追踪 Java 函数执行效率低下的蛛丝马迹

如何在 java 跟踪执行效率低的问题？使用 java profiler 识别热点区域：采样和记录性能指标，显示消耗大量时间的代码块。使用日志记录跟踪执行时间：在关键代码路径中记录操作时间，帮助识别性能问题区域。消除常见的性能问题：优化数据库查询，使用适当的集合，避免反射和序列化。实战案例：使用 java profiler 对执行效率低下的应用程序进行分析显示 thread.sleep 该方法消耗了大量的时间。将其移动到单独的线程中，显著提高了应用程序的性能。

追踪 Java 函数执行效率低的蛛丝马迹

引言

在 Java 在应用程序中，识别执行效率低可能是一项艰巨的任务。为了快速解决和提高应用程序的性能，了解代码中可能导致问题的常见要点非常重要。

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识别热点区域

1. 使用 Java Profiler

• Java Profiler 它是帮助您识别执行过程中消耗大量时间的代码块的工具。
• 对于 JVM 它最常用于采样和记录性能指标。

代码 مثال

// 使用 Java Profiler 识别热点区域
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ProfilerExample {

    public static void main(String[] args) {
        try (Profiler prof = new Profiler()) {
            // 开始分析
            prof.start();

            // 对代码进行操作分析
            for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
                // 模拟耗时操作
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1);
            }

            // 停止分析
            prof.stop();

            // 获取性能信息
            prof.dump("profile.jfr");
        } catch (IOException | InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

2. 使用日志记录

• 使用日志记录在关键代码路径中可以帮助您跟踪运行时间，识别性能问题区域。

代码 مثال

// 使用日志记录跟踪执行时间
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class LoggingExample {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LoggingExample.class);

    public static void main(String[] args) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        // 对代码进行操作分析
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            // 模拟耗时操作
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1);
        }

        long endTime = System.currentTimeMillis();

        logger.info("Execution time: {}ms", endTime - startTime);
    }
}

消除常见的性能问题

1. 数据库查询

• 过于复杂的查询或缺乏适当的索引会对性能产生重大影响。
• 优化查询，确保创建必要的索引。

2. 集合操作

• 使用 ArrayList 不适合频繁插入和删除操作的集合会降低性能。
• 考虑使用更合适的集合，例如 HashMap 或 Set.

3. 反射和序列化

• 过度使用反射和序列化会显著降低性能。
• 尽量避免反射，并在必要时考虑使用序列化替代方法。

实战案例

示例应用程序

这很简单 Java 循环中的应用程序耗时操作：

public class SlowApp {

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            // 模拟耗时操作
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

跟踪性能问题

使用 Java Profiler 分析代码，显示以下热点：

Analyzing...  (time in ns)

CPU Samples: (1/10)
  * 443407189980:  23.0%     java.lang.Thread.sleep/1
                       Other
                            14880760                         System.arraycopy/20
                            11622276                         java.util.ArrayList.add/25
                            11132744                         System.arraycopy/19

结果表明 Thread.sleep 花了很多时间。通过检查代码和调查 TimeUnit.MILLISECONDS.sleep 在方法文档中，我们发现它是一种阻塞操作，会导致线程暂停，严重影响性能。

解决方案

使用非阻塞法修改代码，例如在不同的线程中运行模拟操作：

public class ImprovedApp {

    public static void main(String[] args) {
        Thread thread = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
                // 模拟耗时操作
                try {
                    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });

        thread.start();
        thread.join();
    }
}

从主线程中移除耗时操作，显著提高了应用程序的性能。

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