11.位运算效率更高
如果你读过JDK的源码,比如:ThreadLocal、HashMap等类,你就会发现,它们的底层都用了位运算。
为什么开发JDK的大神们,都喜欢用位运算?
答:因为位运算的效率更高。
在ThreadLocal的get、set、remove方法中都有这样一行代码:
int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
通过key的hashCode值,与数组的长度减1。其中key就是ThreadLocal对象,与数组的长度减1,相当于除以数组的长度减1,然后取模。
这是一种hash算法。
接下来给大家举个例子:假设len=16,key.threadLocalHashCode=31,
于是: int i = 31 & 15 = 15
相当于:int i = 31 % 16 = 15
计算的结果是一样的,但是使用与运算效率跟高一些。
为什么与运算效率更高?
答:因为ThreadLocal的初始大小是16,每次都是按2倍扩容,数组的大小其实一直都是2的n次方。
这种数据有个规律就是高位是0,低位都是1。在做与运算时,可以不用考虑高位,因为与运算的结果必定是0。只需考虑低位的与运算,所以效率更高。
12.巧用第三方工具类
在Java的庞大体系中,其实有很多不错的小工具,也就是我们平常说的:轮子。
如果在我们的日常工作当中,能够将这些轮子用户,再配合一下idea的快捷键,可以极大得提升我们的开发效率。
如果你引入com.google.guava的pom文件,会获得很多好用的小工具。这里推荐一款com.google.common.collect包下的集合工具:Lists。
它是在太好用了,让我爱不释手。
如果你想将一个大集合分成若干个小集合。
之前我们是这样做的:
List<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5); List<List<Integer>> partitionList = Lists.newArrayList(); int size = 0; List<Integer> dataList = Lists.newArrayList(); for(Integer data : list) { if(size >= 2) { dataList = Lists.newArrayList(); size = 0; } size++; dataList.add(data); }
将list按size=2分成多个小集合,上面的代码看起来比较麻烦。
如果使用Lists的partition方法,可以这样写代码:
List<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5); List<List<Integer>> partitionList = Lists.partition(list, 2); System.out.println(partitionList);
执行结果:
[[1, 2], [3, 4], [5]]
这个例子中,list有5条数据,我将list集合按大小为2,分成了3页,即变成3个小集合。
这个是我最喜欢的方法之一,经常在项目中使用。
比如有个需求:现在有5000个id,需要调用批量用户查询接口,查出用户数据。但如果你直接查5000个用户,单次接口响应时间可能会非常慢。如果改成分页处理,每次只查500个用户,异步调用10次接口,就不会有单次接口响应慢的问题。
如果你了解更多非常有用的第三方工具类的话,可以看看我的另一篇文章《吐血推荐17个提升开发效率的“轮子”》。
13.用同步代码块代替同步方法
在某些业务场景中,为了防止多个线程并发修改某个共享数据,造成数据异常。
为了解决并发场景下,多个线程同时修改数据,造成数据不一致的情况。通常情况下,我们会:加锁。
但如果锁加得不好,导致锁的粒度太粗,也会非常影响接口性能。
在java中提供了synchronized关键字给我们的代码加锁。
通常有两种写法:在方法上加锁 和 在代码块上加锁。
先看看如何在方法上加锁:
public synchronized doSave(String fileUrl) { mkdir(); uploadFile(fileUrl); sendMessage(fileUrl); }
这里加锁的目的是为了防止并发的情况下,创建了相同的目录,第二次会创建失败,影响业务功能。
但这种直接在方法上加锁,锁的粒度有点粗。因为doSave方法中的上传文件和发消息方法,是不需要加锁的。只有创建目录方法,才需要加锁。
我们都知道文件上传操作是非常耗时的,如果将整个方法加锁,那么需要等到整个方法执行完之后才能释放锁。显然,这会导致该方法的性能很差,变得得不偿失。
这时,我们可以改成在代码块上加锁了,具体代码如下:
public void doSave(String path,String fileUrl) { synchronized(this) { if(!exists(path)) { mkdir(path); } } uploadFile(fileUrl); sendMessage(fileUrl); }
这样改造之后,锁的粒度一下子变小了,只有并发创建目录功能才加了锁。而创建目录是一个非常快的操作,即使加锁对接口的性能影响也不大。
最重要的是,其他的上传文件和发送消息功能,任然可以并发执行。
14.不用的数据及时清理
在Java中保证线程安全的技术有很多,可以使用synchroized、Lock等关键字给代码块加锁。
但是它们有个共同的特点,就是加锁会对代码的性能有一定的损耗。
其实,在jdk中还提供了另外一种思想即:用空间换时间。
没错,使用ThreadLocal类就是对这种思想的一种具体体现。
ThreadLocal为每个使用变量的线程提供了一个独立的变量副本,这样每一个线程都能独立地改变自己的副本,而不会影响其它线程所对应的副本。
ThreadLocal的用法大致是这样的:
先创建一个CurrentUser类,其中包含了ThreadLocal的逻辑。
public class CurrentUser { private static final ThreadLocal<UserInfo> THREA_LOCAL = new ThreadLocal(); public static void set(UserInfo userInfo) { THREA_LOCAL.set(userInfo); } public static UserInfo get() { THREA_LOCAL.get(); } public static void remove() { THREA_LOCAL.remove(); } }
在业务代码中调用CurrentUser类。
public void doSamething(UserDto userDto) { UserInfo userInfo = convert(userDto); CurrentUser.set(userInfo); ... //业务代码 UserInfo userInfo = CurrentUser.get(); ... }
在业务代码的第一行,将userInfo对象设置到CurrentUser,这样在业务代码中,就能通过CurrentUser.get()获取到刚刚设置的userInfo对象。特别是对业务代码调用层级比较深的情况,这种用法非常有用,可以减少很多不必要传参。
但在高并发的场景下,这段代码有问题,只往ThreadLocal存数据,数据用完之后并没有及时清理。
ThreadLocal即使使用了WeakReference(弱引用)也可能会存在内存泄露问题,因为 entry对象中只把key(即threadLocal对象)设置成了弱引用,但是value值没有。
那么,如何解决这个问题呢?
public void doSamething(UserDto userDto) { UserInfo userInfo = convert(userDto); try{ CurrentUser.set(userInfo); ... //业务代码 UserInfo userInfo = CurrentUser.get(); ... } finally { CurrentUser.remove(); } }
需要在finally代码块中,调用remove方法清理没用的数据。
15.用equals方法比较是否相等
不知道你在项目中有没有见过,有些同事对Integer类型的两个参数使用==号比较是否相等?
反正我见过的,那么这种用法对吗?
我的回答是看具体场景,不能说一定对,或不对。
有些状态字段,比如:orderStatus有:-1(未下单),0(已下单),1(已支付),2(已完成),3(取消),5种状态。
这时如果用==判断是否相等:
Integer orderStatus1 = new Integer(1); Integer orderStatus2 = new Integer(1); System.out.println(orderStatus1 == orderStatus2);
返回结果会是true吗?
答案:是false。
有些同学可能会反驳,Integer中不是有范围是:-128-127的缓存吗?
为什么是false?
先看看Integer的构造方法:
它其实并没有用到缓存。
那么缓存是在哪里用的?
答案在valueOf方法中:
如果上面的判断改成这样:
String orderStatus1 = new String("1"); String orderStatus2 = new String("1"); System.out.println(Integer.valueOf(orderStatus1) == Integer.valueOf(orderStatus2));
返回结果会是true吗?
答案:还真是true。
我们要养成良好编码习惯,尽量少用==判断两个Integer类型数据是否相等,只有在上述非常特殊的场景下才相等。
而应该改成使用equals方法判断:
Integer orderStatus1 = new Integer(1); Integer orderStatus2 = new Integer(1); System.out.println(orderStatus1.equals(orderStatus2));
运行结果为true。
16.避免创建大集合
很多时候,我们在日常开发中,需要创建集合。比如:为了性能考虑,从数据库查询某张表的所有数据,一次性加载到内存的某个集合中,然后做业务逻辑处理。
例如:
List<User> userList = userMapper.getAllUser(); for(User user:userList) { doSamething(); }
从数据库一次性查询出所有用户,然后在循环中,对每个用户进行业务逻辑处理。
如果用户表的数据量非常多时,这样userList集合会很大,可能直接导致内存不足,而使整个应用挂掉。
针对这种情况,必须做分页处理。
例如:
private static final int PAGE_SIZE = 500; int currentPage = 1; RequestPage page = new RequestPage(); page.setPageNo(currentPage); page.setPageSize(PAGE_SIZE); Page<User> pageUser = userMapper.search(page); while(pageUser.getPageCount() >= currentPage) { for(User user:pageUser.getData()) { doSamething(); } page.setPageNo(++currentPage); pageUser = userMapper.search(page); }
通过上面的分页改造之后,每次从数据库中只查询500条记录,保存到userList集合中,这样userList不会占用太多的内存。
这里特别说明一下,如果你查询的表中的数据量本来就很少,一次性保存到内存中,也不会占用太多内存,这种情况也可以不做分页处理。
此外,还有中特殊的情况,即表中的记录数并算不多,但每一条记录,都有很多字段,单条记录就占用很多内存空间,这时也需要做分页处理,不然也会有问题。
整体的原则是要尽量避免创建大集合,导致内存不足的问题,但是具体多大才算大集合。目前没有一个唯一的衡量标准,需要结合实际的业务场景进行单独分析。
17.状态用枚举
在我们建的表中,有很多状态字段,比如:订单状态、禁用状态、删除状态等。
每种状态都有多个值,代表不同的含义。
比如订单状态有:
1:表示下单
2:表示支付
3:表示完成
4:表示撤销
如果没有使用枚举,一般是这样做的:
public static final int ORDER_STATUS_CREATE = 1; public static final int ORDER_STATUS_PAY = 2; public static final int ORDER_STATUS_DONE = 3; public static final int ORDER_STATUS_CANCEL = 4; public static final String ORDER_STATUS_CREATE_MESSAGE = "下单"; public static final String ORDER_STATUS_PAY = "下单"; public static final String ORDER_STATUS_DONE = "下单"; public static final String ORDER_STATUS_CANCEL = "下单";
需要定义很多静态常量,包含不同的状态和状态的描述。
使用枚举定义之后,代码如下:
public enum OrderStatusEnum { CREATE(1, "下单"), PAY(2, "支付"), DONE(3, "完成"), CANCEL(4, "撤销"); private int code; private String message; OrderStatusEnum(int code, String message) { this.code = code; this.message = message; } public int getCode() { return this.code; } public String getMessage() { return this.message; } public static OrderStatusEnum getOrderStatusEnum(int code) { return Arrays.stream(OrderStatusEnum.values()).filter(x -> x.code == code).findFirst().orElse(null); } }
使用枚举改造之后,职责更单一了。
而且使用枚举的好处是:
代码的可读性变强了,不同的状态,有不同的枚举进行统一管理和维护。
枚举是天然单例的,可以直接使用==号进行比较。
code和message可以成对出现,比较容易相关转换。
枚举可以消除if…else过多问题。
18.把固定值定义成静态常量
不知道你在实际的项目开发中,有没有使用过固定值?
例如:
if(user.getId() < 1000L) { doSamething(); }
或者:
if(Objects.isNull(user)) { throw new BusinessException("该用户不存在"); }
其中1000L和该用户不存在是固定值,每次都是一样的。
既然是固定值,我们为什么不把它们定义成静态常量呢?
这样语义上更直观,方便统一管理和维护,更方便代码复用。
代码优化为:
private static final int DEFAULT_USER_ID = 1000L; ... if(user.getId() < DEFAULT_USER_ID) { doSamething(); }
或者:
private static final String NOT_FOUND_MESSAGE = "该用户不存在"; ... if(Objects.isNull(user)) { throw new BusinessException(NOT_FOUND_MESSAGE); }
使用static final关键字修饰静态常量,static表示静态的意思,即类变量,而final表示不允许修改。
两个关键字加在一起,告诉Java虚拟机这种变量,在内存中只有一份,在全局上是唯一的,不能修改,也就是静态常量。
19.避免大事务
很多小伙伴在使用spring框架开发项目时,为了方便,喜欢使用@Transactional注解提供事务功能。
没错,使用@Transactional注解这种声明式事务的方式提供事务功能,确实能少写很多代码,提升开发效率。
但也容易造成大事务,引发其他的问题。
下面用一张图看看大事务引发的问题。
从图中能够看出,大事务问题可能会造成接口超时,对接口的性能有直接的影响。
我们该如何优化大事务呢?
少用@Transactional注解
将查询(select)方法放到事务外
事务中避免远程调用
事务中避免一次性处理太多数据
有些功能可以非事务执行
有些功能可以异步处理
20.消除过长的if…else
我们在写代码的时候,if…else的判断条件是必不可少的。不同的判断条件,走的代码逻辑通常会不一样。
废话不多说,先看看下面的代码。
public interface IPay { void pay(); } @Service public class AliaPay implements IPay { @Override public void pay() { System.out.println("===发起支付宝支付==="); } } @Service public class WeixinPay implements IPay { @Override public void pay() { System.out.println("===发起微信支付==="); } } @Service public class JingDongPay implements IPay { @Override public void pay() { System.out.println("===发起京东支付==="); } } @Service public class PayService { @Autowired private AliaPay aliaPay; @Autowired private WeixinPay weixinPay; @Autowired private JingDongPay jingDongPay; public void toPay(String code) { if ("alia".equals(code)) { aliaPay.pay(); } elseif ("weixin".equals(code)) { weixinPay.pay(); } elseif ("jingdong".equals(code)) { jingDongPay.pay(); } else { System.out.println("找不到支付方式"); } } }
PayService类的toPay方法主要是为了发起支付,根据不同的code,决定调用用不同的支付类(比如:aliaPay)的pay方法进行支付。
这段代码有什么问题呢?也许有些人就是这么干的。
试想一下,如果支付方式越来越多,比如:又加了百度支付、美团支付、银联支付等等,就需要改toPay方法的代码,增加新的else…if判断,判断多了就会导致逻辑越来越多?
很明显,这里违法了设计模式六大原则的:开闭原则 和 单一职责原则。
开闭原则:对扩展开放,对修改关闭。就是说增加新功能要尽量少改动已有代码。
单一职责原则:顾名思义,要求逻辑尽量单一,不要太复杂,便于复用。
那么,如何优化if…else判断呢?
答:使用 策略模式+工厂模式。
策略模式定义了一组算法,把它们一个个封装起来, 并且使它们可相互替换。
工厂模式用于封装和管理对象的创建,是一种创建型模式。
public interface IPay { void pay(); } @Service public class AliaPay implements IPay { @PostConstruct public void init() { PayStrategyFactory.register("aliaPay", this); } @Override public void pay() { System.out.println("===发起支付宝支付==="); } } @Service public class WeixinPay implements IPay { @PostConstruct public void init() { PayStrategyFactory.register("weixinPay", this); } @Override public void pay() { System.out.println("===发起微信支付==="); } } @Service public class JingDongPay implements IPay { @PostConstruct public void init() { PayStrategyFactory.register("jingDongPay", this); } @Override public void pay() { System.out.println("===发起京东支付==="); } } public class PayStrategyFactory { private static Map<String, IPay> PAY_REGISTERS = new HashMap<>(); public static void register(String code, IPay iPay) { if (null != code && !"".equals(code)) { PAY_REGISTERS.put(code, iPay); } } public static IPay get(String code) { return PAY_REGISTERS.get(code); } } @Service public class PayService3 { public void toPay(String code) { PayStrategyFactory.get(code).pay(); } }
这段代码的关键是PayStrategyFactory类,它是一个策略工厂,里面定义了一个全局的map,在所有IPay的实现类中注册当前实例到map中,然后在调用的地方通过PayStrategyFactory类根据code从map获取支付类实例即可。
如果加了一个新的支付方式,只需新加一个类实现IPay接口,定义init方法,并且重写pay方法即可,其他代码基本上可以不用动。
当然,消除又臭又长的if…else判断,还有很多方法,比如:使用注解、动态拼接类名称、模板方法、枚举等等。由于篇幅有限,在这里我就不过多介绍了,更详细的内容可以看看我的另一篇文章《消除if…else是9条锦囊妙计》