一、代码效率优化：从细节到全局的改进

1.1 基础语法优化：减少冗余操作

Java代码中常见的冗余操作包括重复计算、不必要的对象创建和低效的循环结构。例如，在循环中重复计算list.size()会导致性能下降，应提前缓存结果：

// 低效写法
for (int i = 0; i < list.size(); i++) { ... }
// 优化后
int size = list.size();
for (int i = 0; i < size; i++) { ... }

字符串拼接时，优先使用StringBuilder而非+操作符，尤其在循环中：

// 低效写法
String result = "";
for (String s : strings) {
    result += s;
}
// 优化后
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (String s : strings) {
    sb.append(s);
}
String result = sb.toString();

1.2 集合类选择：匹配场景的容器

不同集合类的性能差异显著。例如，ArrayList的随机访问效率高（O(1)），但插入/删除中间元素效率低（O(n)）；而LinkedList的插入/删除效率高（O(1)），但随机访问效率低（O(n)）。根据场景选择：

• 频繁随机访问：ArrayList
• 频繁插入/删除：LinkedList
• 键值对存储：HashMap（O(1)）优于TreeMap（O(log n)）

1.3 内存管理：减少对象创建

对象创建和垃圾回收（GC）是性能瓶颈之一。通过对象复用和池化技术减少GC压力：

• 线程局部变量：使用ThreadLocal缓存频繁使用的对象。
• 对象池：如数据库连接池（HikariCP）、线程池（ThreadPoolExecutor）。
• 基本类型替代包装类：避免自动装箱/拆箱的开销。

二、算法设计优化：从时间到空间的平衡

2.1 时间复杂度分析：选择高效算法

算法的时间复杂度直接影响性能。例如，排序算法的选择：

• 小规模数据：插入排序（O(n²)）可能优于快速排序（O(n log n)）的递归开销。
• 大规模数据：优先选择O(n log n)的算法（如快速排序、归并排序）。
• 近似有序数据：TimSort（Java内置Arrays.sort()的实现）结合了插入排序和归并排序的优点。

2.2 空间复杂度优化：减少额外开销

空间复杂度高的算法可能引发频繁的内存分配和GC。例如：

• 递归改迭代：递归调用栈可能引发栈溢出，改用迭代（如斐波那契数列计算）。
• 原地算法：如快速排序的分区操作直接在原数组上进行。
• 位运算替代：用位运算（如<<、>>）替代乘除法。

2.3 缓存友好设计：利用局部性原理

CPU缓存的局部性原理（时间局部性、空间局部性）对性能影响显著。优化策略包括：

• 数据结构紧凑：减少对象间的引用链，降低缓存未命中率。
• 循环顺序优化：按内存连续顺序访问数组（如行优先遍历二维数组）。
• 热点数据缓存：将频繁访问的数据放在局部变量中。

三、JVM调优：从参数到监控

3.1 堆内存配置：匹配应用需求

JVM堆内存配置直接影响GC行为。参数建议：

• 初始堆大小（-Xms）：与最大堆大小（-Xmx）相同，避免动态调整的开销。
• 新生代/老年代比例（-XX:NewRatio）：默认1:2，可根据对象存活周期调整。
• Survivor区比例（-XX:SurvivorRatio）：默认81，可减少对象晋升到老年代的频率。

3.2 GC算法选择：平衡吞吐量与延迟

不同GC算法适用于不同场景：

• 吞吐量优先：Parallel GC（适合批处理任务）。
• 低延迟优先：G1 GC（适合响应时间敏感的应用）。
• 超低延迟：ZGC/Shenandoah（JDK 11+引入，停顿时间<10ms）。

3.3 监控与分析：定位性能瓶颈

使用工具定位问题：

• JVM命令行工具：jstat（GC统计）、jmap（堆转储）、jstack（线程转储）。
• 可视化工具：VisualVM、JProfiler、Async Profiler。
• APM工具：SkyWalking、Pinpoint（全链路监控）。

四、并发编程优化：从锁到无锁

4.1 锁优化：减少竞争与开销

锁的粒度越细，并发性能越高。优化策略包括：

• 细粒度锁：如ConcurrentHashMap的分段锁。
• 锁降级：从写锁降级为读锁（如ReentrantReadWriteLock）。
• 自旋锁：短时间等待时避免线程阻塞（如AtomicInteger的CAS操作）。

4.2 无锁编程：CAS与并发集合

无锁算法通过CAS（Compare-And-Swap）实现线程安全，避免锁的开销。典型应用：

• 原子类：AtomicInteger、AtomicLong、AtomicReference。
• 并发集合：ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList、BlockingQueue。

4.3 线程池优化：合理配置资源

线程池参数配置直接影响并发性能：

• 核心线程数（-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism）：通常设置为CPU核心数。
• 任务队列选择：SynchronousQueue（无缓冲）、LinkedBlockingQueue（无界队列可能导致OOM）。
• 拒绝策略：AbortPolicy（默认）、CallerRunsPolicy（调用者执行）。

五、实际案例分析：从问题到解决方案

案例1：高并发接口性能优化

问题：某电商接口响应时间超过500ms，TPS仅200。
分析：

1. 热点商品查询导致数据库压力过大。
2. 同步锁竞争严重（synchronized块）。
   优化：
3. 引入Redis缓存热点数据，命中率提升至90%。
4. 将同步锁改为ReentrantReadWriteLock，读并发提升5倍。
5. 使用异步非阻塞IO（Netty）替代同步IO。
   结果：响应时间降至50ms，TPS提升至2000。

案例2：大数据处理性能优化

问题：某日志分析系统处理10GB日志耗时2小时。
分析：

1. 单线程处理导致CPU利用率低。
2. 频繁创建临时对象引发GC。
   优化：
3. 使用Fork/Join框架并行处理数据。
4. 改用StringBuilder替代字符串拼接。
5. 调整JVM参数（-Xmx4G -XX:+UseG1GC）。
   结果：处理时间缩短至20分钟，CPU利用率提升至80%。

六、总结与展望

Java性能优化是一个系统工程，需从代码、算法、JVM、并发等多维度入手。关键原则包括：

1. 测量先行：通过工具定位瓶颈，避免盲目优化。
2. 权衡取舍：在时间复杂度、空间复杂度、可读性间平衡。
3. 持续迭代：根据业务变化调整优化策略。

未来，随着Java版本升级（如Loom项目的虚拟线程），并发编程模型将进一步简化。开发者需保持对新技术的学习，持续优化系统性能。