十個(gè)Java代碼優(yōu)化小技巧，讓你成為Java高手

作者：學(xué)研妹 2025-04-09 00:01:05

Java中的字符串是不可變的，每次用+拼接都會(huì)生成新對(duì)象。如果在10000次迭代中都這樣做，那將是一場(chǎng)內(nèi)存噩夢(mèng)，內(nèi)存很快就會(huì)吃不消。

在當(dāng)下這樣快節(jié)奏的數(shù)字化浪潮中，Java 應(yīng)用的性能直接決定其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。如果應(yīng)用運(yùn)行卡頓，用戶體驗(yàn)會(huì)大打折扣，大量用戶流失的同時(shí)，項(xiàng)目的商業(yè)價(jià)值也會(huì)遭受重創(chuàng)。因此，優(yōu)化 Java 性能是開(kāi)發(fā)者必備技能。精通 Java 性能優(yōu)化技術(shù)，能為代碼賦予強(qiáng)大動(dòng)力。本文為大家介紹10種優(yōu)化 “法寶”。

1 放棄字符串拼接，使用`StringBuilder`

Java中的字符串是不可變的，每次用+拼接都會(huì)生成新對(duì)象。如果在10000次迭代中都這樣做，那將是一場(chǎng)內(nèi)存噩夢(mèng)，內(nèi)存很快就會(huì)吃不消。

用StringBuilder拼接就高效得多，看代碼：

StringBuilder builder = new StringBuilder();  
builder.append("Java").append(" ").append("Performance");  
System.out.println(builder.toString());

StringBuilder的優(yōu)勢(shì)很明顯：

降低內(nèi)存開(kāi)銷：在密集循環(huán)中，能減少 80% 的內(nèi)存開(kāi)銷。
避免內(nèi)存冗余：不會(huì)在堆里產(chǎn)生一堆沒(méi)用的對(duì)象。

專業(yè)提示：如果不考慮線程安全性，可以使用StringBuffer。要是涉及多線程，考慮線程安全就用StringBuffer 。

2 循環(huán)：無(wú)聲的性能殺手

在 Java 編程中，嵌套循環(huán)會(huì)因多次重復(fù)執(zhí)行導(dǎo)致 CPU 資源被極大消耗，同時(shí)在循環(huán)內(nèi)部反復(fù)調(diào)用list.size()方法也不可取，這兩種情況都會(huì)嚴(yán)重影響程序性能。

錯(cuò)誤示例：

for (int i = 0; i < list.size(); i++) { ... }  // 每次迭代都調(diào)用list.size()

修復(fù)方法：可以提前獲取列表的大小，避免重復(fù)調(diào)用list.size()。

int size = list.size();  
for (int i = 0; i < size; i++) { ... }

或者，使用增強(qiáng)型for循環(huán)，代碼會(huì)更簡(jiǎn)潔，性能也有所提升。

for (String item : list) { ... }  // 增強(qiáng)型for循環(huán)

案例實(shí)證：某金融科技初創(chuàng)公司僅通過(guò)優(yōu)化循環(huán)，就成功將API延遲降低了15%。

3 緩存：性能提升的 “糧草儲(chǔ)備”

如果能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行緩存，就無(wú)需反復(fù)進(jìn)行相同的計(jì)算。使用 Caffeine 或 Ehcache 等緩存庫(kù)，可以將頻繁的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢轉(zhuǎn)換為快速的內(nèi)存讀取操作。

適用場(chǎng)景：

靜態(tài)數(shù)據(jù)（例如國(guó)家代碼）。
開(kāi)銷大的計(jì)算（例如機(jī)器學(xué)習(xí)模型推理）。

使用提醒：過(guò)度緩存會(huì)使內(nèi)存膨脹，可采用 TTL（time-to-live）策略來(lái)管理緩存數(shù)據(jù)，避免內(nèi)存膨脹。

4 內(nèi)存泄漏：應(yīng)用程序的潛在危機(jī)

Java 的垃圾回收機(jī)制并非萬(wàn)能，未關(guān)閉的資源、靜態(tài)集合以及不當(dāng)使用的監(jiān)聽(tīng)器等，都可能引發(fā)內(nèi)存泄漏問(wèn)題，嚴(yán)重時(shí)會(huì)使應(yīng)用程序崩潰。

常見(jiàn)誘因：

靜態(tài)HashMap中持續(xù)添加元素卻不清理。
InputStream或Connection對(duì)象使用后未正確關(guān)閉。

解決辦法：使用try-with-resources語(yǔ)句可以確保資源在使用完畢后自動(dòng)關(guān)閉。

try (FileInputStream fis = new FileInputStream("file.txt")) { ... }  // 自動(dòng)關(guān)閉！

5 垃圾回收調(diào)優(yōu)：為程序性能 “保駕護(hù)航”

在 Java 程序運(yùn)行過(guò)程中，垃圾回收暫停會(huì)使應(yīng)用程序出現(xiàn)數(shù)秒短暫凍結(jié)，影響用戶體驗(yàn)。

現(xiàn)代應(yīng)用程序在垃圾回收方面普遍青睞G1GC（Garbage-First Garbage Collector）。不過(guò)，想要充分發(fā)揮 G1GC 的優(yōu)勢(shì)，合理調(diào)整相關(guān)參數(shù)是關(guān)鍵。

啟用 G1GC： 使用-XX:+UseG1GC啟用G1垃圾回收器。
監(jiān)控與優(yōu)化： 使用JVisualVM進(jìn)行監(jiān)控，目標(biāo)是將垃圾回收暫停時(shí)間控制在200毫秒以內(nèi)。

6 對(duì)象池化：優(yōu)化內(nèi)存，提升性能

頻繁創(chuàng)建對(duì)象會(huì)增加內(nèi)存使用量，同時(shí)加重垃圾回收的負(fù)擔(dān)，進(jìn)而影響程序的整體性能。

因此，在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，應(yīng)盡可能復(fù)用對(duì)象，尤其是那些頻繁使用的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的對(duì)象。

錯(cuò)誤示例：

for (int i = 0; i < 1000; i++) {  
    MyObject obj = new MyObject();  // 創(chuàng)建1000個(gè)對(duì)象？太糟糕了。  
}

正確做法：

MyObject obj = new MyObject();  
for (int i = 0; i < 1000; i++) {  
    obj.reset();  // 重新初始化并復(fù)用  
}

借助工具優(yōu)化：像Apache Commons Pool這樣的庫(kù)可以自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)象池化。

7 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)選型：提升性能的重要一步

在 Java 編程中，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的選擇對(duì)程序性能有著深遠(yuǎn)影響。使用LinkedList進(jìn)行隨機(jī)訪問(wèn)非常低效。開(kāi)發(fā)者需根據(jù)實(shí)際需求，合理明智地選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

選擇指南：

ArrayList：適用于需要通過(guò)索引進(jìn)行快速讀取的場(chǎng)景，能高效獲取指定位置的元素。
HashMap：具備 O (1) 的查找時(shí)間復(fù)雜度，查找效率極高。但在多線程環(huán)境下，為確保線程安全，建議使用ConcurrentHashMap。
LinkedList：若程序中存在頻繁的插入或刪除操作，LinkedList是理想之選，其在處理此類操作時(shí)性能優(yōu)勢(shì)明顯。

8 同步操作：遵循極簡(jiǎn)主義原則

同步塊是必要的，但過(guò)度使用會(huì)讓應(yīng)用程序運(yùn)行緩慢。開(kāi)發(fā)人員經(jīng)常使用synchronized來(lái)防止競(jìng)態(tài)條件。然而，過(guò)度使用synchronized會(huì)阻塞所有線程，降低并行性能。

優(yōu)化建議：

在以讀操作為主的工作負(fù)載場(chǎng)景下，ReadWriteLock是替代synchronized的優(yōu)質(zhì)選擇。前者支持同時(shí)進(jìn)行多個(gè)讀操作，僅在寫操作時(shí)進(jìn)行鎖定，大大提升讀操作的并發(fā)性能。
使用ConcurrentHashMap，既線程安全又快速。相較于手動(dòng)使用鎖機(jī)制，ConcurrentHashMap內(nèi)部進(jìn)行了深度優(yōu)化，讀寫操作更為高效。

代碼示例：

private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();

public void writeData(String data) {
    lock.writeLock().lock();
    try {
        // 寫操作
    } finally {
        lock.writeLock().unlock();
    }
}

ConcurrentHashMap使用示例:

public class DataStore {
    private final ConcurrentHashMap<String, String> data = new ConcurrentHashMap<>();

    public String getData(String key) {
        return data.get(key);  // 線程安全的讀操作??
    }

    public void updateData(String key, String value) {
        data.put(key, value);  // 線程安全的寫操作??
    }
}

ConcurrentHashMap的優(yōu)勢(shì)：