Java 性能优化

优化法则归纳为4个层次：
【1】减少数据访问（减少磁盘访问）
【2】返回更少数据（减少网络传输或磁盘访问）
【3】减少交互次数（减少网络传输）
【4】减少服务器 CPU开销（减少CPU及内存开销）

案例一：通过遍历List从数据库中获取数据进行处理，应当直接传入 List从数据库中一次性获取数据。

 list.forEach( l -> {
 	 ...
     // 从数据库中获取数据
     Object o = dal.getInfoByIdList(l);
     ...
 });

案例二：对从数据库中获取到的数据进行过滤筛选，应当直接返回需要的数据，减少数据量的传输。

// 从数据库中获取数据
List responseList = dal.getInfoByIdList(list);
if (responseList !== null && responseList.size() > 0) {
    Object o = responseList.stream().filter(r -> r.status == 0 || r.status == 1).findFirst();
}
return o;

案例三：sql应当只查 count(id) 减少网络传输和磁盘访问

// 从数据库中获取数据
List responseList = dal.getInfoByIdList(list);
return responseList.size();

关于DB使用注意的优化事项：
【1】正确使用索引，只通过索引查数据；查看复杂sql语句的执行计划，优化sql语句的执行计划，分页等。
【2】尽量不要使用存储过程，不要在sql中包含复杂的业务逻辑，尽量减少join。

代码优化法则：
【1】减少没必要的内存分配；
【2】减少没必要的计算；
【3】减少网络开销；
避免频繁进行内存回收，减少GC次数，特别是FULL GC
【1】避免随意使用静态对象，防止 Perm OOM；
【2】避免内存泄漏，如String 对象大量创建，队列消费速度跟不上生产速度，防止 Heap OOM；
【3】避免不必要的局部变量，减少 Young GC；

掌握自己所写代码的的时间复杂度和空间复杂度，掌握基本的数据结构和算法，知道常用的时间换空间或空间换时间的数据结构和算法
推荐看《算法导论》和《编程珠玑》

通过list遍历多次进行RPC调用，应该只进行一次RPC调用，将逻辑判断放到RPC服务层实现并返回。

// 每个 tag进行一次 RPC（memcache/db) black 调用
int count = (int) list.stream().map(r -> tagBI.Instance.getTagBlackByName(r)).filter(Objects::nonNull).count();

改进建议：
【1】开发经理或架构进行Code Review，加强Code Review力度；
【2】性能测试压力测试来发现性能问题；
【3】开发人员积极提升，扎实基础，学习技术；