作者通过经历的一个项目实例，介绍Java代码优化的过程，总结了优化Java程序的一些最佳实践，分析了进行优化的方法，并解释了性能提升的原因。作者从多个角度分析导致性能低的原因，并逐个进行优化，最终使得程序的性能得到极大提升，增强了代码的可读性、可扩展性。
一、衡量程序的标准
衡量一个程序是否优质，可以从多个角度进行分析。其中，最常见的衡量标准是程序的时间复杂度、空间复杂度，以及代码的可读性、可扩展性。针对程序的时间复杂度和空间复杂度，想要优化程序代码，需要对数据结构与算法有深入的理解，并且熟悉计算机系统的基本概念和原理；而针对代码的可读性和可扩展性，想要优化程序代码，需要深入理解软件架构设计，熟知并会应用合适的设计模式。
- 首先，如今计算机系统的存储空间已经足够大了，达到了 TB 级别，因此相比于空间复杂度，时间复杂度是程序员首要考虑的因素。为了追求高性能，在某些频繁操作执行时，甚至可以考虑用空间换取时间。
- 其次，由于受到处理器制造工艺的物理限制、成本限制，CPU主频的增长遇到了瓶颈，摩尔定律已渐渐失效，每隔18个月CPU主频即翻倍的时代已经过去了，程序员的编程方式发生了彻底的改变。在目前这个多核多处理器的时代，涌现了原生支持多线程的语言（如Java）以及分布式并行计算框架（如Hadoop）。为了使程序充分地利用多核CPU，简单地实现一个单线程的程序是远远不够的，程序员需要能够编写出并发或者并行的多线程程序。
- 最后，大型软件系统的代码行数达到了百万级，如果没有一个设计良好的软件架构，想在已有代码的基础上进行开发，开发代价和维护成本是无法想象的。一个设计良好的软件应该具有可读性和可扩展性，遵循“开闭原则”、“依赖倒置原则”、“面向接口编程”等。
二、项目介绍
本文将介绍笔者经历的一个项目中的一部分，通过这个实例剖析代码优化的过程。下面简要地介绍该系统的相关部分。
该系统的开发语言为Java，部署在共拥有4核CPU的Linux服务器上，相关部分主要有以下操作：通过某外部系统D提供的REST API获取信息，从中提取出有效的信息，并通过JDBC 存储到某数据库系统S中，供系统其他部分使用，上述操作的执行频率为每天一次，一般在午夜当系统空闲时定时执行。为了实现高可用性（High
Availability），外部系统D部署在两台服务器上，因此需要分别从这两台服务器上获取信息并将信息插入数据库中，有效信息的条数达到了上千条，数据库插入操作次数则为有效信息条数的两倍。
图 1.系统体系结构图
为了快速地实现预期效果，在最初的实现中优先考虑了功能的实现，而未考虑系统性能和代码可读性等。系统大致有以下的实现：
- REST API获取信息、数据库操作可能抛出的异常信息都被记录到日志文件中，作为调试用；
- 共有5次数据库连接操作，包括第一次清空数据库表，针对两个外部系统D各有两次数据库插入操作，这5个连接都是独立的，用完之后即释放；
- 所有的数据库插入语句都是使用java.sql.Statement类生成的；
- 所有的数据库插入语句，都是单条执行的，即生成一条执行一条；
- 整个过程都是在单个线程中执行的，包括数据库表清空操作，数据库插入操作，释放数据库连接；
- 数据库插入操作的JDBC代码散布在代码中。虽然这个版本的系统可以正常运行，达到了预期的效果，但是效率很低，从通过 REST API获取信息，到解析并提取有效信息，再到数据库插入操作，总共耗时100秒左右。而预期的时间应该在一分钟以内，这显然是不符合要求的。
三、代码优化过程
笔者开始分析整个过程有哪些耗时操作，以及如何提升效率，缩短程序执行的时间。通过REST API获取信息，因为是使用外部系统提供的API，所以无法在此处提升效率；取得信息之后解析出有效部分，因为是对特定格式的信息进行解析，所以也无效率提升的空间。所以，效率可以大幅度提升的空间在数据库操作部分以及程序控制部分。下面，分条叙述对耗时操作的改进方法。
1. 针对日志记录的优化
关闭日志记录，或者更改日志输出级别。因为从两台服务器的外部系统D上获取到的信息是相同的，所以数据库插入操作会抛出异常，异常信息类似于“Attempt
to insert duplicate record”，这样的异常信息跟有效信息的条数相等，有上千条。这种情况是能预料到的，所以可以考虑关闭日志记录，或者不关闭日志记录而是更改日志输出 级别，只记录严重级别（severe level）的错误信息，并将此类操作的日志级别调整为警告级别（warning level），这样就不会记录以上异常信息了。本项目使用的是 Java 自带的日志记录类，以下配置文件将日志输出级别设置为严重级别。
清单 1. log.properties 设置日志输出级别的片段
|
1
2
3
4
5
|
default file output is in userlevels can be: SEVERE, WARNING, INFO, FINE, FINER, FINEST java.util.logging.ConsoleHandler.level=SEVERE java.util.logging.FileHandler.formatter=java.util.logging.SimpleFormatter java.util.logging.FileHandler.append=true |
通过上述的优化之后，性能有了大幅度的提升，从原来的 100 秒左右降到了 50 秒左右。为什么仅仅不记录日志就能有如此大幅度的性能提升呢？查阅资料，发现已经有人做了相关的研究与实验。经常听到 Java 程序比 C/C++ 程序慢的言论，但是运行速度慢的真正原因是什么，估计很多人并不清楚。对于 CPU 密集型的程序（即程序中包含大量计算），Java 程序可以达到 C/C++ 程序同等级别的速度，但是对于 I/O 密集型的程序（即程序中包含大量 I/O 操作），Java 程序的速度就远远慢于 C/C++ 程序了，很大程度上是因为
C/C++ 程序能直接访问底层的存储设备。因此，不记录日志而得到大幅度性能提升的原因是，Java 程序的 I/O 操作较慢，是一个很耗时的操作。
2. 针对数据库连接的优化
共享数据库连接。共有 5 次数据库连接操作，每次都需重新建立数据库连接，数据库插入操作完成之后又立即释放了，数据库连接没有被复用。为了做到共享数据库连接，可以通过单例模式 （Singleton Pattern）获得一个相同的数据库连接，每次数据库连接操作都共享这个数据库连接。这里没有使用数据库连接池（Database Connection Pool）是因为在程序只有少量的数据库连接操作，只有在大量并发数据库连接的时候才需要连接池。
清单 2. 共享数据库连接的代码片段
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
|
public class JdbcUtil { private static Connection con; // 从配置文件读取连接数据库的信息 private static String driverClassName; private static String url; private static String username; private static String password; private static String currentSchema; private static Properties properties = new Properties(); static { // driverClassName, url, username, password, currentSchema try { Class.forName(driverClassName); } catch (ClassNotFoundException e.printStackTrace(); } properties.setProperty("user", properties.setProperty("password", properties.setProperty("currentSchema", try { con = DriverManager.getConnection(url, properties); } catch (SQLException e.printStackTrace(); } } private JdbcUtil() {} // 获得一个单例的、共享的数据库连接 public static Connection getConnection() { return con; } public static void close() throws SQLException { if (connull) con.close(); } } |
通过上述的优化之后，性能有了小幅度的提升，从 50 秒左右降到了 40 秒左右。共享数据库连接而得到的性能提升的原因是，数据库连接是一个耗时耗资源的操作，需要同远程计算机进行网络通信，建立 TCP 连接，还需要维护连接状态表，建立数据缓冲区。如果共享数据库连接，则只需要进行一次数据库连接操作，省去了多次重新建立数据库连接的时间。
3. 针对插入数据库记录的优化 - 1
使用预编译 SQL。具体做法是使用 java.sql.PreparedStatement 代替 java.sql.Statement 生成 SQL 语句。PreparedStatement 使得数据库预先编译好 SQL 语句，可以传入参数。而 Statement 生成的 SQL 语句在每次提交时，数据库都需进行编译。在执行大量类似的 SQL 语句时，可以使用 PreparedStatement 提高执行效率。使用 PreparedStatement 的另一个好处是不需要拼接 SQL 语句，代码的可读性更强。通过上述的优化之后，性能有了小幅度的提升，从
40 秒左右降到了 30~35 秒左右。
清单 3. 使用 Statement 的代码片段
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
// 需要拼接 SQL 语句，执行效率不高，代码可读性不强StringBuilder sql = new StringBuilder();sql.append("insert into table1(column1,column2) values('");sql.append(column1Value);sql.append("','");sql.append(column2Value);sql.append("');");Statement st;try { st = con.createStatement(); st.executeUpdate(sql.toString());} catch (SQLException e.printStackTrace();} |
清单 4. 使用 PreparedStatement 的代码片段
|
1
2
3
4
5
6
|
// 预编译 SQL 语句，执行效率高，可读性强String sql = “insert into table1(column1,column2) values(?,?)”;PreparedStatement pst = con.prepareStatement(sql);pst.setString(1,column1Value);pst.setString(2,column2Value);pst.execute(); |
4. 针对插入数据库记录的优化 - 2
使用 SQL 批处理。通过 java.sql.PreparedStatement 的 addBatch 方法将 SQL 语句加入到批处理，这样在调用 execute 方法时，就会一次性地执行 SQL 批处理，而不是逐条执行。通过上述的优化之后，性能有了小幅度的提升，从 30~35 秒左右降到了 30 秒左右。
5. 针对多线程的优化
使用多线程实现并发 / 并行。清空数据库表的操作、把从 2 个外部系统 D 取得的数据插入数据库记录的操作，是相互独立的任务，可以给每个任务分配一个线程执行。清空数据库表的操作应该先于数据库插入操作完成，可以通过 java.lang.Thread 类的 join 方法控制线程执行的先后次序。在单核 CPU 时代，操作系统中某一时刻只有一个线程在运行，通过进程 / 线程调度，给每个线程分配一小段执行的时间片，可以实现多个进程 / 线程的并发（concurrent）执行。而在目前的多核多处理器背景下，操作系统中同一时刻可以有多个线程并行（parallel）执行，大大地提高了
计算速度。