java程序中比较常见的四种判断是否为空的性能优化比较

来做个测试

 

java用的最多的判空，殊不知，多数人一直在用一种最耗时，性能最差的方式

本测试用例特意比较常用的4种判空形式

/

  字符串判空性能大比较

 /

public class Test{

    String s = "";

    long   n = 10000000;

    //s == null || sequals("")

    private void function1(){

        long startTime = SystemcurrentTimeMillis();

        for (long i = 0; i < n; i++){

            if (s == null || sequals(""))

                ;

        }

        long endTime = SystemcurrentTimeMillis();

        Systemoutprintln("[s == null || sequals(\"\")] use time: " + (endTime - startTime) + "ms");

    }

    //s == null || slength() <= 0

    private void function2(){

        long startTime = SystemcurrentTimeMillis();

        for (long i = 0; i < n; i++){

            if (s == null || slength() <= 0)

                ;

        }

        long endTime = SystemcurrentTimeMillis();

        Systemoutprintln("[s == null || slength() <= 0] use time: " + (endTime - startTime) + "ms");

    }

    //s == null || sisEmpty()

    private void function3(){

        long startTime = SystemcurrentTimeMillis();

        for (long i = 0; i < n; i++){

            if (s == null || sisEmpty())//since jdk16

                ;

        }

        long endTime = SystemcurrentTimeMillis();

        Systemoutprintln("[s == null || sisEmpty()] use time: " + (endTime - startTime) + "ms");

    }

    //s == null || s == ""

    private void function4(){

        long startTime = SystemcurrentTimeMillis();

        for (long i = 0; i < n; i++){

            if (s == null || s == "")

                ;

        }

        long endTime = SystemcurrentTimeMillis();

        Systemoutprintln("[s == null || s == \"\"] use time: " + (endTime - startTime) + "ms");

    }

    public static void main(String[] args){

        Test test = new Test();

        testfunction1();

        testfunction2();

        testfunction3();

        testfunction4();

    }

}

直接右键运行，结果一目了然

[s == null || sequals("")] use time: 73ms

[s == null || slength() <= 0] use time: 29ms

[s == null || sisEmpty()] use time: 33ms

[s == null || s == ""] use time: 29ms

怎样才能做好性能调优？

关于性能调优，我先来说说的我的感受。Java性能调优不像是学一门编程语言，无法通过直线式的思维来掌握和应用，它对于工程师的技术广度和深度都有着较高的要求。

互联网时代，一个简单的系统就囊括了应用程序、数据库、容器、 *** 作系统、网络等技术，线上一旦出现性能问题，就可能要你协调多方面组件去进行优化，这就是技术广度;而很多性能问题呢，又隐藏得很深，可能因为一个小小的代码，也可能因为线程池的类型选择错误可归根结底考验的还是我们对这项技术的了解程度，这就是技术深度。

显然，性能调优不是一件容易的事。但有没有什么方法能把这件事情做好呢

在这篇文章里，将从实战出发，精选高频性能问题，透过 Java 底层源码，提炼出优化思 路和它背后的实现原理，最后形成一套“学完就能用的调优方法论”。这也是很多一线大厂 对于高级工程师的要求，希望通过这个文章帮助你快速进阶。

Java调优

性能调优策略图

设计调优

JVM调优

多线程调优

数据库调优

Java程序优化

并行程序开发及优化

Java性能调优工具

实战演练场

最后

这篇文章适合所有Java程序员、软件设计师、架构师以及软件开发爱好者，对于在一定经验的java工程师，更能帮助突破技术瓶颈，深入Java内核开发！

希望本文能够在工作中对读者有所帮助。

1）尽量指定类、方法的final修饰符。带有final修饰符的类是不可派生的，Java编译器会寻找机会内联所有的final方法，内联对于提升Java运行效率作用重大，此举能够使性能平均提高50%。

2）尽量重用对象。由于Java虚拟机不仅要花时间生成对象，以后可能还需要花时间对这些对象进行垃圾回收和处理，因此生成过多的对象将会给程序的性能带来很大的影响。

3）尽可能使用局部变量。调用方法时传递的参数以及在调用中创建的临时变量都保存在栈中速度较快，其他变量，如静态变量、实例变量等，都在堆中创建速度较慢。

4）慎用异常。异常对性能不利，只要有异常被抛出，Java虚拟机就必须调整调用堆栈，因为在处理过程中创建了一个新的对象。异常只能用于错误处理，不应该用来控制程序流程。

5）乘法和除法使用移位 *** 作。用移位 *** 作可以极大地提高性能，因为在计算机底层，对位的 *** 作是最方便、最快的，但是移位 *** 作虽然快，可能会使代码不太好理解，因此最好加上相应的注释。

6）尽量使用HashMap、ArrayList、StringBuilder，除非线程安全需要，否则不推荐使用 Hashtable、Vector、StringBuffer，后三者由于使用同步机制而导致了性能开销。

尽量在合适的场合使用单例。使用单例可以减轻加载的负担、缩短加载的时间、提高加载的效率，但并不是所有地方都适用于单例。

Jstat名称：Java Virtual Machine statistics monitoring tool

功能描述：

Jstat是JDK自带的一个轻量级小工具。它位于java的bin目录下，主要利用JVM内建的指令对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控，包括了对Heap size和垃圾回收状况的监控。

命令用法：jstat [-命令选项] [vmid] [间隔时间/毫秒] [查询次数]

注意：使用的jdk版本是jdk8。

C:\Users\Administrator>jstat -helpUsage: jstat -help|-options jstat -<option> [-t] [-h<lines>] <vmid> [<interval> [<count>]] Definitions: <option> An option reported by the -options option <vmid> Virtual Machine Identifier A vmid takes the following form: <lvmid>[@<hostname>[:<port>]] Where <lvmid> is the local vm identifier for the target Java virtual machine, typically a process id; <hostname> is the name of the host running the target Java virtual machine; and <port> is the port number for the rmiregistry on the target host See the jvmstat documentation for a more complete description of the Virtual Machine Identifier <lines> Number of samples between header lines <interval> Sampling interval The following forms are allowed: <n>["ms"|"s"] Where <n> is an integer and the suffix specifies the units as milliseconds("ms") or seconds("s") The default units are "ms" <count> Number of samples to take before terminating -J<flag> Pass <flag> directly to the runtime system

option：参数选项

-t：可以在打印的列加上Timestamp列，用于显示系统运行的时间

-h：可以在周期性数据输出的时候，指定输出多少行以后输出一次表头

vmid：Virtual Machine ID（ 进程的 pid）

interval：执行每次的间隔时间，单位为毫秒

count：用于指定输出多少次记录，缺省则会一直打印

option 可以从下面参数中选择

jstat -options

-class 用于查看类加载情况的统计

-compiler 用于查看HotSpot中即时编译器编译情况的统计

-gc 用于查看JVM中堆的垃圾收集情况的统计

-gccapacity 用于查看新生代、老生代及持久代的存储容量情况

-gcmetacapacity 显示metaspace的大小

-gcnew 用于查看新生代垃圾收集的情况

-gcnewcapacity 用于查看新生代存储容量的情况

-gcold 用于查看老生代及持久代垃圾收集的情况

-gcoldcapacity 用于查看老生代的容量

-gcutil 显示垃圾收集信息

-gccause 显示垃圾回收的相关信息（通-gcutil）,同时显示最后一次仅当前正在发生的垃圾收集的原因

-printcompilation 输出JIT编译的方法信息

示例：

1-class 类加载统计

[root@hadoop ~]# jps #先通过jps获取到java进程号（这里是一个zookeeper进程）3346 QuorumPeerMain7063 Jps[root@hadoop ~]# jstat -class 3346 #统计JVM中加载的类的数量与sizeLoaded Bytes Unloaded Bytes Time 1527 28427 0 00 102

Loaded:加载类的数量

Bytes：加载类的size，单位为Byte

Unloaded：卸载类的数目

Bytes：卸载类的size，单位为Byte

Time：加载与卸载类花费的时间

2-compiler 编译统计

[root@hadoop ~]# jstat -compiler 3346 #用于查看HotSpot中即时编译器编译情况的统计Compiled Failed Invalid Time FailedType FailedMethod 404 0 0 019 0

Compiled：编译任务执行数量

Failed：编译任务执行失败数量

Invalid：编译任务执行失效数量

Time：编译任务消耗时间

FailedType：最后一个编译失败任务的类型

FailedMethod：最后一个编译失败任务所在的类及方法

3-gc 垃圾回收统计

[root@hadoop ~]# jstat -gc 3346 #用于查看JVM中堆的垃圾收集情况的统计 S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT 1280 1280 00 1280 10240 9198 151040 20424 84480 81304 10240 9960 7 0019 0 0000 0019

S0C：年轻代中第一个survivor（幸存区）的容量 （字节）

S1C：年轻代中第二个survivor（幸存区）的容量 (字节)

S0U：年轻代中第一个survivor（幸存区）目前已使用空间 (字节)

S1U：年轻代中第二个survivor（幸存区）目前已使用空间 (字节)

EC：年轻代中Eden（伊甸园）的容量 (字节)

EU：年轻代中Eden（伊甸园）目前已使用空间 (字节)

OC：Old代的容量 (字节)

OU：Old代目前已使用空间 (字节)

MC：metaspace(元空间)的容量 (字节)

MU：metaspace(元空间)目前已使用空间 (字节)

CCSC：当前压缩类空间的容量 (字节)

CCSU：当前压缩类空间目前已使用空间 (字节)

YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数

YGCT：从应用程序启动到采样时年轻代中gc所用时间(s)

FGC：从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc次数

FGCT：从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc所用时间(s)

GCT：从应用程序启动到采样时gc用的总时间(s)

4-gccapacity 堆内存统计

[root@hadoop ~]# jstat -gccapacity 3346 #用于查看新生代、老生代及持久代的存储容量情况 NGCMN NGCMX NGC S0C S1C EC OGCMN OGCMX OGC OC MCMN MCMX MC CCSMN CCSMX CCSC YGC FGC 12800 832640 12800 1280 1280 10240 151040 1665920 151040 151040 00 10567680 84480 00 10485760 10240 7 0[root@hadoop ~]# jstat -gccapacity -h5 3346 1000 #-h5：每5行显示一次表头 1000：每1秒钟显示一次，单位为毫秒 NGCMN NGCMX NGC S0C S1C EC OGCMN OGCMX OGC OC MCMN MCMX MC CCSMN CCSMX CCSC YGC FGC 12800 832640 12800 1280 1280 10240 151040 1665920 151040 151040 00 10567680 84480 00 10485760 10240 7 0 12800 832640 12800 1280 1280 10240 151040 1665920 151040 151040 00 10567680 84480 00 10485760 10240 7 0 12800 832640 12800 1280 1280 10240 151040 1665920 151040 151040 00 10567680 84480 00 10485760 10240 7 0 12800 832640 12800 1280 1280 10240 151040 1665920 151040 151040 00 10567680 84480 00 10485760 10240 7 0 12800 832640 12800 1280 1280 10240 151040 1665920 151040 151040 00 10567680 84480 00 10485760 10240 7 0 NGCMN NGCMX NGC S0C S1C EC OGCMN OGCMX OGC OC MCMN MCMX MC CCSMN CCSMX CCSC YGC FGC 12800 832640 12800 1280 1280 10240 151040 1665920 151040 151040 00 10567680 84480 00 10485760 10240 7 0 12800 832640 12800 1280 1280 10240 151040 1665920 151040 151040 00 10567680 84480 00 10485760 10240 7 0 12800 832640 12800 1280 1280 10240 151040 1665920 151040 151040 00 10567680 84480 00 10485760 10240 7 0 12800 832640 12800 1280 1280 10240 151040 1665920 151040 151040 00 10567680 84480 00 10485760 10240 7 0

NGCMN：年轻代(young)中初始化(最小)的大小(字节)

NGCMX：年轻代(young)的最大容量 (字节)

NGC：年轻代(young)中当前的容量 (字节)

S0C：年轻代中第一个survivor（幸存区）的容量 (字节)

S1C：年轻代中第二个survivor（幸存区）的容量 (字节)

EC：年轻代中Eden（伊甸园）的容量 (字节)

OGCMN：old代中初始化(最小)的大小 (字节)

OGCMX：old代的最大容量(字节)

OGC：old代当前新生成的容量 (字节)

OC：Old代的容量 (字节)

MCMN：metaspace(元空间)中初始化(最小)的大小 (字节)

MCMX：metaspace(元空间)的最大容量 (字节)

MC：metaspace(元空间)当前新生成的容量 (字节)

CCSMN：最小压缩类空间大小

CCSMX：最大压缩类空间大小

CCSC：当前压缩类空间大小

YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数

FGC：从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc次数

5-gcmetacapacity 元数据空间统计

[root@hadoop ~]# jstat -gcmetacapacity 3346 #显示元数据空间的大小MCMN MCMX MC CCSMN CCSMX CCSC YGC FGC FGCT GCT00 10567680 84480 00 10485760 10240 8 0 0000 0020

MCMN：最小元数据容量

MCMX：最大元数据容量

MC：当前元数据空间大小

CCSMN：最小压缩类空间大小

CCSMX：最大压缩类空间大小

CCSC：当前压缩类空间大小

YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数

FGC：从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc次数

FGCT：从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc所用时间(s)

GCT：从应用程序启动到采样时gc用的总时间(s)

6-gcnew 新生代垃圾回收统计

[root@hadoop ~]# jstat -gcnew 3346 #用于查看新生代垃圾收集的情况S0C S1C S0U S1U TT MTT DSS EC EU YGC YGCT1280 1280 678 00 1 15 640 10240 3622 8 0020

S0C：年轻代中第一个survivor（幸存区）的容量 (字节)

S1C：年轻代中第二个survivor（幸存区）的容量 (字节)

S0U：年轻代中第一个survivor（幸存区）目前已使用空间 (字节)

S1U：年轻代中第二个survivor（幸存区）目前已使用空间 (字节)

TT：持有次数限制

MTT：最大持有次数限制

DSS：期望的幸存区大小

EC：年轻代中Eden（伊甸园）的容量 (字节)

EU：年轻代中Eden（伊甸园）目前已使用空间 (字节)

YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数

YGCT：从应用程序启动到采样时年轻代中gc所用时间(s)

7-gcnewcapacity 新生代内存统计

[root@hadoop ~]# jstat -gcnewcapacity 3346 #用于查看新生代存储容量的情况NGCMN NGCMX NGC S0CMX S0C S1CMX S1C ECMX EC YGC FGC12800 832640 12800 83200 1280 83200 1280 666240 10240 8 0

NGCMN：年轻代(young)中初始化(最小)的大小(字节)

NGCMX：年轻代(young)的最大容量 (字节)

NGC：年轻代(young)中当前的容量 (字节)

S0CMX：年轻代中第一个survivor（幸存区）的最大容量 (字节)

S0C：年轻代中第一个survivor（幸存区）的容量 (字节)

S1CMX：年轻代中第二个survivor（幸存区）的最大容量 (字节)

S1C：年轻代中第二个survivor（幸存区）的容量 (字节)

ECMX：年轻代中Eden（伊甸园）的最大容量 (字节)

EC：年轻代中Eden（伊甸园）的容量 (字节)

YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数

FGC：从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc次数

8-gcold 老年代垃圾回收统计

[root@hadoop ~]# jstat -gcold 3346 #用于查看老年代及持久代垃圾收集的情况MC MU CCSC CCSU OC OU YGC FGC FGCT GCT84480 82275 10240 10037 151040 21022 8 0 0000 0020　

MC：metaspace(元空间)的容量 (字节)

MU：metaspace(元空间)目前已使用空间 (字节)

CCSC：压缩类空间大小

CCSU：压缩类空间使用大小

OC：Old代的容量 (字节)

OU：Old代目前已使用空间 (字节)

YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数

FGC：从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc次数

FGCT：从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc所用时间(s)

GCT：从应用程序启动到采样时gc用的总时间(s)

9-gcoldcapacity 老年代内存统计

[root@hadoop ~]# jstat -gcoldcapacity 3346 #用于查看老年代的容量OGCMN OGCMX OGC OC YGC FGC FGCT GCT151040 1665920 151040 151040 8 0 0000 0020

OGCMN：old代中初始化(最小)的大小 (字节)OGCMX：old代的最大容量(字节)OGC：old代当前新生成的容量 (字节)OC：Old代的容量 (字节)YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数FGC：从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc次数FGCT：从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc所用时间(s)GCT：从应用程序启动到采样时gc用的总时间(s) 在此我向大家推荐一个架构学习交流圈。交流学习指导伪鑫：1253431195（里面有大量的面试题及答案）里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化、分布式架构等这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源，目前受益良多

10-gcutil 垃圾回收统计

[root@hadoop ~]# jstat -gcutil 3346 #显示垃圾收集信息S0 S1 E O M CCS YGC YGCT FGC FGCT GCT5297 000 4210 1392 9739 9802 8 0020 0 0000 0020　

S0：年轻代中第一个survivor（幸存区）已使用的占当前容量百分比

S1：年轻代中第二个survivor（幸存区）已使用的占当前容量百分比

E：年轻代中Eden（伊甸园）已使用的占当前容量百分比

O：old代已使用的占当前容量百分比

M：元数据区已使用的占当前容量百分比

CCS：压缩类空间已使用的占当前容量百分比

YGC ：从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数

YGCT ：从应用程序启动到采样时年轻代中gc所用时间(s)

FGC ：从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc次数

FGCT ：从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc所用时间(s)

GCT：从应用程序启动到采样时gc用的总时间(s)

11-gccause

[root@hadoop ~]# jstat -gccause 3346 #显示垃圾回收的相关信息（通-gcutil）,同时显示最后一次或当前正在发生的垃圾回收的诱因S0 S1 E O M CCS YGC YGCT FGC FGCT GCT LGCC GCC5297 000 4609 1392 9739 9802 8 0020 0 0000 0020 Allocation Failure No GC

LGCC：最后一次GC原因

GCC：当前GC原因（No GC 为当前没有执行GC）

12-printcompilation JVM编译方法统计

[root@hadoop ~]# jstat -printcompilation 3346 #输出JIT编译的方法信息Compiled Size Type Method421 60 1 sun/nio/ch/Util$2 clear

Compiled：编译任务的数目

Size：方法生成的字节码的大小

Type：编译类型

Method：类名和方法名用来标识编译的方法。类名使用/做为一个命名空间分隔符。方法名是给定类中的方法。上述格式是由-XX:+PrintComplation选项进行设置的

远程监控

与jps一样，jstat也支持远程监控，同样也需要开启安全授权，方法参照jps。

C:\Users\Administrator>jps 1921681461283346 QuorumPeerMain3475 JstatdC:\Users\Administrator>jstat -gcutil 3346@192168146128 S0 S1 E O M CCS YGC YGCT FGC FGCT GCT 5297 000 6515 1392 9739 9802 8 0020 0 0000 0020

阻塞队列大小的调整是Java调优的一个重要环节，它可以帮助减少内存的使用，提升程序的运行效率。Java调优时，首先要考虑的是阻塞队列大小的设置。根据不同的应用场景，可以选择不同大小的队列，有效地调整系统性能。例如，如果应用程序的任务量较大，就要选择增大阻塞队列的大小，以减少任务的等待和拥塞情况；如果应用程序的任务量少，则可以选择减小队列的大小，以节省内存的使用。

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