Java性能優化需要從代碼、jvm、數據結構和系統資源等多方面入手，1）減少不必要的對象創建，使用對象池、基本類型和Stringbuilder；2）合理配置jvm參數，如堆內存大小、gc算法，并開啟gc日志分析；3）優化算法和數據結構，避免重復計算，合理使用并行流；4）利用并發機制提升處理能力，如線程池和并發容器，但需注意線程數控制。
Java性能優化不是一蹴而就的事情，它需要從多個角度去考慮，包括代碼、JVM、數據結構以及系統資源的使用。如果你希望程序運行得更快、更穩定，那就要在開發過程中有意識地進行優化。
減少不必要的對象創建
Java中頻繁創建和銷毀對象會增加GC（垃圾回收）的壓力，進而影響整體性能。尤其是在循環體內或高頻調用的方法中，應該盡量避免臨時對象的生成。
- 使用對象池技術復用一些生命周期較短的對象，比如數據庫連接、線程等。
- 盡量使用基本類型而不是包裝類型，例如用int代替Integer。
- 對字符串拼接操作，優先使用StringBuilder而不是+操作符，特別是在循環中。
舉個例子：在循環中使用String +=會導致每次循環都創建一個新的字符串對象，而StringBuilder則是在原有對象基礎上修改內容，效率高很多。
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合理配置JVM參數
JVM的默認配置并不總是最優的，尤其是對于內存密集型或者計算密集型的應用來說，調整JVM參數可以帶來明顯的性能提升。
- 堆內存大小設置要合理，太小容易OOM，太大可能導致GC時間變長。
- 根據應用特點選擇合適的GC算法，比如cms適合低延遲場景，G1適合大堆內存。
- 開啟GC日志并定期分析，有助于發現潛在問題。
常見的JVM調優參數包括：
- -Xms 和 -Xmx：設置初始堆大小和最大堆大小
- -XX:NewRatio：控制新生代與老年代的比例
- -XX:+UseG1GC：啟用G1垃圾回收器
優化算法和數據結構
很多時候性能瓶頸其實出現在算法設計上，而不是語言本身。一個O(n2)的算法在大數據量下肯定不如O(n log n)的表現。
- 如果經常做查找操作，優先考慮使用HashMap或HashSet。
- 避免在循環中做重復計算，比如將循環外可計算的表達式提前。
- 對于大數據集合的操作，可以考慮使用并行流（parallel stream），但要注意線程安全問題。
比如下面這種情況就很常見：
for (int i = 0; i < list.size(); i++) { // do something }
這里每次循環都要調用list.size()，如果這個方法內部有復雜邏輯，就會拖慢整個循環。可以提前將其結果保存下來：
int size = list.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { // do something }
利用并發提升處理能力
Java天生支持多線程，合理利用并發機制可以有效提升系統的吞吐量。
- 使用線程池來管理線程，避免頻繁創建和銷毀帶來的開銷。
- 使用ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等并發容器來提高線程安全性。
- 利用CompletableFuture實現異步非阻塞編程，提高響應速度。
不過，并發也不是越多越好，線程數超過CPU核心數后，反而可能因為上下文切換帶來額外開銷。
基本上就這些。Java性能優化涉及面廣，但很多細節其實不復雜，只是容易被忽略。只要平時寫代碼時多注意一點，長期下來就能積累出明顯的優勢。
