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Java提升代码性能整理
阅读量:4358 次
发布时间:2019-06-07

本文共 11899 字,大约阅读时间需要 39 分钟。

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1.并发

Unable to create new native thread ……

问题 1:Java中创建一个线程消耗多少内存?

每个线程有独自的栈内存,共享堆内存

问题 2:一台机器可以创建多少线程?

CPU,内存,操作系统,JVM,应用服务器

我们编写一段示例代码,来验证下线程池与非线程池的区别:

//线程池和非线程池的区别public class ThreadPool {      public static int times = 100; // 100,1000,10000      public static ArrayBlockingQueue arrayWorkQueue = new ArrayBlockingQueue(1000);     public static ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(5,// corePoolSize线程池中心核心线程数             10,             60,             TimeUnit.SECONDS,             arrayWorkQueue,             new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()     );      public static void useThreadPool(){         Long start = System.currentTimeMillis();         for(int i = 0; i 

启动不同数量的线程,然后比较线程池和非线程池的执行结果:

非线程池 线程池
100次 16毫秒 5ms的
1000次 90毫秒 28ms
10000次 1329ms 164ms

结论:不要new Thread(),采用线程池

非线程池的缺点:

  • 每次创建性能消耗大
  • 无序,缺乏管理。容易无限制创建线程,引起OOM和死机

1.1使用线程池要注意的问题

避免死锁,请尽量使用CAS

我们编写一个乐观锁的实现示例:

public CASLock {      public static int money = 2000;      public static boolean add2(int oldm,int newm){         try{             Thread.sleep(2000);         } catch(InterruptedException e){             e.printStackTrace();         }         if(money == oldm){             money = money + newm;             return true;         }         return false;     }      public synchronized static void add1(int newm){         try{             Thread.sleep(3000);         } catch(InterruptedException e){             e.printStackTrace();         }         money = money + newm;     }      public static void add(int newm){         try{             了Thread.sleep(3000);         } catch(InterruptedException e){             e.printStackTrace();         }         money = money + newm;     }      public static void main(String args[]) {         Thread one = new Thread() {             public void run() {                 //add(5000)                 while (true) {                     if (add2(money, 5000)) {                         break;                     }                 }             }         };         Thread two = new Thread() {             public void run() {                 //add(7000)                 while (true) {                     if (add2(money, 7000)) {                         break;                     }                 }             }         };         one.start();         two.start();         try {             one.join();             two.join();         } catch (InterruptedException e) {             e.printStackTrace();         }         System.out.println(money);     } }

使用ThreadLocal要注意

ThreadLocalMap使用ThreadLocal的弱引用作为key,如果一个ThreadLocal没有外部强引用来引用它,那么系统 GC 的时候,这个ThreadLocal势必会被回收,这样一来,ThreadLocalMap中就会出现key为null的Entry,就没有办法访问这些key为null的Entry的value,如果当前线程再迟迟不结束的话,这些key为null的Entry的value就会一直存在一条强引用链:Thread Ref -> Thread -> ThreaLocalMap -> Entry -> value永远无法回收,造成内存泄漏。

我们编写一个ThreadLocalMap正确使用的示例:

//ThreadLocal应用实例public class ThreadLocalApp {      public static final ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal();      public static void muti2() {         int i[] = (int[]) threadLocal.get();         i[1] = i[0] * 2;         threadLocal.set(i);     }      public static void muti3() {         int i[] = (int[]) threadLocal.get();         i[2] = i[1] * 3;         threadLocal.set(i);     }      public static void muti5() {         int i[] = (int[]) threadLocal.get();         i[3] = i[2] * 5;         threadLocal.set(i);     }      public static void main(String args[]) {         for (int i = 0; i < 5; i++) {             new Thread() {                 public void run() {                     int start = new Random().nextInt(10);                     int end[] = {0, 0, 0, 0};                     end[0] = start;                     threadLocal.set(end);                     ThreadLocalApp.muti2();                     ThreadLocalApp.muti3();                     ThreadLocalApp.muti5();                     //int end = (int) threadLocal.get();                     System.out.println(end[0] + "  " + end[1] + "  " + end[2] + "  " + end[3]);                     threadLocal.remove();                 }             }.start();         }     } }

1.2 线程交互—线程不安全造成的问题

经典的HashMap死循环造成CPU100%问题

我们模拟一个HashMap死循环的示例:

//HashMap死循环示例public class HashMapDeadLoop {      private HashMap hash = new HashMap();      public HashMapDeadLoop() {         Thread t1 = new Thread() {             public void run() {                 for (int i = 0; i < 100000; i++) {                     hash.put(new Integer(i), i);                 }                 System.out.println("t1 over");             }         };          Thread t2 = new Thread() {             public void run() {                 for (int i = 0; i < 100000; i++) {                     hash.put(new Integer(i), i);                 }                 System.out.println("t2 over");             }         };         t1.start();         t2.start();     }      public static void main(String[] args) {         for (int i = 0; i < 1000; i++) {             new HashMapDeadLoop();         }         System.out.println("end");     } }

HashMap死循环发生后,我们可以在线程栈中观测到如下信息:

//HashMap死循环产生的线程栈Thread-281" #291 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007f9f5f8de000 nid=0x5a37 runnable [0x0000700006349000]   java.lang.Thread.State: RUNNABLE       at java.util.HashMap$TreeNode.split(HashMap.java:2134)       at java.util.HashMap.resize(HashMap.java:713)       at java.util.HashMap.putVal(HashMap.java:662)       at java.util.HashMap.put(HashMap.java:611)       at com.example.demo.HashMapDeadLoop$2.run(HashMapDeadLoop.java:26)

应用停滞的死锁,Spring3.1的deadlock 问题

我们模拟一个死锁的示例:

//死锁的示例public class DeadLock {     public static Integer i1 = 2000;     public static Integer i2 = 3000;         public static synchronized Integer getI2() {         try {             Thread.sleep(3000);         } catch (InterruptedException e) {             e.printStackTrace();         }         return i2;     }     public static void main(String args[]) {         Thread one = new Thread() {             public void run() {                 synchronized (i1) {                     try {                         Thread.sleep(3000);                     } catch (InterruptedException e) {                         e.printStackTrace();                     }                     synchronized (i2) {                         System.out.println(i1 + i2);                     }                 }             }         };         one.start();         Thread two = new Thread() {             public void run() {                 synchronized (i2) {                     try {                         Thread.sleep(3000);                     } catch (InterruptedException e) {                         e.printStackTrace();                     }                     synchronized (i1) {                         System.out.println(i1 + i2);                     }                 }             }         };         two.start();     } }

死锁发生后,我们可以在线程栈中观测到如下信息:

//死锁时产生堆栈"Thread-1":       at com.example.demo.DeadLock$2.run(DeadLock.java:47)       - waiting to lock  (a java.lang.Integer)       - locked  (a java.lang.Integer)"Thread-0":       at com.example.demo.DeadLock$1.run(DeadLock.java:31)       - waiting to lock  (a java.lang.Integer)       - locked  (a java.lang.Integer)Found 1 deadlock.

1.3 基于JUC的优化示例

一个计数器的优化,我们分别用Synchronized,ReentrantLock,Atomic三种不同的方式来实现一个计数器,体会其中的性能差异

//示例代码public class SynchronizedTest {      public static int threadNum = 100;     public static int loopTimes = 10000000;      public static void userSyn() {         //线程数         Syn syn = new Syn();         Thread[] threads = new Thread[threadNum];         //记录运行时间         long l = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < threadNum; i++) {             threads[i] = new Thread(new Runnable() {                 @Override                 public void run() {                     for (int j = 0; j < loopTimes; j++) {                         //syn.increaseLock();                         syn.increase();                     }                 }             });             threads[i].start();         }         //等待所有线程结束         try {             for (int i = 0; i < threadNum; i++)                 threads[i].join();         } catch (InterruptedException e) {             e.printStackTrace();         }         System.out.println("userSyn" + "-" + syn + " : " + (System.currentTimeMillis() - l) + "ms");     }      public static void useRea() {         //线程数         Syn syn = new Syn();         Thread[] threads = new Thread[threadNum];         //记录运行时间         long l = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < threadNum; i++) {             threads[i] = new Thread(new Runnable() {                 @Override                 public void run() {                     for (int j = 0; j < loopTimes; j++) {                         syn.increaseLock();                         //syn.increase();                     }                 }             });             threads[i].start();         }         //等待所有线程结束         try {             for (int i = 0; i < threadNum; i++)                 threads[i].join();         } catch (InterruptedException e) {             e.printStackTrace();         }         System.out.println("userRea" + "-" + syn + " : " + (System.currentTimeMillis() - l) + "ms");     }    public static void useAto() {         //线程数         Thread[] threads = new Thread[threadNum];         //记录运行时间         long l = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < threadNum; i++) {             threads[i] = new Thread(new Runnable() {                 @Override                 public void run() {                     for (int j = 0; j < loopTimes; j++) {                         Syn.ai.incrementAndGet();                     }                 }             });             threads[i].start();         }         //等待所有线程结束         try {             for (int i = 0; i < threadNum; i++)                 threads[i].join();         } catch (InterruptedException e) {             e.printStackTrace();         }         System.out.println("userAto" + "-" + Syn.ai + " : " + (System.currentTimeMillis() - l) + "ms");     }      public static void main(String[] args) {         SynchronizedTest.userSyn();         SynchronizedTest.useRea();         SynchronizedTest.useAto();     } }  class Syn {     private int count = 0;     public final static AtomicInteger ai = new AtomicInteger(0);      private Lock lock = new ReentrantLock();      public synchronized void increase() {         count++;     }      public void increaseLock() {         lock.lock();         count++;         lock.unlock();     }      @Override     public String toString() {         return String.valueOf(count);     } }

结论,在并发量高,循环次数多的情况,可重入锁的效率高于Synchronized,但最终Atomic性能最好。

2.通信

2.1 数据库连接池的高效问题

  • 一定要在finally中close连接
  • 一定要在finally中release连接

2.2 OIO/NIO/AIO

OIO NIO AIO
类型 阻塞 非阻塞 非阻塞
使用难度 简单 复杂 复杂
可靠性
吞吐量

结论:我性能有严苛要求下,尽量应该采用NIO的方式进行通信。

2.3 TIME_WAIT(client),CLOSE_WAIT(server)问题

反应:经常性的请求失败

获取连接情况 netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}'

  • TIME_WAIT:表示主动关闭,优化系统内核参数可。
  • CLOSE_WAIT:表示被动关闭。
  • ESTABLISHED:表示正在通信

解决方案:二阶段完成后强制关闭

2.4 串行连接,持久连接(长连接),管道化连接

图1

结论:

管道连接的性能最优异,持久化是在串行连接的基础上减少了打开/关闭连接的时间。

管道化连接使用限制:

1、HTTP客户端无法确认持久化(一般是服务器到服务器,非终端使用);

2、响应信息顺序必须与请求信息顺序一致;

3、必须支持幂等操作才可以使用管道化连接.

3.数据库操作

必须要有索引(特别注意按时间查询)

单条操作or批量操作

注:很多程序员在写代码的时候随意采用了单条操作的方式,但在性能要求前提下,要求采用批量操作方式。

4.JVM

4.1 CPU标高的一般处理步骤

  • top查找出哪个进程消耗的cpu高
  • top –H –p查找出哪个线程消耗的cpu高
  • 记录消耗cpu最高的几个线程
  • printf %x进行pid的进制转换
  • jstack记录进程的堆栈信息
  • 找出消耗cpu最高的线程信息

4.2 内存标高(OOM)一般处理步骤

  • jstat命令查看FGC发生的次数和消耗的时间,次数越多,耗时越长说明存在问题;
  • 连续查看jmap –heap查看老生代的占用情况,变化越大说明程序存在问题;
  • 使用连续的jmap –histo:live命令导出文件,比对加载对象的差异,差异部分一般是发生问题的地方。

4.3 GC引起的单核标高

单个CPU占用率高,首先从GC查起。

4.4 常见SY标高

  • 线程上下文切换频繁
  • 线程太多
  • 锁竞争激烈

4.5 Iowait标高

如果IO的CPU占用很高,排查涉及到IO的程序,比如把OIO改造成NIO。

4.6 抖动问题

原因:字节码转为机器码需要占用CPU时间片,大量的CPU在执行字节码时,导致CPU长期处于高位;

现象:“C2 CompilerThread1” daemon,“C2 CompilerThread0” daemon CPU占用率最高;

解决办法:保证编译线程的CPU占比。

转载于:https://www.cnblogs.com/timspace/p/11015286.html

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