JAVA代码优化，接口优化，SQL优化（小技巧）（一）-阿里云开发者社区

🟡第一章：Java中代码优化的30个小技巧

1.用String.format拼接字符串

不知道你有没有拼接过字符串，特别是那种有多个参数，字符串比较长的情况。

比如现在有个需求：要用get请求调用第三方接口，url后需要拼接多个参数。

以前我们的请求地址是这样拼接的：

String url = "http://susan.sc.cn?userName="+userName+"&age="+age+"&address="+address+"&sex="+sex+"&roledId="+roleId;

字符串使用+号拼接，非常容易出错。

后面优化了一下，改为使用StringBuilder拼接字符串：

StringBuilder urlBuilder = new StringBuilder("http://susan.sc.cn?");
urlBuilder.append("userName=")
.append(userName)
.append("&age=")
.append(age)
.append("&address=")
.append(address)
.append("&sex=")
.append(sex)
.append("&roledId=")
.append(roledId);

代码优化之后，稍微直观点。

但还是看起来比较别扭。

这时可以使用String.format方法优化：

String requestUrl = "http://susan.sc.cn?userName=%s&age=%s&address=%s&sex=%s&roledId=%s";
String url = String.format(requestUrl,userName,age,address,sex,roledId);

代码的可读性，一下子提升了很多。

我们平常可以使用String.format方法拼接url请求参数，日志打印等字符串。

但不建议在for循环中用它拼接字符串，因为它的执行效率，比使用+号拼接字符串，或者使用StringBuilder拼接字符串都要慢一些。

2.创建可缓冲的IO流

IO流想必大家都使用得比较多，我们经常需要把数据写入某个文件，或者从某个文件中读取数据到内存中，甚至还有可能把文件a，从目录b，复制到目录c下等。

JDK给我们提供了非常丰富的API，可以去操作IO流。

例如：

public class IoTest1 {
    public static void main(String[] args) {
        FileInputStream fis = null;
        FileOutputStream fos = null;
        try {
            File srcFile = new File("/Users/dv_susan/Documents/workspace/jump/src/main/java/com/sue/jump/service/test1/1.txt");
            File destFile = new File("/Users/dv_susan/Documents/workspace/jump/src/main/java/com/sue/jump/service/test1/2.txt");
            fis = new FileInputStream(srcFile);
            fos = new FileOutputStream(destFile);
            int len;
            while ((len = fis.read()) != -1) {
                fos.write(len);
            }
            fos.flush();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                if (fos != null) {
                    fos.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                if (fis != null) {
                    fis.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

这个例子主要的功能，是将1.txt文件中的内容复制到2.txt文件中。这例子使用普通的IO流从功能的角度来说，也能满足需求，但性能却不太好。

因为这个例子中，从1.txt文件中读一个字节的数据，就会马上写入2.txt文件中，需要非常频繁的读写文件。

优化：

public class IoTest {
    public static void main(String[] args) {
        BufferedInputStream bis = null;
        BufferedOutputStream bos = null;
        FileInputStream fis = null;
        FileOutputStream fos = null;
        try {
            File srcFile = new File("/Users/dv_susan/Documents/workspace/jump/src/main/java/com/sue/jump/service/test1/1.txt");
            File destFile = new File("/Users/dv_susan/Documents/workspace/jump/src/main/java/com/sue/jump/service/test1/2.txt");
            fis = new FileInputStream(srcFile);
            fos = new FileOutputStream(destFile);
            bis = new BufferedInputStream(fis);
            bos = new BufferedOutputStream(fos);
            byte[] buffer = new byte[1024];
            int len;
            while ((len = bis.read(buffer)) != -1) {
                bos.write(buffer, 0, len);
            }
            bos.flush();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                if (bos != null) {
                    bos.close();
                }
                if (fos != null) {
                    fos.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                if (bis != null) {
                    bis.close();
                }
                if (fis != null) {
                    fis.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

这个例子使用BufferedInputStream和BufferedOutputStream创建了可缓冲的输入输出流。

最关键的地方是定义了一个buffer字节数组，把从1.txt文件中读取的数据临时保存起来，后面再把该buffer字节数组的数据，一次性批量写入到2.txt中。

这样做的好处是，减少了读写文件的次数，而我们都知道读写文件是非常耗时的操作。也就是说使用可缓存的输入输出流，可以提升IO的性能，特别是遇到文件非常大时，效率会得到显著提升。

3.减少循环次数

在我们日常开发中，循环遍历集合是必不可少的操作。

但如果循环层级比较深，循环中套循环，可能会影响代码的执行效率。

反例：

for(User user: userList) {
   for(Role role: roleList) {
      if(user.getRoleId().equals(role.getId())) {
         user.setRoleName(role.getName());
      }
   }
}

这个例子中有两层循环，如果userList和roleList数据比较多的话，需要循环遍历很多次，才能获取我们所需要的数据，非常消耗cpu资源。

正例：

Map<Long, List<Role>> roleMap = roleList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Role::getId));
for (User user : userList) {
    List<Role> roles = roleMap.get(user.getRoleId());
    if(CollectionUtils.isNotEmpty(roles)) {
        user.setRoleName(roles.get(0).getName());
    }
}

减少循环次数，最简单的办法是，把第二层循环的集合变成map，这样可以直接通过key，获取想要的value数据。

虽说map的key存在hash冲突的情况，但遍历存放数据的链表或者红黑树的时间复杂度，比遍历整个list集合要小很多。

4.用完资源记得及时关闭

在我们日常开发中，可能经常访问资源，比如：获取数据库连接，读取文件等。

我们以获取数据库连接为例。

反例：

//1. 加载驱动类
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
//2. 创建连接
Connection  connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql//localhost:3306/db?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8","root","123456");
//3.编写sql
String sql ="select * from user";
//4.创建PreparedStatement
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);
//5.获取查询结果
ResultSet rs = pstmt.execteQuery();
while(rs.next()){
   int id = rs.getInt("id");
   String name = rs.getString("name");
}

上面这段代码可以正常运行，但却犯了一个很大的错误，即：ResultSet、PreparedStatement和Connection对象的资源，使用完之后，没有关闭。

我们都知道，数据库连接是非常宝贵的资源。我们不可能一直创建连接，并且用完之后，也不回收，白白浪费数据库资源。

正例：

//1. 加载驱动类
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
Connection  connection = null;
PreparedStatement pstmt = null;
ResultSet rs = null;
try {
    //2. 创建连接
    connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql//localhost:3306/db?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8","root","123456");
    //3.编写sql
    String sql ="select * from user";
    //4.创建PreparedStatement
    pstmt = conn.prepareStatement(sql);
    //5.获取查询结果
    rs = pstmt.execteQuery();
    while(rs.next()){
       int id = rs.getInt("id");
       String name = rs.getString("name");
    }
} catch(Exception e) {
  log.error(e.getMessage(),e);
} finally {
   if(rs != null) {
      rs.close();
   }
   if(pstmt != null) {
      pstmt.close();
   }
   if(connection != null) {
      connection.close();
   }
}

这个例子中，无论是ResultSet，或者PreparedStatement，还是Connection对象，使用完之后，都会调用close方法关闭资源。

在这里温馨提醒一句：ResultSet，或者PreparedStatement，还是Connection对象，这三者关闭资源的顺序不能反了，不然可能会出现异常。

5.使用池技术

我们都知道，从数据库查数据，首先要连接数据库，获取Connection资源。

想让程序多线程执行，需要使用Thread类创建线程，线程也是一种资源。

通常一次数据库操作的过程是这样的：

创建连接

进行数据库操作

关闭连接

而创建连接和关闭连接，是非常耗时的操作，创建连接需要同时会创建一些资源，关闭连接时，需要回收那些资源。

如果用户的每一次数据库请求，程序都都需要去创建连接和关闭连接的话，可能会浪费大量的时间。

此外，可能会导致数据库连接过多。

我们都知道数据库的最大连接数是有限的，以mysql为例，最大连接数是：100，不过可以通过参数调整这个数量。

如果用户请求的连接数超过最大连接数，就会报：too many connections异常。如果有新的请求过来，会发现数据库变得不可用。

这时可以通过命令：

show variables like max_connections

查看最大连接数。

然后通过命令：

set GLOBAL max_connections=1000

手动修改最大连接数。

这种做法只能暂时缓解问题，不是一个好的方案，无法从根本上解决问题。

最大的问题是：数据库连接数可以无限增长，不受控制。

这时我们可以使用数据库连接池。

目前Java开源的数据库连接池有：

DBCP：是一个依赖Jakarta commons-pool对象池机制的数据库连接池。

C3P0：是一个开放源代码的JDBC连接池，它在lib目录中与Hibernate一起发布，包括了实现jdbc3和jdbc2扩展规范说明的Connection 和Statement 池的DataSources 对象。

Druid：阿里的Druid，不仅是一个数据库连接池，还包含一个ProxyDriver、一系列内置的JDBC组件库、一个SQL Parser。

Proxool：是一个Java SQL Driver驱动程序，它提供了对选择的其它类型的驱动程序的连接池封装，可以非常简单的移植到已有代码中。

目前用的最多的数据库连接池是:Druid。

6.反射时加缓存

我们都知道通过反射创建对象实例，比使用new关键字要慢很多。

由此，不太建议在用户请求过来时，每次都通过反射实时创建实例。

有时候，为了代码的灵活性，又不得不用反射创建实例，这时该怎么办呢？

答：加缓存。

其实spring中就使用了大量的反射，我们以支付方法为例。

根据前端传入不同的支付code，动态找到对应的支付方法，发起支付。

我们先定义一个注解。

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)  
@Target(ElementType.TYPE)  
public @interface PayCode {  
     String value();    
     String name();  
}

在所有的支付类上都加上该注解

@PayCode(value = "alia", name = "支付宝支付")  
@Service
public class AliaPay implements IPay {  
     @Override
     public void pay() {  
         System.out.println("===发起支付宝支付===");  
     }  
}  
@PayCode(value = "weixin", name = "微信支付")  
@Service
public class WeixinPay implements IPay {  
     @Override
     public void pay() {  
         System.out.println("===发起微信支付===");  
     }  
} 
@PayCode(value = "jingdong", name = "京东支付")  
@Service
public class JingDongPay implements IPay {  
     @Override
     public void pay() {  
        System.out.println("===发起京东支付===");  
     }  
}

然后增加最关键的类：

@Service
public class PayService2 implements ApplicationListener<ContextRefreshedEvent> {  
     private static Map<String, IPay> payMap = null;  
     @Override
     public void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent contextRefreshedEvent) {  
         ApplicationContext applicationContext = contextRefreshedEvent.getApplicationContext();  
         Map<String, Object> beansWithAnnotation = applicationContext.getBeansWithAnnotation(PayCode.class);  
         if (beansWithAnnotation != null) {  
             payMap = new HashMap<>();  
             beansWithAnnotation.forEach((key, value) ->{  
                 String bizType = value.getClass().getAnnotation(PayCode.class).value();  
                 payMap.put(bizType, (IPay) value);  
             });  
         }  
     }  
     public void pay(String code) {  
        payMap.get(code).pay();  
     }  
}

PayService2类实现了ApplicationListener接口，这样在onApplicationEvent方法中，就可以拿到ApplicationContext的实例。这一步，其实是在spring容器启动的时候，spring通过反射我们处理好了。

我们再获取打了PayCode注解的类，放到一个map中，map中的key就是PayCode注解中定义的value，跟code参数一致，value是支付类的实例。

这样，每次就可以每次直接通过code获取支付类实例，而不用if…else判断了。如果要加新的支付方法，只需在支付类上面打上PayCode注解定义一个新的code即可。

注意：这种方式的code可以没有业务含义，可以是纯数字，只要不重复就行。

7.多线程处理

很多时候，我们需要在某个接口中，调用其他服务的接口。

比如有这样的业务场景：

在用户信息查询接口中需要返回：用户名称、性别、等级、头像、积分、成长值等信息。

而用户名称、性别、等级、头像在用户服务中，积分在积分服务中，成长值在成长值服务中。为了汇总这些数据统一返回，需要另外提供一个对外接口服务。

于是，用户信息查询接口需要调用用户查询接口、积分查询接口和成长值查询接口，然后汇总数据统一返回。

调用过程如下图所示：

调用远程接口总耗时 530ms = 200ms + 150ms + 180ms

显然这种串行调用远程接口性能是非常不好的，调用远程接口总的耗时为所有的远程接口耗时之和。

那么如何优化远程接口性能呢？

上面说到，既然串行调用多个远程接口性能很差，为什么不改成并行呢？

如下图所示：

调用远程接口总耗时 200ms = 200ms（即耗时最长的那次远程接口调用）

在java8之前可以通过实现Callable接口，获取线程返回结果。

java8以后通过CompleteFuture类实现该功能。我们这里以CompleteFuture为例：

public UserInfo getUserInfo(Long id) throws InterruptedException, ExecutionException {
    final UserInfo userInfo = new UserInfo();
    CompletableFuture userFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        getRemoteUserAndFill(id, userInfo);
        return Boolean.TRUE;
    }, executor);
    CompletableFuture bonusFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        getRemoteBonusAndFill(id, userInfo);
        return Boolean.TRUE;
    }, executor);
    CompletableFuture growthFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        getRemoteGrowthAndFill(id, userInfo);
        return Boolean.TRUE;
    }, executor);
    CompletableFuture.allOf(userFuture, bonusFuture, growthFuture).join();
    userFuture.get();
    bonusFuture.get();
    growthFuture.get();
    return userInfo;
}

温馨提醒一下，这两种方式别忘了使用线程池。示例中我用到了executor，表示自定义的线程池，为了防止高并发场景下，出现线程过多的问题。

8.懒加载

有时候，创建对象是一个非常耗时的操作，特别是在该对象的创建过程中，还需要创建很多其他的对象时。

我们以单例模式为例。

在介绍单例模式的时候，必须要先介绍它的两种非常著名的实现方式：饿汉模式和懒汉模式。

8.1 饿汉模式

实例在初始化的时候就已经建好了，不管你有没有用到，先建好了再说。具体代码如下：

public class SimpleSingleton {
    //持有自己类的引用
    private static final SimpleSingleton INSTANCE = new SimpleSingleton();
    //私有的构造方法
    private SimpleSingleton() {
    }
    //对外提供获取实例的静态方法
    public static SimpleSingleton getInstance() {
        return INSTANCE;
    }
}

使用饿汉模式的好处是：没有线程安全的问题，但带来的坏处也很明显。

private static final SimpleSingleton INSTANCE = new SimpleSingleton();

一开始就实例化对象了，如果实例化过程非常耗时，并且最后这个对象没有被使用，不是白白造成资源浪费吗？

还真是啊。

这个时候你也许会想到，不用提前实例化对象，在真正使用的时候再实例化不就可以了？

这就是我接下来要介绍的：懒汉模式。

8.2 懒汉模式

顾名思义就是实例在用到的时候才去创建，“比较懒”，用的时候才去检查有没有实例，如果有则返回，没有则新建。具体代码如下：

public class SimpleSingleton2 {
    private static SimpleSingleton2 INSTANCE;
    private SimpleSingleton2() {
    }
    public static SimpleSingleton2 getInstance() {
        if (INSTANCE == null) {
            INSTANCE = new SimpleSingleton2();
        }
        return INSTANCE;
    }
}

示例中的INSTANCE对象一开始是空的，在调用getInstance方法才会真正实例化。

懒汉模式相对于饿汉模式，没有提前实例化对象，在真正使用的时候再实例化，在实例化对象的阶段效率更高一些。

除了单例模式之外，懒加载的思想，使用比较多的可能是：

spring的@Lazy注解。在spring容器启动的时候，不会调用其getBean方法初始化实例。

mybatis的懒加载。在mybatis做级联查询的时候，比如查用户的同时需要查角色信息。如果用了懒加载，先只查用户信息，真正使用到角色了，才取查角色信息。

9.初始化集合时指定大小

我们在实际项目开发中，需要经常使用集合，比如：ArrayList、HashMap等。

但有个问题：你在初始化集合时指定了大小的吗？

反例：

public class Test2 {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        long time1 = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            list.add(i);
        }
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - time1);
    }
}

执行时间：

如果在初始化集合时指定了大小。

正例：

public class Test2 {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list2 = new ArrayList<>(100000);
        long time2 = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            list2.add(i);
        }
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - time2);
    }
}

执行时间：

我们惊奇的发现，在创建集合时指定了大小，比没有指定大小，添加10万个元素的效率提升了一倍。

如果你看过ArrayList源码，你就会发现它的默认大小是10，如果添加元素超过了一定的阀值，会按1.5倍的大小扩容。

你想想，如果装10万条数据，需要扩容多少次呀？而每次扩容都需要不停的复制元素，从老集合复制到新集合中，需要浪费多少时间呀。

10.不要满屏try…catch异常

以前我们在开发接口时，如果出现异常，为了给用户一个更友好的提示，例如：

@RequestMapping("/test")
@RestController
public class TestController {
    @GetMapping("/add")
    public String add() {
        int a = 10 / 0;
        return "成功";
    }
}

如果不做任何处理，当我们请求add接口时，执行结果直接报错：

what？用户能直接看到错误信息？

这种交互方式给用户的体验非常差，为了解决这个问题，我们通常会在接口中捕获异常：

@GetMapping("/add")
public String add() {
    String result = "成功";
    try {
        int a = 10 / 0;
    } catch (Exception e) {
        result = "数据异常";
    }
    return result;
}

接口改造后，出现异常时会提示：“数据异常”，对用户来说更友好。

看起来挺不错的，但是有问题。。。

如果只是一个接口还好，但是如果项目中有成百上千个接口，都要加上异常捕获代码吗？

答案是否定的，这时全局异常处理就派上用场了：RestControllerAdvice。

@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public String handleException(Exception e) {
        if (e instanceof ArithmeticException) {
            return "数据异常";
        }
        if (e instanceof Exception) {
            return "服务器内部异常";
        }
        retur nnull;
    }
}

只需在handleException方法中处理异常情况，业务接口中可以放心使用，不再需要捕获异常（有人统一处理了）。真是爽歪歪。

JAVA代码优化，接口优化，SQL优化（小技巧）（一）

🟡第一章：Java中代码优化的30个小技巧

1.用String.format拼接字符串

2.创建可缓冲的IO流

3.减少循环次数

4.用完资源记得及时关闭

5.使用池技术

6.反射时加缓存

7.多线程处理

8.懒加载

8.1 饿汉模式

8.2 懒汉模式

9.初始化集合时指定大小

10.不要满屏try…catch异常

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6.反射时加缓存

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9.初始化集合时指定大小

10.不要满屏try…catch异常

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