArrayList,StringBuilder 等,通过指定初始值大小可减少扩容造成的性能损耗。
初始值大小计算:
12.循环内创建对象引用
循环内不要不断创建对象引用
//反例 for (int i = 1; i <= size; i++) { Object obj = new Object(); } //正例 Object obj = null; for (int i = 0; i <= size; i++) { obj = new Object(); }
第一种会导致内存中有size个Object对象引用存在,size很大的话,就耗费内存了
13.遍历Map 使用 EntrySet 方法
使用 EntrySet 方法,可以直接返回 set 对象,直接拿来用即可;而使用 KeySet 方法,获得的是key 的集合,需要再进行一次 get 操作,多了一个操作步骤,所以更推荐使用 EntrySet 方式遍历 Map。
Set> entryseSet = nmap.entrySet(); for (Map.Entry entry : entryseSet) { System.out.println(entry.getKey()+","+entry.getValue()); }
14.不要在多线程下使用同一个 Random
Random 类的 seed 会在并发访问的情况下发生竞争,造成性能降低,建议在多线程环境下使用 ThreadLocalRandom 类。
public static void main(String[] args) { ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current(); Thread thread1 = new Thread(()->{ for (int i=0;i<10;i++){ System.out.println("Thread1:"+threadLocalRandom.nextInt(10)); } }); Thread thread2 = new Thread(()->{ for (int i=0;i<10;i++){ System.out.println("Thread2:"+threadLocalRandom.nextInt(10)); } }); thread1.start(); thread2.start(); }
15.自增推荐使用LongAddr
自增运算可以通过 synchronized
和 volatile
的组合来控制线程安全,或者也可以使用原子类(比如 AtomicLong)。
后者的速度比前者要高一些,AtomicLong
使用 CAS 进行比较替换,在线程多的情况下会造成过多无效自旋,可以使用 LongAdder 替换 AtomicLong 进行进一步的性能提升。
public class Test { public int longAdderTest(Blackhole blackhole) throws InterruptedException { LongAdder longAdder = new LongAdder(); for (int i = 0; i < 1024; i++) { longAdder.add(1); } return longAdder.intValue(); } }
16.程序中要少用反射
反射的功能很强大,但它是通过解析字节码实现的,性能就不是很理想。
现实中有很多对反射的优化方法,比如把反射执行的过程(比如 Method)缓存起来,使用复用来加快反射速度。
Java 7.0 之后,加入了新的包java.lang.invoke
,同时加入了新的 JVM 字节码指令 invokedynamic,用来支持从 JVM 层面,直接通过字符串对目标方法进行调用。
到此这篇关于分享几个Java工作中实用代码优化技巧的文章就介绍到这了,更多相关Java优化技巧内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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