是否正打算優(yōu)化hashCode()方法？是否想要繞開正則表達(dá)式？Lukas Eder介紹了很多簡(jiǎn)單方便的性能優(yōu)化小貼士以及擴(kuò)展程序性能的技巧。

最近“全網(wǎng)域（Web Scale）”一詞被炒得火熱，人們也正在通過擴(kuò)展他們的應(yīng)用程序架構(gòu)來使他們的系統(tǒng)變得更加“全網(wǎng)域”。但是究竟什么是全網(wǎng)域？或者說如何確保全網(wǎng)域？

擴(kuò)展的不同方面

全網(wǎng)域被炒作的最多的是擴(kuò)展負(fù)載（Scaling load），比如支持單個(gè)用戶訪問的系統(tǒng)也可以支持10 個(gè)、100個(gè)、甚至100萬個(gè)用戶訪問。在理想情況下，我們的系統(tǒng)應(yīng)該保持盡可能的“無狀態(tài)化（stateless）”。即使必須存在狀態(tài)，也可以在網(wǎng)絡(luò)的不同處理終端上轉(zhuǎn)化并進(jìn)行傳輸。當(dāng)負(fù)載成為瓶頸時(shí)候，可能就不會(huì)出現(xiàn)延遲。所以對(duì)于單個(gè)請(qǐng)求來說，耗費(fèi)50到100毫秒也是可以接受的。這就是所謂的橫向擴(kuò)展（Scaling out）。

擴(kuò)展在全網(wǎng)域優(yōu)化中的表現(xiàn)則完全不同，比如確保成功處理一條數(shù)據(jù)的算法也可成功處理10條、100條甚至100萬條數(shù)據(jù)。無論這種度量類型是是否可行，事件復(fù)雜度（大O符號(hào)）是最佳描述。延遲是性能擴(kuò)展殺手。你會(huì)想盡辦法將所有的運(yùn)算處理在同一臺(tái)機(jī)器上進(jìn)行。這就是所謂的縱向擴(kuò)展（Scaling up）。

如果天上能掉餡餅的話（當(dāng)然這是不可能的），我們或許能把橫向擴(kuò)展和縱向擴(kuò)展組合起來。但是，今天我們只打算介紹下面幾條提升效率的簡(jiǎn)單方法。

大O符號(hào)

Java 7的 ForkJoinPool 和Java8 的并行數(shù)據(jù)流（parallel Stream） 都對(duì)并行處理有所幫助。當(dāng)在多核處理器上部署Java程序時(shí)表現(xiàn)尤為明顯，因所有的處理器都可以訪問相同的內(nèi)存。

所以，這種并行處理較之在跨網(wǎng)絡(luò)的不同機(jī)器上進(jìn)行擴(kuò)展，根本的好處是幾乎可以完全消除延遲。

但不要被并行處理的效果所迷惑！請(qǐng)謹(jǐn)記下面兩點(diǎn)：

• 并行處理會(huì)吃光處理器資源。并行處理為批處理帶來了極大的好處，但同時(shí)也是非同步服務(wù)器（如HTTP）的噩夢(mèng)。有很多原因可以解釋，為什么在過去的幾十年中我們一直在使用單線程的Servlet模型。并行處理僅在縱向擴(kuò)展時(shí)才能帶來實(shí)際的好處。
• 并行處理對(duì)算法復(fù)雜度沒有影響。如果你的算法的時(shí)間復(fù)雜度為 O(nlogn)，讓算法在 c 個(gè)處理器上運(yùn)行，事件復(fù)雜度仍然為 O(nlogn/c)， 因?yàn)?c 只是算法中的一個(gè)無關(guān)緊要的常量。你節(jié)省的僅僅是時(shí)鐘時(shí)間（wall-clock time），實(shí)際的算法復(fù)雜度并沒有降低。

降低算法復(fù)雜度毫無疑問是改善性能最行之有效的辦法。比如對(duì)于一個(gè) HashMap 實(shí)例的 lookup() 方法來說，事件復(fù)雜度 O(1) 或者空間復(fù)雜度 O(1) 是最快的。但這種情況往往是不可能的，更別提輕易地實(shí)現(xiàn)。

如果你不能降低算法的復(fù)雜度，也可以通過找到算法中的關(guān)鍵點(diǎn)并加以改善的方法，來起到改善性能的作用。假設(shè)我們有下面這樣的算法示意圖：

該算法的整體時(shí)間復(fù)雜度為 O(N3)，如果按照單獨(dú)訪問順序計(jì)算也可得出復(fù)雜度為 O(N x O x P)。但是不管怎樣，在我們分析這段代碼時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)一些奇怪的場(chǎng)景：

• 在開發(fā)環(huán)境中，通過測(cè)試數(shù)據(jù)可以看到：左分支（N->M->Heavy operation）的時(shí)間復(fù)雜度 M 的值要大于右邊的 O 和 P，所以在我們的分析器中僅僅看到了左分支。
• 在生產(chǎn)環(huán)境中，你的維護(hù)團(tuán)隊(duì)可能會(huì)通過 AppDynamics、DynaTrace 或其它小工具發(fā)現(xiàn)，真正導(dǎo)致問題的罪魁禍?zhǔn)资怯曳种В∟ -> O -> P -> Easy operation or also N.O.P.E.）。

在沒有生產(chǎn)數(shù)據(jù)參照的情況下，我們可能會(huì)輕易的得出要優(yōu)化“高開銷操作”的結(jié)論。但我們做出的優(yōu)化對(duì)交付的產(chǎn)品沒有起到任何效果。

優(yōu)化的金科玉律不外乎以下內(nèi)容：

• 良好的設(shè)計(jì)將會(huì)使優(yōu)化變得更加容易。
• 過早的優(yōu)化并不能解決多有的性能問題，但是不良的設(shè)計(jì)將會(huì)導(dǎo)致優(yōu)化難度的增加。

理論就先談到這里。假設(shè)我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了問題出現(xiàn)在了右分支上，很有可能是因產(chǎn)品中的簡(jiǎn)單處理因耗費(fèi)了大量的時(shí)間而失去響應(yīng)（假設(shè)N、O和 P 的值非常大）， 請(qǐng)注意文章中提及的左分支的時(shí)間復(fù)雜度為 O(N3)。這里所做出的努力并不能擴(kuò)展，但可以為用戶節(jié)省時(shí)間，將困難的性能改善推遲到后面再進(jìn)行。

這里有10條改善Java性能的小建議：

1、使用StringBuilder

StingBuilder 應(yīng)該是在我們的Java代碼中默認(rèn)使用的，應(yīng)該避免使用 操作符?；蛟S你會(huì)對(duì) StringBuilder 的語法糖（syntax sugar）持有不同意見，比如：

將會(huì)被編譯為：

但究竟發(fā)生了什么？接下來是否需要用下面的部分來對(duì) String 進(jìn)行改善呢？

現(xiàn)在使用到了第二個(gè) StringBuilder，而且這個(gè) StringBuilder 不會(huì)消耗堆中額外的內(nèi)存，但卻給 GC 帶來了壓力。

小結(jié)

在上面的樣例中，如果你是依靠Java編譯器來隱式生成實(shí)例的話，那么編譯的效果幾乎和是否使用了 StringBuilder 實(shí)例毫無關(guān)系。請(qǐng)記住：在  N.O.P.E 分支中，每次CPU的循環(huán)的時(shí)間到白白的耗費(fèi)在GC或者為 StringBuilder 分配默認(rèn)空間上了，我們是在浪費(fèi) N x O x P 時(shí)間。

一般來說，使用 StringBuilder 的效果要優(yōu)于使用 操作符。如果可能的話請(qǐng)?jiān)谛枰缍鄠€(gè)方法傳遞引用的情況下選擇 StringBuilder，因?yàn)?String 要消耗額外的資源。JOOQ在生成復(fù)雜的SQL語句便使用了這樣的方式。在整個(gè)抽象語法樹（AST Abstract Syntax Tree）SQL傳遞過程中僅使用了一個(gè) StringBuilder 。

更加悲劇的是，如果你仍在使用 StringBuffer 的話，那么用 StringBuilder 代替 StringBuffer 吧，畢竟需要同步字符串的情況真的不多。

2、避免使用正則表達(dá)式

正則表達(dá)式給人的印象是快捷簡(jiǎn)便。但是在 N.O.P.E 分支中使用正則表達(dá)式將是最糟糕的決定。如果萬不得已非要在計(jì)算密集型代碼中使用正則表達(dá)式的話，至少要將 Pattern 緩存下來，避免反復(fù)編譯Pattern。

如果僅使用到了如下這樣簡(jiǎn)單的正則表達(dá)式的話：

這是最好還是用普通的 char[] 數(shù)組或者是基于索引的操作。比如下面這段可讀性比較差的代碼其實(shí)起到了相同的作用。

上面的代碼同時(shí)表明了過早的優(yōu)化是沒有意義的。雖然與 split() 方法相比較，這段代碼的可維護(hù)性比較差。

挑戰(zhàn)：聰明的小伙伴能想出更快的算法嗎？

小結(jié)

正則表達(dá)式是十分有用，但是在使用時(shí)也要付出代價(jià)。尤其是在 N.O.P.E 分支深處時(shí)，要不惜一切代碼避免使用正則表達(dá)式。還要小心各種使用到正則表達(dá)式的JDK字符串方法，比如 String.replaceAll() 或 String.split()?？梢赃x擇用比較流行的開發(fā)庫，比如 Apache Commons Lang 來進(jìn)行字符串操作。

3、不要使用iterator()方法

這條建議不適用于一般的場(chǎng)合，僅適用于在 N.O.P.E 分支深處的場(chǎng)景。盡管如此也應(yīng)該有所了解。Java 5格式的循環(huán)寫法非常的方便，以至于我們可以忘記內(nèi)部的循環(huán)方法，比如：

當(dāng)每次代碼運(yùn)行到這個(gè)循環(huán)時(shí)，如果 strings 變量是一個(gè) Iterable 的話，代碼將會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)Iterator 的實(shí)例。如果使用的是 ArrayList 的話，虛擬機(jī)會(huì)自動(dòng)在堆上為對(duì)象分配3個(gè)整數(shù)類型大小的內(nèi)存。

也可以用下面等價(jià)的循環(huán)方式來替代上面的 for 循環(huán)，僅僅是在棧上“浪費(fèi)”了區(qū)區(qū)一個(gè)整形，相當(dāng)劃算。

如果循環(huán)中字符串的值是不怎么變化，也可用數(shù)組來實(shí)現(xiàn)循環(huán)。

小結(jié)

無論是從易讀寫的角度來說，還是從API設(shè)計(jì)的角度來說迭代器、Iterable接口和 foreach 循環(huán)都是非常好用的。但代價(jià)是，使用它們時(shí)是會(huì)額外在堆上為每個(gè)循環(huán)子創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象。如果循環(huán)要執(zhí)行很多很多遍，請(qǐng)注意避免生成無意義的實(shí)例，最好用基本的指針循環(huán)方式來代替上述迭代器、Iterable接口和 foreach 循環(huán)。

討論

一些與上述內(nèi)容持反對(duì)意見的看法（尤其是用指針操作替代迭代器）詳見Reddit上的討論。

4、不要調(diào)用高開銷方法

有些方法的開銷很大。以 N.O.P.E 分支為例，我們沒有提到葉子的相關(guān)方法，不過這個(gè)可以有。假設(shè)我們的JDBC驅(qū)動(dòng)需要排除萬難去計(jì)算 ResultSet.wasNull() 方法的返回值。我們自己實(shí)現(xiàn)的SQL框架可能像下面這樣：

在上面的邏輯中，每次從結(jié)果集中取得 int 值時(shí)都要調(diào)用 ResultSet.wasNull() 方法，但是 getInt() 的方法定義為：

返回類型：變量值；如果SQL查詢結(jié)果為NULL，則返回0。

所以一個(gè)簡(jiǎn)單有效的改善方法如下：

這是輕而易舉的事情。

小結(jié)

將方法調(diào)用緩存起來替代在葉子節(jié)點(diǎn)的高開銷方法，或者在方法約定允許的情況下避免調(diào)用高開銷方法。

5、使用原始類型和棧

上面介紹了來自 jOOQ的例子中使用了大量的泛型，導(dǎo)致的結(jié)果是使用了 byte、 short、 int 和 long 的包裝類。但至少泛型在Java 10或者Valhalla項(xiàng)目中被專門化之前，不應(yīng)該成為代碼的限制。因?yàn)榭梢酝ㄟ^下面的方法來進(jìn)行替換：

……如果這樣寫的話：

在使用數(shù)組時(shí)情況可能會(huì)變得更加糟糕：

……如果這樣寫的話：

小結(jié)

當(dāng)我們處于 N.O.P.E. 分支的深處時(shí)，應(yīng)該極力避免使用包裝類。這樣做的壞處是給GC帶來了很大的壓力。GC將會(huì)為清除包裝類生成的對(duì)象而忙得不可開交。

所以一個(gè)有效的優(yōu)化方法是使用基本數(shù)據(jù)類型、定長(zhǎng)數(shù)組，并用一系列分割變量來標(biāo)識(shí)對(duì)象在數(shù)組中所處的位置。

遵循LGPL協(xié)議的 trove4j 是一個(gè)Java集合類庫，它為我們提供了優(yōu)于整形數(shù)組 int[] 更好的性能實(shí)現(xiàn)。

例外

下面的情況對(duì)這條規(guī)則例外：因?yàn)?boolean 和 byte 類型不足以讓JDK為其提供緩存方法。我們可以這樣寫：

其它整數(shù)基本類型也有類似情況，比如 char、short、int、long。

不要在調(diào)用構(gòu)造方法時(shí)將這些整型基本類型自動(dòng)裝箱或者調(diào)用 TheType.valueOf() 方法。

也不要在包裝類上調(diào)用構(gòu)造方法，除非你想得到一個(gè)不在堆上創(chuàng)建的實(shí)例。這樣做的好處是為你為同事獻(xiàn)上一個(gè)巨坑的愚人節(jié)笑話。

非堆存儲(chǔ)

當(dāng)然了，如果你還想體驗(yàn)下堆外函數(shù)庫的話，盡管這可能參雜著不少戰(zhàn)略決策，而并非最樂觀的本地方案。一篇由Peter Lawrey和 Ben Cotton撰寫的關(guān)于非堆存儲(chǔ)的很有意思文章請(qǐng)點(diǎn)擊： OpenJDK與HashMap——讓老手安全地掌握（非堆存儲(chǔ)！）新技巧。

6、避免遞歸

現(xiàn)在，類似Scala這樣的函數(shù)式編程語言都鼓勵(lì)使用遞歸。因?yàn)檫f歸通常意味著能分解到單獨(dú)個(gè)體優(yōu)化的尾遞歸（tail-recursing）。如果你使用的編程語言能夠支持那是再好不過。不過即使如此，也要注意對(duì)算法的細(xì)微調(diào)整將會(huì)使尾遞歸變?yōu)槠胀ㄟf歸。

希望編譯器能自動(dòng)探測(cè)到這一點(diǎn)，否則本來我們將為只需使用幾個(gè)本地變量就能搞定的事情而白白浪費(fèi)大量的堆棧框架（stack frames）。

小結(jié)

這節(jié)中沒什么好說的，除了在 N.O.P.E 分支盡量使用迭代來代替遞歸。

7、使用entrySet()

當(dāng)我們想遍歷一個(gè)用鍵值對(duì)形式保存的 Map 時(shí)，必須要為下面的代碼找到一個(gè)很好的理由：

更不用說下面的寫法：

在我們使用 N.O.P.E. 分支應(yīng)該慎用map。因?yàn)楹芏嗫此茣r(shí)間復(fù)雜度為 O(1) 的訪問操作其實(shí)是由一系列的操作組成的。而且訪問本身也不是免費(fèi)的。至少，如果不得不使用map的話，那么要用entrySet() 方法去迭代！這樣的話，我們要訪問的就僅僅是Map.Entry的實(shí)例。

小結(jié)

在需要迭代鍵值對(duì)形式的Map時(shí)一定要用 entrySet() 方法。

9、使用EnumSet或EnumMap

在某些情況下，比如在使用配置map時(shí)，我們可能會(huì)預(yù)先知道保存在map中鍵值。如果這個(gè)鍵值非常小，我們就應(yīng)該考慮使用 EnumSet 或 EnumMap，而并非使用我們常用的 HashSet 或 HashMap。下面的代碼給出了很清楚的解釋：

上段代碼的關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)在于，我們用數(shù)組代替了哈希表。尤其是向map中插入新值時(shí)，所要做的僅僅是獲得一個(gè)由編譯器為每個(gè)枚舉類型生成的常量序列號(hào)。如果有一個(gè)全局的map配置（例如只有一個(gè)實(shí)例），在增加訪問速度的壓力下，EnumMap 會(huì)獲得比 HashMap 更加杰出的表現(xiàn)。原因在于 EnumMap 使用的堆內(nèi)存比 HashMap 要少 一位（bit），而且 HashMap 要在每個(gè)鍵值上都要調(diào)用 hashCode() 方法和 equals() 方法。

小結(jié)

Enum 和 EnumMap 是親密的小伙伴。在我們用到類似枚舉（enum-like）結(jié)構(gòu)的鍵值時(shí)，就應(yīng)該考慮將這些鍵值用聲明為枚舉類型，并將之作為 EnumMap 鍵。

9、優(yōu)化自定義hasCode()方法和equals()方法

在不能使用EnumMap的情況下，至少也要優(yōu)化 hashCode() 和 equals() 方法。一個(gè)好的 hashCode() 方法是很有必要的，因?yàn)樗芊乐箤?duì)高開銷 equals() 方法多余的調(diào)用。

在每個(gè)類的繼承結(jié)構(gòu)中，需要容易接受的簡(jiǎn)單對(duì)象。讓我們看一下jOOQ的 org.jooq.Table 是如何實(shí)現(xiàn)的？

最簡(jiǎn)單、快速的 hashCode() 實(shí)現(xiàn)方法如下：

name即為表名。我們甚至不需要考慮schema或者其它表屬性，因?yàn)楸砻跀?shù)據(jù)庫中通常是唯一的。并且變量 name 是一個(gè)字符串，它本身早就已經(jīng)緩存了一個(gè) hashCode() 值。

這段代碼中注釋十分重要，因繼承自 AbstractQueryPart 的 AbstractTable 是任意抽象語法樹元素的基本實(shí)現(xiàn)。普通抽象語法樹元素并沒有任何屬性，所以不能對(duì)優(yōu)化 hashCode() 方法實(shí)現(xiàn)抱有任何幻想。覆蓋后的 hashCode() 方法如下：

換句話說，要觸發(fā)整個(gè)SQL渲染工作流程（rendering workflow）來計(jì)算一個(gè)普通抽象語法樹元素的hash代碼。

equals() 方法則更加有趣：

首先，不要過早使用 equals() 方法（不僅在N.O.P.E.中），如果：

• this == argument
• this“不兼容：參數(shù)

注意：如果我們過早使用 instanceof 來檢驗(yàn)兼容類型的話，后面的條件其實(shí)包含了argument == null。我在以前的博客中已經(jīng)對(duì)這一點(diǎn)進(jìn)行了說明，請(qǐng)參考10個(gè)精妙的Java編碼最佳實(shí)踐。

在我們對(duì)以上幾種情況的比較結(jié)束后，應(yīng)該能得出部分結(jié)論。比如jOOQ的 Table.equals() 方法說明是，用來比較兩張表是否相同。不論具體實(shí)現(xiàn)類型如何，它們必須要有相同的字段名。比如下面兩個(gè)元素是不可能相同的：

• com.example.generated.Tables.MY_TABLE
• DSL.tableByName(“MY_OTHER_TABLE”)

如果我們能方便地判斷傳入?yún)?shù)是否等于實(shí)例本身（this），就可以在返回結(jié)果為 false 的情況下放棄操作。如果返回結(jié)果為 true，我們還可以進(jìn)一步對(duì)父類（super）實(shí)現(xiàn)進(jìn)行判斷。在比較過的大多數(shù)對(duì)象都不等的情況下，我們可以盡早結(jié)束方法來節(jié)省CPU的執(zhí)行時(shí)間。

一些對(duì)象的相似度比其它對(duì)象更高。

在jOOQ中，大多數(shù)的表實(shí)例是由jOOQ的代碼生成器生成的，這些實(shí)例的 equals() 方法都經(jīng)過了深度優(yōu)化。而數(shù)十種其它的表類型（衍生表 （derived tables）、表值函數(shù)（table-valued functions）、數(shù)組表（array tables）、連接表（joined tables）、數(shù)據(jù)透視表（pivot tables）、公用表表達(dá)式（common table expressions）等，則保持 equals() 方法的基本實(shí)現(xiàn)。

10、考慮使用set而并非單個(gè)元素

最后，還有一種情況可以適用于所有語言而并非僅僅同Java有關(guān)。除此以外，我們以前研究的N.O.P.E. 分支也會(huì)對(duì)了解從 O(N3) 到 O(n log n)有所幫助。

不幸的是，很多程序員的用簡(jiǎn)單的、本地算法來考慮問題。他們習(xí)慣按部就班地解決問題。這是命令式（imperative）的“是/或”形式的函數(shù)式編程風(fēng)格。這種編程風(fēng)格在由純粹命令式編程向面對(duì)象式編程向函數(shù)式編程轉(zhuǎn)換時(shí)，很容易將“更大的場(chǎng)景（bigger picture）”模型化，但是這些風(fēng)格都缺少了只有在SQL和R語言中存在的：

聲明式編程。

在SQL中，我們可以在不考慮算法影響下聲明要求數(shù)據(jù)庫得到的效果。數(shù)據(jù)庫可以根據(jù)數(shù)據(jù)類型，比如約束（constraints）、鍵（key）、索引（indexes）等不同來采取最佳的算法。

在理論上，我們最初在SQL和關(guān)系演算（relational calculus）后就有了基本的想法。在實(shí)踐中，SQL的供應(yīng)商們?cè)谶^去的幾十年中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了基于開銷的高效優(yōu)化器CBOs (Cost-Based Optimisers)。然后到了2010版，我們才終于將SQL的所有潛力全部挖掘出來。

但是我們還不需要用set方式來實(shí)現(xiàn)SQL。所有的語言和庫都支持Sets、collections、bags、lists。使用set的主要好處是能使我們的代碼變的簡(jiǎn)潔明了。比如下面的寫法：

而不是

有些人可能會(huì)對(duì)函數(shù)式編程和Java 8能幫助我們寫出更加簡(jiǎn)單、簡(jiǎn)潔的算法持有不同的意見。但這種看法不一定是對(duì)的。我們可以把命令式的Java 7循環(huán)轉(zhuǎn)換成Java 8的Stream collection，但是我們還是采用了相同的算法。但SQL風(fēng)格的表達(dá)式則是不同的：

上面的代碼在不同的引擎上可以有1000種不同的實(shí)現(xiàn)。我們今天所研究的是，在調(diào)用 INTERSECT 操作之前，更加智能地將兩個(gè)set自動(dòng)的轉(zhuǎn)化為 EnumSet 。甚至我們可以在不需要調(diào)用底層的Stream.parallel() 方法的情況下進(jìn)行并行 INTERSECT 操作。

總結(jié)

在這篇文章中，我們討論了關(guān)于N.O.P.E.分支的優(yōu)化。比如深入高復(fù)雜性的算法。作為jOOQ的開發(fā)者，我們很樂于對(duì)SQL的生成進(jìn)行優(yōu)化。

• 每條查詢都用唯一的StringBuilder來生成。
• 模板引擎實(shí)際上處理的是字符而并非正則表達(dá)式。
• 選擇盡可能的使用數(shù)組，尤其是在對(duì)監(jiān)聽器進(jìn)行迭代時(shí)。
• 對(duì)JDBC的方法敬而遠(yuǎn)之。
• 等等。

jOOQ處在“食物鏈的底端”，因?yàn)樗窃陔x開JVM進(jìn)入到DBMS時(shí)，被我們電腦程序所調(diào)用的最后一個(gè)API。位于食物鏈的底端意味著任何一條線路在jOOQ中被執(zhí)行時(shí)都需要 N x O x P 的時(shí)間，所以我要盡早進(jìn)行優(yōu)化。

我們的業(yè)務(wù)邏輯可能沒有N.O.P.E.分支那么復(fù)雜。但是基礎(chǔ)框架有可能十分復(fù)雜（本地SQL框架、本地庫等）。所以需要按照我們今天提到的原則，用Java Mission Control 或其它工具進(jìn)行復(fù)查，確認(rèn)是否有需要優(yōu)化的地方。