week 10

高级篇

性能优化

减少锁粒度

在多线程编程中，如果多个线程需要访问共享资源，通常需要使用锁来保证资源的安全访问。但是，如果锁的粒度太粗，会导致线程之间的竞争过于激烈，从而影响程序的性能。

以下是使用减少锁粒度进行性能优化的主要方式：

1. 细粒度锁：将共享资源的访问权限限制在一个尽可能小的范围内，从而减少多个线程同时访问共享资源的概率。例如，可以将一个共享变量拆分成多个独立的变量，并分别上锁，从而减少锁的粒度。
2. 分段锁：将共享资源分成多个段，并对每个段分别上锁。这种方式可以减少多个线程同时访问同一份资源的概率，从而降低锁的竞争。
3. 动态锁：根据实际情况动态地调整锁的粒度。例如，在某些情况下，可以将多个操作组合成一个原子操作，从而减少锁的使用。
4. 无锁算法：使用无锁算法来避免使用锁。无锁算法通常使用乐观锁、CAS操作等技术来实现并发控制，从而避免使用锁带来的开销。

需要注意的是，减少锁粒度虽然可以提高程序的并发性能，但是也可能会增加程序的复杂性和代码量。因此，在进行性能优化时，需要根据实际情况进行适当的权衡和选择。同时，还需要注意避免过度优化导致代码可读性和维护性下降的问题。

数据压缩

可以减少数据的存储空间和传输时间，从而提高程序的性能。在某些情况下，数据压缩还可以减少CPU的计算量，从而提高程序的响应速度。

以下是使用数据压缩进行性能优化的主要方式：

1. 压缩数据存储：将数据按照一定的算法进行压缩，然后存储到磁盘或内存中。这样可以在不损失数据精度的情况下减少数据的存储空间，从而减少存储设备的成本和IO操作次数。
2. 压缩数据传输：在数据传输过程中，使用压缩算法对数据进行压缩，然后进行传输。这样可以在不损失数据精度的情况下减少数据的传输时间，从而提高程序的响应速度。
3. 压缩算法选择：根据实际情况选择合适的压缩算法。不同的压缩算法有着不同的压缩比和解压速度，因此需要根据实际需求进行选择。
4. 压缩与解压优化：对于需要频繁进行压缩和解压操作的数据，需要优化压缩和解压算法，以提高程序的性能。例如，可以使用缓存技术来减少重复压缩和解压的开销，或者使用多线程技术来并行处理压缩和解压操作。

需要注意的是，数据压缩虽然可以提高程序的性能，但是也可能会增加程序的复杂性和代码量。因此，在进行性能优化时，需要根据实际情况进行适当的权衡和选择。同时，还需要注意避免过度优化导致代码可读性和维护性下降的问题。

结果缓存

可以避免重复计算，从而提高程序的性能。在某些情况下，结果缓存可以避免CPU的计算量，从而提高程序的响应速度。

以下是使用结果缓存进行性能优化的主要方式：

1. 内存缓存：将计算结果存储在内存中，当需要再次使用时，直接从内存中获取。这样可以避免重复计算，从而提高程序的性能。
2. 磁盘缓存：将计算结果存储在磁盘上，当需要再次使用时，从磁盘中读取。这种方式适用于不经常修改的数据，可以避免重复计算，提高程序的性能。
3. 缓存失效机制：设置缓存的失效时间，当缓存中的数据过期时，自动删除并重新计算。这样可以保证缓存数据的准确性，避免因为数据过期导致的错误。
4. 缓存查询优化：对于频繁修改的数据，需要优化缓存查询算法，以提高程序的性能。例如，可以使用布隆过滤器等技术来快速判断数据是否存在，或者使用分布式缓存系统来分担负载。

需要注意的是，结果缓存虽然可以提高程序的性能，但是也可能会增加程序的复杂性和代码量。因此，在进行性能优化时，需要根据实际情况进行适当的权衡和选择。同时，还需要注意避免过度优化导致代码可读性和维护性下降的问题。

Stream并行流

利用多核CPU的优势，提高程序的并行处理能力。在Java 8之后，Stream API提供了并行流和串行流两种方式，其中并行流可以利用多核CPU的优势，加快数据处理速度。

以下是使用Stream并行流进行性能优化的主要方式：

1. 并行流转换：将Stream转换为并行流，然后进行数据处理。这样可以利用多核CPU的优势，加快数据处理速度。但是需要注意，并行流并不一定适用于所有情况，需要根据实际情况进行选择。
2. 并行操作：在并行流中使用并行操作，如parallelFilter()、parallelMap()等，可以同时处理多个数据，提高程序的并行处理能力。
3. 线程池设置：在使用并行流时，可以设置线程池的大小，以充分利用多核CPU的优势。线程池太小或太大都会影响程序的性能，因此需要根据实际情况进行设置。
4. 数据分布均匀：在使用并行流时，需要保证数据分布均匀，避免出现数据倾斜的情况。如果数据分布不均匀，会导致部分线程处理过多数据，而其他线程处理数据较少，从而影响程序的性能。
5. 关闭流操作：在使用并行流时，需要关闭流操作，以释放资源。如果不关闭流操作，会导致资源泄漏和其他问题。

需要注意的是，使用并行流虽然可以提高程序的并行处理能力，但是也需要注意线程安全和数据一致性问题。同时，也需要根据实际情况进行适当的权衡和选择，避免过度优化导致代码可读性和维护性下降的问题。

import java.util.ArrayList;  
import java.util.List;  
import java.util.Random;  
import java.util.stream.Collectors;  
  
public class StreamParallelExample {  
    public static void main(String[] args) {  
        int size = 10000; // 数据量大小  
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>(); // 存储随机数的列表  
  
        // 生成随机数列表  
        for (int i = 0; i < size; i++) {  
            numbers.add(new Random().nextInt(100)); // 生成0~99之间的随机数  
        }  
  
        // 使用Stream并行流进行性能优化  
        long startTime = System.currentTimeMillis();  
        List<Integer> result = numbers.parallelStream() // 将列表转换为并行流  
                                   .filter(num -> num > 50) // 使用并行过滤操作，筛选出大于50的数  
                                   .map(num -> num * 2) // 使用并行映射操作，将每个数乘以2  
                                   .collect(Collectors.toList()); // 将结果收集到新的列表中  
        long endTime = System.currentTimeMillis();  
  
        System.out.println("处理结果：" + result); // 输出处理结果  
        System.out.println("处理时间：" + (endTime - startTime) + "ms"); // 输出处理时间  
    }  
}

在上述代码中，我们首先生成了一个包含10000个随机数的列表，然后使用parallelStream()方法将其转换为并行流，并依次进行了过滤和映射操作，最后将结果收集到新的列表中。由于使用了并行流，这些操作可以并行执行，从而提高了程序的性能。

GC调优

Java GC（Garbage Collection，垃圾收集）调优是指通过调整Java虚拟机（JVM）的垃圾收集器参数，以优化程序的性能和资源利用率。以下是一些常见的Java GC调优建议：

1. 了解GC机制：了解Java GC的工作原理和各种垃圾收集器的特点，以便选择适合自己应用程序的垃圾收集器。
2. 调整堆大小：根据应用程序的需求和系统资源，调整堆的大小。如果堆过大，会导致内存浪费和频繁的GC；如果堆过小，会导致内存不足和频繁的OutOfMemoryError。
3. 选择合适的垃圾收集器：根据应用程序的特点和需求，选择适合的垃圾收集器。例如，对于CPU密集型应用程序，可以选择Concurrent Mark Sweep（CMS）收集器；对于内存敏感的应用程序，可以选择Serial收集器。
4. 设置垃圾收集日志：开启垃圾收集日志，以便监控和诊断GC问题。可以通过在启动JVM时添加相关参数来启用垃圾收集日志。
5. 避免内存泄漏：确保程序中没有内存泄漏。内存泄漏会导致内存占用不断增加，最终导致OutOfMemoryError。
6. 合理使用finalize方法：如果需要释放对象持有的资源，可以使用finalize方法。但是，必须注意finalize方法的执行时机和执行次数，以避免影响程序性能。
7. 使用WeakReference和SoftReference：对于不需要长时间持有的对象，可以使用WeakReference或SoftReference代替强引用。这样可以让垃圾收集器在合适的时候释放对象占用的内存。
8. 避免不必要的对象创建：过多的对象创建会增加GC的负担，因此应该尽量避免不必要的对象创建。
9. 使用并发集合：如果程序中需要使用集合类，应该优先考虑使用并发集合，以避免在多线程环境下出现竞争条件和死锁等问题。
10. 监控和诊断：使用工具监控和诊断JVM的性能和GC情况，以便及时发现问题并进行调优。常见的工具包括JConsole、VisualVM和GCViewer等。

总之，Java GC调优是一个复杂的过程，需要根据应用程序的特点和需求进行适当的调整。在进行GC调优时，应该先了解GC机制和各种垃圾收集器的特点，然后根据实际情况选择合适的参数进行调整，并监控和诊断程序的性能和GC情况，以便及时发现问题并进行调优。

JVM内存分配调优

JVM内存分配调优主要是指根据应用程序的需求和系统资源，合理地分配和调整JVM的内存空间，以提高程序的性能和资源利用率。以下是一些常见的JVM内存分配调优建议：

1. 了解内存模型：了解JVM的内存模型和各种内存区域的特点，以便合理地分配内存空间。
2. 调整堆大小：根据应用程序的需求和系统资源，调整堆的大小。如果堆过大，会导致内存浪费和频繁的GC；如果堆过小，会导致内存不足和频繁的OutOfMemoryError。
3. 选择合适的垃圾收集器：根据应用程序的特点和需求，选择适合的垃圾收集器。例如，对于CPU密集型应用程序，可以选择Concurrent Mark Sweep（CMS）收集器；对于内存敏感的应用程序，可以选择Serial收集器。
4. 设置堆参数：根据应用程序的需求和系统资源，设置堆的相关参数，如初始堆大小、最大堆大小、堆增长方式等。
5. 调整线程栈大小：根据应用程序的线程数量和线程栈的使用情况，调整线程栈的大小。如果线程栈过小，会导致线程切换频繁和性能下降；如果线程栈过大，会导致内存浪费和频繁的OutOfMemoryError。
6. 禁用无用类加载器：如果应用程序中不需要使用自定义类加载器，应该禁用自定义类加载器，以提高JVM的启动速度和性能。（java -XX:+DisableExplicitGC -jar xxx.jar）
7. 使用压缩指针：如果应用程序中需要使用大量对象，而且对象的大小小于32字节，可以使用压缩指针来节省内存空间。（java -XX:+UseCompressedOops -jar xx.jar）通过使用压缩指针，可以减少每个对象的内存占用，并提高内存的使用效率。
8. 使用JVM监视工具：使用JVM监视工具来监控和诊断JVM的性能和内存情况，以便及时发现问题并进行调优。常见的工具包括JConsole、VisualVM和GCViewer等。

总之，JVM内存分配调优是一个复杂的过程，需要根据应用程序的特点和需求进行适当的调整。在进行内存分配调优时，应该先了解JVM的内存模型和各种内存区域的特点，然后根据实际情况选择合适的参数进行调整，并监控和诊断JVM的性能和内存情况，以便及时发现问题并进行调优。

SQL调优

常见的SQL调优方法：

1. 优化数据模型：根据业务需求和数据特点，选择合适的数据模型和数据库架构，例如分区、索引、视图等。
2. 优化查询语句：使用更有效的查询语句，例如使用EXPLAIN分析查询计划、避免在WHERE子句中使用非索引字段、使用UNION ALL代替UNION等。
3. 优化数据库参数：调整数据库参数，例如缓冲区大小、连接数等，以提高数据库性能。
4. 优化索引：使用合适的索引可以显著提高查询性能，例如在WHERE和ORDER BY子句中使用索引字段。
5. 优化数据库硬件：升级硬件可以提高数据库性能，例如增加内存、使用更快的CPU和磁盘等。
6. 优化数据库配置：调整数据库配置，例如调整缓冲区大小、连接数等，以提高数据库性能。
7. 使用分区表：对于大型表，使用分区可以提高查询性能和管理便利性。
8. 避免使用子查询：子查询可能会降低查询性能，可以使用JOIN代替子查询。
9. 使用临时表：对于需要大量复杂计算的查询，可以使用临时表提高查询性能。
10. 优化存储过程：存储过程是预编译的SQL语句，使用存储过程可以提高查询性能。

数据库

MongoDB

• 介绍

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

• 安装

https://www.mongodb.com/try/download/community

可视化：MongoDB Compass

• 概念

• 数据类型

• SpringBoot集成

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>

spring:
  application:
    name: mongodb-demo
  data:
    mongodb:
      uri: mongodb://peng:123456@127.0.0.1:27017/test?authSource=admin&authMechanism=SCRAM-SHA-1

package cn.peng.mongodb.model;

import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;

/**
 * {@code @Author:} weiyupeng
 * {@code @Date:} 2023/11/25 10:24
 */
@Document(collection = "user")
public class User {

    @Id
    private String id;
    private String name;
    private int age;

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }

}

package cn.peng.mongodb.repo;

import cn.peng.mongodb.model.User;
import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;

/**
 * {@code @Author:} weiyupeng
 * {@code @Date:} 2023/11/25 10:26
 */
public interface UserRepository extends MongoRepository<User, String> {
}

package cn.peng.mongodb.service;

import cn.peng.mongodb.model.User;
import cn.peng.mongodb.repo.UserRepository;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

/**
 * {@code @Author:} weiyupeng
 * {@code @Date:} 2023/11/25 10:27
 */
@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    public User saveUser(User user) {
        return userRepository.save(user);
    }

    public List<User> findAllUsers() {
        return userRepository.findAll();
    }

}

package cn.peng.controller;

import cn.peng.mongodb.model.User;
import cn.peng.mongodb.service.UserService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.List;

/**
 * {@code @Author:} weiyupeng
 * {@code @Date:} 2023/11/25 10:27
 */
@RestController
public class MongoDbTestController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @GetMapping("/mongo/insert")
    public String insert() {
        User user = new User();
        user.setName("peng");
        user.setAge(27);
        userService.saveUser(user);
        return "insert into mongodb success";
    }

    @GetMapping("/mongo/query")
    public List<User> query() {
        return userService.findAllUsers();
    }

}

[
    {
        "id": "65615ec49009af6a060ff72f",
        "name": "peng",
        "age": 27
    },
    {
        "id": "65615ed69009af6a060ff730",
        "name": "peng",
        "age": 27
    },
    {
        "id": "65615ed79009af6a060ff731",
        "name": "peng",
        "age": 27
    }
]

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