Java性能调优

2021-09-21 本文已影响0人知而乐者

String对象是如何实现的？

Java6以及之前的版本，String是对char数组进行了封装实现的对象，主要有，char数组，偏移量offset，字符串数量count，哈希值
Java7到8String类中不再有offset和count两个变量了，String占用的内存稍微小些，同时，String.substring方法不再共享char，解决了可能导致内存泄漏的问题
java9开始，char[]字段改为了byte[]字段，维护了一个新的coder，它是编码格式的标识

编译器会对，str+str进行优化，改成StringBuilder，每次+都会new一个新的StringBuilder的对象，所以，建议直接使用StringBuilder来优化

String的内存分配

String str = "abc" 代码编译时，会在常量池中创建常量abc，运行时返回常量池中的字符串的饮用
String str = new String("abc")，代码在加载时会在常量池中创建常量abc，在调用new时，会在堆中创建String对象，并且引用常量池中字符串对象char[]数组，并且返回String对象的引用
public class Test{String test1,String test2}(String 为成员变量)，在运行时，创建的String对象会在堆中，不会在常量池中创建
注意：使用intern方法需要注意一点，一定要结合实际场景，因为常量池实现类似于一个HashTable的实现方式，存储的数据越大，遍历的时间复杂度就会提升

正则表达式

目前实现正则表达式引擎的方式有两种，DFA（确定有限状态自动机）和NFA（非确定有限状态自动机），对比来看，构造DFA自动机的代价远大于NFA自动机，但DFA自动机执行效率高于NFA，NFA自动机的优势时支持更多的功能，例如，捕获group，环视，占有优先量词等高级功能，在编程语言里使用的正则表达式引擎都是基于NFA实现的

NFA自动机的回溯，NFA实现会引起大量回溯问题，比如ab{1,3}c，source=abbc，匹配b之后会不断的回溯来看是否满足，贪婪模式就是回溯的导火索
贪婪模式就是，如果单独使用+、？、*或者{minx,max}等量词，正则表达式会匹配尽可能多的内容
懒惰模式，在这种情况下正则表达式会尽可能少的重复匹配字符串，如果匹配成功则会继续匹配剩余的字符串，开启懒惰模式可以在量词后面拼接？，如"ab{1,3}c"，如果匹配的结果是abc那么一次匹配即可成功
独占模式，独占模式和贪婪模式一样会最大限度的匹配更多的内容，不同的是，在独占模式下，匹配失败就会结束匹配，不会发生回溯的问题，开始独占模式在字符串后面增加个+，如"ab{1,3}+bc"

正则表达式的优化

少用贪婪模式多用独占模式
减少分支的选择，如"abcd|abef"替换为"ab(cd|ef)"
减少捕获嵌套

I/O

传统I/O和NIO的最大区别就是传统I/O是面向流的，NIO是面向buffer的，Buffer可以将文件一次性读入内存再做后续的处理，而传统的方式是边读文件边处理数据，虽然传统I/O后面也是用了缓存快，如：BufferedInputStream，但是仍不嫩隔阂NIO媲美
NIO的Buffer除了做缓存快块优化外，还提供了一个可以直接访问物理内存的类，DirectBuffer，普通的Buffer分配的是JVM堆内存，而DirectBuffer是直接分配的物理内存，
数据要输出到外部设备，必须先从用户空间复制到内核空间，再复制到输出设备，而在Java中，在用户空间中又存在一个拷贝，那就是从java堆内存拷贝到临时的直接内存中去，通过临时的直接内存拷贝到内存空间中去，此时的直接内存和堆内存就是属于用户空间（为什么Java要通过一个脸是非堆内存来复制数据？如果单纯使用Java堆内存进行数据拷贝，当拷贝的数据量比较大的情况，Java堆的GC压力会比较大，而使用非堆内存可以简低GC压力），DirectBuffer则是直接将步骤简化为直接保存数据到非堆内存中，从而减少一次拷贝

DirectBuffer申请的是非JVM的物理内存，所以创建和销毁的代价很高，DirectBuffer申请的内存并不是直接由JVM负责垃圾回收，但在DirectBuffer包装类回收时，会通过JavaReference机智来释放盖内存块

DirectBuffer只优化了用户空间内部的拷贝，MappedByteBuffer时通过本地类调用mmap进行文件内存映射的，map()系统方法会直接将文件从硬盘拷贝到用户空间，只进行一次数据拷贝，从何减少了read方法从硬盘拷贝到内核的这一步

零拷贝，DirectBuffer和MappedByteBuffer

偏向锁

锁状态流转

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上下文切换

上下文切换是线程之间切换的时候保存之前线程的状态，加载新线程的数据，再垃圾回收的时候就可能导致Stop-the-world，就是线程暂停的行为
Linux可以使用 vmstat命令来查看切换的频率（vmstat -pid）,如果监视某个应用上下文的切换，就可以使用pidstat命令监控指定进程的Context Switch上下文切换（pidstat -w -l -p <pid> 1 100）

什么时候会导致上下文切换

系统原因，如分配的时间片到了，I/O中断等
程序中调用slepp，wait，park等导致线程状态的改变

所以，在多线程中，锁其实不是性能的开销，竞争锁才是为了提高性能，优化点有

减少锁持有的时间，只在关键竞争处增加锁
降低锁的粒度，如锁分离，锁分段（ConcurrentHashMap）
乐观锁代替竞争锁
wait和notify的优化，建议使用Lock锁结合Condition接口代替
合理设置线程池的大小，避免创建过多的线程，根据自己的业务场景，一般在N+1和2N两个公式中选择一个合适的
使用协程实现非阻塞等待
减少JAVA垃圾回收

线程模型

实现线程的主要有三种方式：

轻量级进程和内核线程一对一互相映射实现1:1线程模型（JAVA在LINUX下的实现）
用户线程和内核线程实现N:1线程模型
用户线程和轻量级进程混合实现N:M线程模型

1:1线程模型，通过fork函数创建一个子进程来代表一个内核中的线程，一个进程调用fork函数后系统会给新的进程分配资源，然后把原进程中所有的值都复制到新的进程中，只有少数的与原来不同，如：PID，由于每次都需要复制一摸一样的数据，LWP进行了优化使用clone函数来创建线程，没有复制的资源可以通过指针共享给子进程

N:1线程模型，由于1:1线程模型是和内核一对一映射，所以创建，切换都存在用户态和内核态的切换，开销比较大，同时由于系统资源有限，不能支持创建大量的LWP，但是N:1可以很好的解决这些问题，一个内核线程管理映射多个用户线程，所以用户线程切换的时候不会产生用户态和内核态的切换

N:M线程模型，主要解决了N:1线程模型如果一个线程阻塞，就会导致整个进程被阻塞，N:M通过LWP与内核线程链接，用户态的线程数量和内核态的LWP数量是N:M的关系

Java使用了1:1的线程模型，而Go协程实现了N:M的线程模型，所以Go语言并发行支持的更好，不需要上下文之间的切换（协程实现的本质就是在程序总实现函数的调度）

JAVA虚拟机

Java8为什么使用元空间替代永久代（方法区的实现）

为了融合HotSpot JVM与JRockit VM，因为JRockit没有永久代
永久代经常不够用或发生内存溢出，每次PermGen区FullGC的时候回收率偏低

类加载执行过程