1、簡述

性能優(yōu)化是 Java 開發(fā)中永恒的話題，無論是高并發(fā)系統(tǒng)、響應式服務、還是數據密集型處理程序，都離不開系統(tǒng)性、可驗證的性能調優(yōu)方法。本文從 JVM、代碼層、集合框架、多線程、IO、數據庫及工具鏈等多維度總結 Java 性能優(yōu)化實戰(zhàn)技巧，并給出完整可運行的實踐示例。

性能優(yōu)化黃金原則，在做任何“優(yōu)化”之前，請牢記：

不要憑感覺優(yōu)化
必須先用工具檢測瓶頸。

局部優(yōu)化往往無效
性能通常受瓶頸點約束（Amdahl 定律）。

能用現成的框架，不自己造輪子
JDK 官方方法和高性能庫通常已經過大量優(yōu)化。

先優(yōu)化算法，再優(yōu)化代碼
算法復雜度的收益遠超代碼微調。

2、JVM 層性能優(yōu)化

實戰(zhàn)技巧 1：合理設置堆大小 + 垃圾回收器

默認 JVM 參數不適合生產環(huán)境。

常規(guī)推薦：

-Xms4g -Xmx4g -XX:+UseG1GC

適合響應式服務：

-XX:+UseZGC

用例：觀察 GC 日志

java -Xms2g -Xmx2g -XX:+UseG1GC -Xlog:gc* MyApp

通過 GC 日志可分析：

• Young GC 頻率
• STW 停頓時間
• 堆碎片情況

實戰(zhàn)技巧 2：使用對象池，但不要濫用

適用場景：對象創(chuàng)建成本極高，可復用對象

不適用：小對象、簡單業(yè)務對象（JVM 優(yōu)化很快）

用例：線程池的對象池化

ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(20);

相比每次創(chuàng)建線程，復用線程顯著提升性能、減少上下文切換。

3、代碼層性能優(yōu)化

實戰(zhàn)技巧 3：避免不必要的裝箱與拆箱

錯誤：

Integer sum = 0;
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
    sum += i;  // 自動裝箱 + 拆箱
}

正確：

int sum = 0;

實戰(zhàn)技巧 4：不要在循環(huán)中創(chuàng)建對象

錯誤：

for (int i = 0; i < 10000; i++) {
    StringBuilder sb = new StringBuilder(); // 頻繁創(chuàng)建
}

正確：

StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
    sb.setLength(0);
}

4、集合框架性能優(yōu)化

實戰(zhàn)技巧 5：為集合指定初始容量

避免 HashMap 和 ArrayList 的擴容開銷。

用例：哈希表

Map<String, Object> map = new HashMap<>(1024);

用例：ArrayList 擴容問題

錯誤：

List<Integer> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) list.add(i);

正確：

List<Integer> list = new ArrayList<>(10000);

擴容成本可減少 80% 以上。

實戰(zhàn)技巧 6：盡量使用 “for-each + Iterator” 而非 Stream（高頻場景）

Stream 是優(yōu)雅，但并不總是性能最佳。

Stream 對象創(chuàng)建與 Lambda 閉包捕獲都有開銷。

高頻循環(huán)時：

for (int i : list) {
}

往往比：

list.stream().forEach(i -> {});

更快。

5、并發(fā) & 多線程優(yōu)化

實戰(zhàn)技巧 7：使用并行流需謹慎

并行流使用 ForkJoinPool.commonPool，可能導致業(yè)務線程競爭。

避免在 Web 服務（尤其 tomcat/netty）中使用：

list.parallelStream()....

除非指定自定義線程池。

實戰(zhàn)技巧 8：使用無鎖優(yōu)化（CAS）

AtomicInteger 是無鎖 CAS，比 synchronized 快。

用例：

AtomicInteger counter = new AtomicInteger();

public void increment() {
    counter.incrementAndGet();
}

實戰(zhàn)技巧 9：減少線程切換

CPU 最耗時的不是計算，而是線程調度。

減少線程池創(chuàng)建：

ExecutorService pool = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();

JDK 21 虛擬線程幾乎無切換成本，是高并發(fā)利器。

6、IO 與文件處理性能優(yōu)化

實戰(zhàn)技巧 10：使用 NIO 替代傳統(tǒng) IO

通過 FileChannel 與 ByteBuffer 提升 IO 吞吐。

用例：NIO 文件讀取

try (FileChannel channel = FileChannel.open(path)) {
    ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(8192);
    while (channel.read(buffer) > 0) {
        buffer.flip();
        buffer.clear();
    }
}

吞吐可提升 2-5 倍。

7、數據庫性能優(yōu)化

實戰(zhàn)技巧 11：使用批處理批量寫入

錯誤：

for (...) {
    pstmt.executeUpdate();
}

正確：

pstmt.addBatch();
pstmt.executeBatch();

吞吐量可提升一個數量級。

實戰(zhàn)技巧 12：使用連接池

推薦：

• HikariCP（最快）
• Druid（監(jiān)控好）

示例配置（Hikari）：

HikariConfig config = new HikariConfig();
config.setMaximumPoolSize(20);
config.setConnectionTimeout(3000);
HikariDataSource ds = new HikariDataSource(config);

8、工程與工具鏈層優(yōu)化

實戰(zhàn)技巧 13：使用 JMH 進行微基準測試

JMH 是 Oracle 官方的 Java 基準測試框架。

示例：

@Benchmark
public void testAdd() {
    int x = a + b;
}

實戰(zhàn)技巧 14：使用性能分析工具定位瓶頸

常用工具：

9、綜合實戰(zhàn)案例：百萬數據處理優(yōu)化

需求：處理百萬條數據，統(tǒng)計字段并寫入文件。

原始代碼（性能差）

List<String> results = new ArrayList<>();

for (Item item : items) {
    results.add(item.process());
}

Files.write(path, results);

性能瓶頸

? ArrayList 多次擴容
? 頻繁操作文件 IO
? 單線程串行處理

優(yōu)化后代碼

List<String> results = new ArrayList<>(items.size());

items.parallelStream()          // 利用多核
     .map(Item::process)
     .forEach(results::add);

Files.write(path, results, StandardOpenOption.CREATE);

進一步優(yōu)化可采用：

• 分批寫文件
• 使用 NIO FileChannel
• 使用虛擬線程并發(fā)

10、總結

Java 性能優(yōu)化的核心：

• 先定位，再優(yōu)化
• 避免無意義對象創(chuàng)建
• 讓數據結構與場景匹配
• 合理利用線程池和無鎖技術
• IO 與數據庫必須批量化、池化
• 使用 JMH/JFR/Arthas 等工具驗證優(yōu)化效果

只有系統(tǒng)性、可量化的優(yōu)化方法，才能構建真正高性能的 Java 服務。

到此這篇關于Java性能優(yōu)化實戰(zhàn)技巧與最佳實踐分享的文章就介紹到這了,更多相關Java性能優(yōu)化技巧與實踐內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！