Java 程序的性能優化是一個系統性的工程，涉及代碼層面、JVM 調優、架構設計、併發控制等多個維度。本文將從多個角度出發，介紹提升 Java 程序性能的有效策略和實戰技巧，幫助你打造高效、穩定、可擴展的 Java 應用。
一、代碼層面的優化
1. 避免不必要的對象創建
頻繁創建和銷燬對象會增加 GC 壓力，影響性能。應儘量複用對象，特別是在循環或高頻調用的方法中。
優化前：
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
String s = new String("hello");
}優化後：
String s = "hello";
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
// 複用同一個字符串對象
}2. 使用 StringBuilder 代替字符串拼接
在循環中進行字符串拼接時，使用 StringBuilder 可以顯著提高性能。
優化前：
String result = "";
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
result += "line " + i;
}優化後：
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
sb.append("line ").append(i);
}
String result = sb.toString();3. 避免使用 finalize() 方法
finalize() 方法由垃圾回收器調用，調用時機不確定，且影響 GC 效率。應改用 try-with-resources 或顯式清理機制。
4. 使用基本類型代替包裝類
在性能敏感的場景中，應優先使用 int、double 等基本類型，避免使用 Integer、Double 等包裝類，以減少內存佔用和自動拆裝箱開銷。
二、JVM 調優
1. 調整堆內存大小
通過 -Xms 和 -Xmx 設置 JVM 初始堆和最大堆內存，避免頻繁擴容。
java -Xms512m -Xmx1024m MyApp2. 選擇合適的垃圾收集器
根據應用場景選擇 GC 策略：
- 吞吐量優先：使用
-XX:+UseParallelGC - 低延遲優先：使用
-XX:+UseG1GC或-XX:+UseZGC - 小內存或嵌入式：使用
-XX:+UseSerialGC
示例：
java -XX:+UseG1GC -Xms2g -Xmx2g MyApp3. 監控 GC 日誌
開啓 GC 日誌，分析垃圾回收行為，定位性能瓶頸。
java -Xlog:gc*:file=gc.log MyApp4. 類加載與元空間優化
調整元空間大小，避免 OutOfMemoryError: Metaspace：
-XX:MetaspaceSize=256m -XX:MaxMetaspaceSize=512m三、併發編程優化
1. 合理使用線程池
避免頻繁創建線程，使用 ThreadPoolExecutor 或 Executors 工廠類管理線程資源。
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
executor.submit(() -> {
// 任務邏輯
});2. 使用併發集合
在多線程環境下，優先使用 ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList 等併發集合，避免 synchronized 帶來的性能損失。
3. 減少鎖競爭
- 縮小同步塊範圍
- 使用
ReadWriteLock替代synchronized - 使用
java.util.concurrent.atomic包下的原子類
四、I/O 與網絡優化
1. 使用 NIO 替代傳統 I/O
Java NIO（New I/O）採用非阻塞模式，支持多路複用，適合高併發場景。
Selector selector = Selector.open();
ServerSocketChannel serverSocketChannel = ServerSocketChannel.open();
serverSocketChannel.configureBlocking(false);
serverSocketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);2. 使用緩衝流
文件讀寫時使用 BufferedInputStream 和 BufferedOutputStream 提高效率。
BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(new FileInputStream("file.txt"));3. 使用 HTTP/2 或異步 HTTP 客户端
對於 HTTP 請求，可使用如 OkHttp、Apache HttpClient 等支持異步請求的客户端，提高吞吐量。
五、數據庫訪問優化
1. 使用連接池
使用 HikariCP、Druid 等高性能數據庫連接池，減少連接建立和釋放的開銷。
HikariConfig config = new HikariConfig();
config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb");
config.setUsername("user");
config.setPassword("password");
HikariDataSource ds = new HikariDataSource(config);2. 批量操作
避免逐條插入數據，使用批量 SQL 提高效率。
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("INSERT INTO users VALUES (?, ?)");
for (User user : users) {
ps.setString(1, user.getName());
ps.setInt(2, user.getAge());
ps.addBatch();
}
ps.executeBatch();3. 合理使用索引
確保 SQL 查詢中的字段有合適的索引，避免全表掃描。
六、緩存策略
1. 本地緩存
使用 Caffeine 或 Guava Cache 實現本地緩存，減少重複計算或數據庫訪問。
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.build();2. 分佈式緩存
對於分佈式系統，可使用 Redis、Memcached 等緩存中間件，提高系統整體性能。
七、架構設計優化
1. 微服務化
將單體應用拆分為多個微服務，降低耦合，提升擴展性和可維護性。
2. 異步化處理
使用消息隊列（如 Kafka、RabbitMQ）實現異步處理，提高系統吞吐量。
3. CDN 與靜態資源分離
將靜態資源（圖片、JS、CSS）部署到 CDN，減輕服務器壓力，加快用户訪問速度。
八、性能監控與分析工具
1. JProfiler / VisualVM
監控 CPU、內存、線程狀態，定位性能瓶頸。
2. Arthas
阿里巴巴開源的 Java 診斷工具，支持在線排查問題。
3. Prometheus + Grafana
搭建性能監控平台，實時監控 JVM 指標與應用狀態。
