作为一个 Java 后端开发，我们写出的大部分代码都决定着用户的使用体验。如果我们的后端代码性能不好，那么用户在访问我们的网站时就要浪费一些时间等待服务器的响应。这就可能导致用户投诉甚至用户的流失。

性能优化是一个很大的话题，《Java程序性能优化》说性能优化包含五个层次：设计调优、代码调优、JVM调优、数据库调优、操作系统调优等，而每一个层次又包含很多方法论和最佳实践。本文不想大而广的概述这些内容，只是举几个常用的Java代码优化方案，读者看完之后可以真正的实践到自己代码中的方案。

使用单例

对于IO处理、数据库连接、配置文件解析加载等一些非常耗费系统资源的操作，我们必须对这些实例的创建进行限制，或者是始终使用一个公用的实例,以节约系统开销，这种情况下就需要用到单例模式。

使用 Future 模式

假设一个任务执行起来需要花费一些时间，为了省去不必要的等待时间，可以先获取一个“提货单”，即Future，然后继续处理别的任务，直到“货物”到达，即任务执行完得到结果。此时便可以用“提货单”进行提货，即通过Future对象得到返回值。

使用 线程 池

合理利用线程池能够带来三个好处：

• 第一：降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。

• 第二：提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。

• 第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。

在 Java 5 之后，并发编程引入了一堆新的启动、调度和管理线程的API。Executor 框架便是 Java 5 中引入的，其内部使用了线程池机制，它在 java.util.cocurrent 包下，通过该框架来控制线程的启动、执行和关闭，可以简化并发编程的操作。

使用NIO

JDK 自1.4起开始提供全新的I/O编程类库,简称NIO,其不但引入了全新高效的Buffer和Channel,同时,还引入了基于Selector的非阻塞 I/O机制,将多个异步的I/O操作集中到一个或几个线程当中进行处理,使用NIO代替阻塞I/O能提高程序的并发吞吐能力,降低系统的开销。

对于每一个请求,如果单独开一个线程进行相应的逻辑处理,当客户端的数据传递并不是一直进行,而是断断续续的,则相应的线程需要 I/O等待,并进行上下文切换。而使用NIO引入的Selector机制后,可以提升程序的并发效率,改善这一状况。

锁优化

在并发场景中，我们的代码中经常会用到锁。存在锁，就必然存在锁的竞争，存在锁的竞争，就会消耗很多资源。那么，如何优化我们Java代码中的锁呢？主要可以从以下几个方面考虑：

• 减少锁持有时间。可以使用同步代码块来代替同步方法。这样既可以减少锁持有的时间。

• 减少锁粒度。要在并发场景中使用Map的时候，记得使用ConcurrentHashMap来代替 HashTable 和HashMap。

• 锁分离。普通锁（如syncronized）会导致读阻塞写、写也会阻塞读，同时读读与写写之间也会进行阻塞，可以想办法将读操作和写操作分离开。

• 锁粗化。有些情况下我们希望把很多次锁的请求合并成一个请求，以降低短时间内大量锁请求、同步、释放带来的性能损耗。

• 锁消除。锁消除是Java虚拟机在JIT编译是，通过对运行上下文的扫描，去除不可能存在共享资源竞争的锁，通过锁消除，可以节省毫无意义的请求锁时间。

压缩传输

在进行数据传输之前，可以先将数据进行压缩，以减少网络传输的字节数，提升数据传输的速度，接收端可以将数据进行解压，以还原出传递的数据，并且，经过压缩的数据还可以节约所耗费的存储介质(磁盘或内存)的空间以及网络带宽,降低成本。当然，压缩也并不是没有开销的，数据压缩需要大量的CPU计算，并且，根据压缩算法的不同，计算的复杂度以及数据的压缩比也存在较大差异。一般情况下，需要根据不同的业务场景，选择不同的压缩算法。

缓存 结果

对于相同的用户请求，如果每次都重复的查询数据库，重复的进行计算，将浪费很多的时间和资源。将计算后的结果缓存到本地内存，或者是通过分布式缓存来进行结果的缓存，可以节约宝贵的CPU计算资源，减少重复的数据库查询或者是磁盘I/O，将原本磁头的物理转动变成内存的电子运动，提高响应速度，并且线程的迅速释放也使得应用的吞吐能力得到提升。

本文参考“HollisChuang’s Blog”：人人都能掌握的Java服务端性能优化方案