程序員筆記|如何編寫高性能的Java代碼

ky0ncheng 發(fā)布于2019-08-16 17:18 / 3268人閱讀

摘要：常見標高線程上下文切換頻繁線程太多鎖競爭激烈標高如果的占用很高，排查涉及到的程序，比如把改造成。抖動問題原因字節(jié)碼轉(zhuǎn)為機器碼需要占用時間片，大量的在執(zhí)行字節(jié)碼時，導(dǎo)致長期處于高位現(xiàn)象，占用率最高解決辦法保證編譯線程的占比。

一、并發(fā)

Unable to create new native thread ……

問題1：Java中創(chuàng)建一個線程消耗多少內(nèi)存？

每個線程有獨自的棧內(nèi)存，共享堆內(nèi)存

問題2：一臺機器可以創(chuàng)建多少線程？

CPU，內(nèi)存，操作系統(tǒng)，JVM，應(yīng)用服務(wù)器

我們編寫一段示例代碼，來驗證下線程池與非線程池的區(qū)別：

//線程池和非線程池的區(qū)別
public class ThreadPool {
  
     public static int times = 100;//100,1000,10000
  
     public static ArrayBlockingQueue arrayWorkQueue = new ArrayBlockingQueue(1000);
     public static ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(5, //corePoolSize線程池中核心線程數(shù)
             10,
             60,
             TimeUnit.SECONDS,
             arrayWorkQueue,
             new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
     );
  
     public static void useThreadPool() {
         Long start = System.currentTimeMillis();
         for (int i = 0; i < times; i++) {
             threadPool.execute(new Runnable() {
                 public void run() {
                     System.out.println("說點什么吧...");
                 }
             });
         }
         threadPool.shutdown();
         while (true) {
             if (threadPool.isTerminated()) {
                 Long end = System.currentTimeMillis();
                 System.out.println(end - start);
                 break;
             }
         }
     }
  
     public static void createNewThread() {
         Long start = System.currentTimeMillis();
         for (int i = 0; i < times; i++) {
  
             new Thread() {
                 public void run() {
                     System.out.println("說點什么吧...");
                 }
             }.start();
         }
         Long end = System.currentTimeMillis();
         System.out.println(end - start);
     }
  
     public static void main(String args[]) {
         createNewThread();
         //useThreadPool();
     }
 }

啟動不同數(shù)量的線程，然后比較線程池和非線程池的執(zhí)行結(jié)果：

	非線程池	線程池
100次	16毫秒	5ms的
1000次	90毫秒	28ms
10000次	1329ms	164ms

結(jié)論：不要new Thread()，采用線程池

非線程池的缺點：

每次創(chuàng)建性能消耗大

無序，缺乏管理。容易無限制創(chuàng)建線程，引起OOM和死機

1.1 使用線程池要注意的問題

避免死鎖，請盡量使用CAS

我們編寫一個樂觀鎖的實現(xiàn)示例：

public class CASLock {
  
     public static int money = 2000;
  
     public static boolean add2(int oldm, int newm) {
         try {
             Thread.sleep(2000);
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
         if (money == oldm) {
             money = money + newm;
             return true;
         }
         return false;
     }
  
     public synchronized static void add1(int newm) {
         try {
             Thread.sleep(3000);
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
         money = money + newm;
     }
  
     public static void add(int newm) {
         try {
             Thread.sleep(3000);
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
         money = money + newm;
     }
  
     public static void main(String args[]) {
         Thread one = new Thread() {
             public void run() {
                 //add(5000)
                 while (true) {
                     if (add2(money, 5000)) {
                         break;
                     }
                 }
             }
         };
         Thread two = new Thread() {
             public void run() {
                 //add(7000)
                 while (true) {
                     if (add2(money, 7000)) {
                         break;
                     }
                 }
             }
         };
         one.start();
         two.start();
         try {
             one.join();
             two.join();
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
         System.out.println(money);
     }
 }

使用ThreadLocal要注意

ThreadLocalMap使用ThreadLocal的弱引用作為key，如果一個ThreadLocal沒有外部強引用來引用它，那么系統(tǒng) GC 的時候，這個ThreadLocal勢必會被回收，這樣一來，ThreadLocalMap中就會出現(xiàn)key為null的Entry，就沒有辦法訪問這些key為null的Entry的value，如果當(dāng)前線程再遲遲不結(jié)束的話，這些key為null的Entry的value就會一直存在一條強引用鏈：Thread Ref -> Thread -> ThreaLocalMap -> Entry -> value永遠無法回收，造成內(nèi)存泄漏。

我們編寫一個ThreadLocalMap正確使用的示例：

//ThreadLocal應(yīng)用實例
public class ThreadLocalApp {
  
     public static final ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal();
  
     public static void muti2() {
         int i[] = (int[]) threadLocal.get();
         i[1] = i[0] * 2;
         threadLocal.set(i);
     }
  
     public static void muti3() {
         int i[] = (int[]) threadLocal.get();
         i[2] = i[1] * 3;
         threadLocal.set(i);
     }
  
     public static void muti5() {
         int i[] = (int[]) threadLocal.get();
         i[3] = i[2] * 5;
         threadLocal.set(i);
     }
  
     public static void main(String args[]) {
         for (int i = 0; i < 5; i++) {
             new Thread() {
                 public void run() {
                     int start = new Random().nextInt(10);
                     int end[] = {0, 0, 0, 0};
                     end[0] = start;
                     threadLocal.set(end);
                     ThreadLocalApp.muti2();
                     ThreadLocalApp.muti3();
                     ThreadLocalApp.muti5();
                     //int end = (int) threadLocal.get();
                     System.out.println(end[0] + "  " + end[1] + "  " + end[2] + "  " + end[3]);
                     threadLocal.remove();
                 }
             }.start();
         }
     }
 }

1.2 線程交互—線程不安全造成的問題

經(jīng)典的HashMap死循環(huán)造成CPU100%問題

我們模擬一個HashMap死循環(huán)的示例：

//HashMap死循環(huán)示例
public class HashMapDeadLoop {
  
     private HashMap hash = new HashMap();
  
     public HashMapDeadLoop() {
         Thread t1 = new Thread() {
             public void run() {
                 for (int i = 0; i < 100000; i++) {
                     hash.put(new Integer(i), i);
                 }
                 System.out.println("t1 over");
             }
         };
  
         Thread t2 = new Thread() {
             public void run() {
                 for (int i = 0; i < 100000; i++) {
                     hash.put(new Integer(i), i);
                 }
                 System.out.println("t2 over");
             }
         };
         t1.start();
         t2.start();
     }
  
     public static void main(String[] args) {
         for (int i = 0; i < 1000; i++) {
             new HashMapDeadLoop();
         }
         System.out.println("end");
     }
 }
https://coolshell.cn/articles/9606.html

HashMap死循環(huán)發(fā)生后，我們可以在線程棧中觀測到如下信息：

/HashMap死循環(huán)產(chǎn)生的線程棧
Thread-281" #291 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007f9f5f8de000 nid=0x5a37 runnable [0x0000700006349000]
   java.lang.Thread.State: RUNNABLE
       at java.util.HashMap$TreeNode.split(HashMap.java:2134)
       at java.util.HashMap.resize(HashMap.java:713)
       at java.util.HashMap.putVal(HashMap.java:662)
       at java.util.HashMap.put(HashMap.java:611)
       at com.example.demo.HashMapDeadLoop$2.run(HashMapDeadLoop.java:26)

應(yīng)用停滯的死鎖，Spring3.1的deadlock 問題

我們模擬一個死鎖的示例：

//死鎖的示例
public class DeadLock {
     public static Integer i1 = 2000;
     public static Integer i2 = 3000;
         public static synchronized Integer getI2() {
         try {
             Thread.sleep(3000);
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
         return i2;
     }
     public static void main(String args[]) {
         Thread one = new Thread() {
             public void run() {
                 synchronized (i1) {
                     try {
                         Thread.sleep(3000);
                     } catch (InterruptedException e) {
                         e.printStackTrace();
                     }
                     synchronized (i2) {
                         System.out.println(i1 + i2);
                     }
                 }
             }
         };
         one.start();
         Thread two = new Thread() {
             public void run() {
                 synchronized (i2) {
                     try {
                         Thread.sleep(3000);
                     } catch (InterruptedException e) {
                         e.printStackTrace();
                     }
                     synchronized (i1) {
                         System.out.println(i1 + i2);
                     }
                 }
             }
         };
         two.start();
     }
 }

死鎖發(fā)生后，我們可以在線程棧中觀測到如下信息：

//死鎖時產(chǎn)生堆棧
"Thread-1":
       at com.example.demo.DeadLock$2.run(DeadLock.java:47)
       - waiting to lock  (a java.lang.Integer)
       - locked  (a java.lang.Integer)
"Thread-0":
       at com.example.demo.DeadLock$1.run(DeadLock.java:31)
       - waiting to lock  (a java.lang.Integer)
       - locked  (a java.lang.Integer)
Found 1 deadlock.

1.3 基于JUC的優(yōu)化示例

一個計數(shù)器的優(yōu)化，我們分別用Synchronized，ReentrantLock，Atomic三種不同的方式來實現(xiàn)一個計數(shù)器，體會其中的性能差異

//示例代碼
public class SynchronizedTest {
  
     public static int threadNum = 100;
     public static int loopTimes = 10000000;
  
     public static void userSyn() {
         //線程數(shù)
         Syn syn = new Syn();
         Thread[] threads = new Thread[threadNum];
         //記錄運行時間
         long l = System.currentTimeMillis();
         for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
             threads[i] = new Thread(new Runnable() {
                 @Override
                 public void run() {
                     for (int j = 0; j < loopTimes; j++) {
                         //syn.increaseLock();
                         syn.increase();
                     }
                 }
             });
             threads[i].start();
         }
         //等待所有線程結(jié)束
         try {
             for (int i = 0; i < threadNum; i++)
                 threads[i].join();
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
         System.out.println("userSyn" + "-" + syn + " : " + (System.currentTimeMillis() - l) + "ms");
     }
  
     public static void useRea() {
         //線程數(shù)
         Syn syn = new Syn();
         Thread[] threads = new Thread[threadNum];
         //記錄運行時間
         long l = System.currentTimeMillis();
         for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
             threads[i] = new Thread(new Runnable() {
                 @Override
                 public void run() {
                     for (int j = 0; j < loopTimes; j++) {
                         syn.increaseLock();
                         //syn.increase();
                     }
                 }
             });
             threads[i].start();
         }
         //等待所有線程結(jié)束
         try {
             for (int i = 0; i < threadNum; i++)
                 threads[i].join();
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
         System.out.println("userRea" + "-" + syn + " : " + (System.currentTimeMillis() - l) + "ms");
     }
    public static void useAto() {
         //線程數(shù)
         Thread[] threads = new Thread[threadNum];
         //記錄運行時間
         long l = System.currentTimeMillis();
         for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
             threads[i] = new Thread(new Runnable() {
                 @Override
                 public void run() {
                     for (int j = 0; j < loopTimes; j++) {
                         Syn.ai.incrementAndGet();
                     }
                 }
             });
             threads[i].start();
         }
         //等待所有線程結(jié)束
         try {
             for (int i = 0; i < threadNum; i++)
                 threads[i].join();
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
         System.out.println("userAto" + "-" + Syn.ai + " : " + (System.currentTimeMillis() - l) + "ms");
     }
  
     public static void main(String[] args) {
         SynchronizedTest.userSyn();
         SynchronizedTest.useRea();
         SynchronizedTest.useAto();
     }
 }
  
 class Syn {
     private int count = 0;
     public final static AtomicInteger ai = new AtomicInteger(0);
  
     private Lock lock = new ReentrantLock();
  
     public synchronized void increase() {
         count++;
     }
  
     public void increaseLock() {
         lock.lock();
         count++;
         lock.unlock();
     }
  
     @Override
     public String toString() {
         return String.valueOf(count);
     }
 }

結(jié)論，在并發(fā)量高，循環(huán)次數(shù)多的情況，可重入鎖的效率高于Synchronized，但最終Atomic性能最好。

二、通信 2.1 數(shù)據(jù)庫連接池的高效問題

一定要在finally中close連接

一定要在finally中release連接

2.2 OIO/NIO/AIO

	OIO	NIO	AIO
類型	阻塞	非阻塞	非阻塞
使用難度	簡單	復(fù)雜	復(fù)雜
可靠性	差	高	高
吞吐量	低	高	高

結(jié)論：我性能有嚴苛要求下，盡量應(yīng)該采用NIO的方式進行通信。

2.3 TIME_WAIT(client)，CLOSE_WAIT(server)問題

反應(yīng)：經(jīng)常性的請求失敗

獲取連接情況 netstat -n | awk "/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}"

TIME_WAIT：表示主動關(guān)閉，優(yōu)化系統(tǒng)內(nèi)核參數(shù)可。

CLOSE_WAIT：表示被動關(guān)閉。

ESTABLISHED：表示正在通信

解決方案：二階段完成后強制關(guān)閉

2.4 串行連接，持久連接（長連接），管道化連接

結(jié)論：

管道連接的性能最優(yōu)異，持久化是在串行連接的基礎(chǔ)上減少了打開/關(guān)閉連接的時間。

管道化連接使用限制：

1、HTTP客戶端無法確認持久化（一般是服務(wù)器到服務(wù)器，非終端使用）；

2、響應(yīng)信息順序必須與請求信息順序一致；

3、必須支持冪等操作才可以使用管道化連接.

三、數(shù)據(jù)庫操作

必須要有索引（特別注意按時間查詢）

單條操作or批量操作

注：很多程序員在寫代碼的時候隨意采用了單條操作的方式，但在性能要求前提下，要求采用批量操作方式。

四、JVM 4.1 CPU標高的一般處理步驟

top查找出哪個進程消耗的cpu高

top –H –p查找出哪個線程消耗的cpu高

記錄消耗cpu最高的幾個線程

printf %x 進行pid的進制轉(zhuǎn)換

jstack記錄進程的堆棧信息

找出消耗cpu最高的線程信息

4.2 內(nèi)存標高（OOM）一般處理步驟

jstat命令查看FGC發(fā)生的次數(shù)和消耗的時間，次數(shù)越多，耗時越長說明存在問題；

連續(xù)查看jmap –heap 查看老生代的占用情況，變化越大說明程序存在問題；

使用連續(xù)的jmap –histo:live 命令導(dǎo)出文件，比對加載對象的差異，差異部分一般是發(fā)生問題的地方。

4.3 GC引起的單核標高

單個CPU占用率高，首先從GC查起。

4.4 常見SY標高

線程上下文切換頻繁

線程太多

鎖競爭激烈

4.5 Iowait標高

如果IO的CPU占用很高，排查涉及到IO的程序，比如把OIO改造成NIO。

4.6 抖動問題

原因：字節(jié)碼轉(zhuǎn)為機器碼需要占用CPU時間片，大量的CPU在執(zhí)行字節(jié)碼時，導(dǎo)致CPU長期處于高位；

現(xiàn)象：“C2 CompilerThread1” daemon，“C2 CompilerThread0” daemon CPU占用率最高；

解決辦法：保證編譯線程的CPU占比。

作者：梁鑫

來源：宜信技術(shù)學(xué)院

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