80W+年薪P7架构师必备调优：多线程+JVM+数据库+设计模式+实战等

怎样才能做好性能调优？

性能调优不是一件容易的事，但有没有什么方法能把这件事情做好呢？接下来跟你分享几点我的心得。

1. 扎实的计算机基础

我们调优的对象不是单一的应用服务，而是错综复杂的系统。应用服务的性能可能与操作系统、网络、数据库等组件相关，所以我们需要储备计算机组成原理、操作系统、网络协议以及数据库等基础知识。具体的性能问题往往还与传输、计算、存储数据等相关，那我们还需要储备数据结构、算法以及数学等基础知识。

2. 习惯透过源码了解技术本质

我身边有很多好学的同学，他们经常和我分享在一些技术论坛或者公众号上学到的技术。这个方式很好，因为论坛上边的大部分内容，都是生产者自己吸收消化后总结的知识点，能帮助我们快速获取、快速理解。但是只做到这个程度还不够，因为你缺失了自己的判断。怎么办呢？我们需要深入源码，通过分析来学习、总结一项技术的实现原理和优缺点，这样我们就能更客观地去学习一项技术，还能透过源码来学习牛人的思维方式，收获更好的编码实现方式。

3. 善于追问和总结

很多同学在使用一项技术时，只是因为这项技术好用就用了，从来不问自己：为什么这项技术可以提升系统性能？对比其他技术它好在哪儿？实现的原理又是什么呢？事实上，“知其然且知所以然”才是我们积累经验的关键。知道了一项技术背后的实现原理，我们才能在遇到性能问题时，做到触类旁通。

在这个咱们今天要说的调优专栏里，将从实战出发，精选高频性能问题，透过 Java 底层源码，提炼出优化思路和它背后的实现原理，最后形成一套“学完就能用的调优方法论”。这也是很多一线大厂对于高级工程师的要求，希望通过这个专栏帮助你快速进阶。

那这个调优专栏具体是怎么设计的呢？结合 Java 应用开发的知识点，我将内容分为七大模块，从上到下依次详解 Java 应用服务的每一层优化实战。

注意注意：此次的调优内容太多，包括编程+多线程+JVM+数据库+设计模式+实战演练等44个小节的内容，一篇文章全部细细的诉说是不可能的，所以可免费提供完整的原文件给感兴趣的朋友,文末小卡片点击免费领~

模块一，概述

为你建立两个标准。一个是性能调优标准，告诉你可以通过哪些参数去衡量系统性能；另一个是调优过程标准，带你了解通过哪些严格的调优策略，我们可以排查性能问题，从而解决问题。

01 | 如何制定性能调优标准？

02 | 如何制定性能调优策略？

模块二，Java 编程性能调优

JDK 是 Java 语言的基础库，熟悉 JDK 中各个包中的工具类，可以帮助你编写出高性能代码。这里我会从基础的数据类型讲起，涉及容器在实际应用场景中的调优，还有现在互联网系统架构中比较重要的网络通信调优。

Java 编程性能调优总有10个章节的内容，最后一个是给大家推荐几款常用的性能测试工具...

详情内容如下：（内容太多，这边只粗略解释并截图展示一些）

03 | 字符串性能优化不容小觑，百M内存轻松存储几十G数据

String 对象是我们使用最频繁的一个对象类型，但它的性能问题却是最容易被忽略的。String 对象作为 Java 语言中重要的数据类型，是内存中占据空间最大的一个对象。高效地使用字符串，可以提升系统的整体性能。

04 | 慎重使用正则表达式

05 | ArrayList还是LinkedList？使用不当性能差千倍

集合作为一种存储数据的容器，是我们日常开发中使用最频繁的对象类型之一。JDK 为开发者提供了一系列的集合类型，这些集合类型使用不同的数据结构来实现。因此，不同的集合类型，使用场景也不同。

很多同学在面试的时候，经常会被问到集合的相关问题，比较常见的有 ArrayList 和LinkedList 的区别。相信大部分同学都能回答上：“ArrayList 是基于数组实现，LinkedList 是基于链表实现。”而在回答使用场景的时候，我发现大部分同学的答案是：“ArrayList 和 LinkedList 在新增、删除元素时，LinkedList 的效率要高于 ArrayList，而在遍历的时候，ArrayList 的效率要高于 LinkedList。”这个回答是否准确呢？这一讲就带你验证。

06 | Stream如何提高遍历集合效率？

07 | 深入浅出HashMap的设计与优化

在06讲中提到过 Collection 接口，那么在 Java 容器类中，除了这个接口之外，还定义了一个很重要的 Map 接口，主要用来存储键值对数据。

HashMap 作为我们日常使用最频繁的容器之一，相信你一定不陌生了。这一讲我们就从HashMap 的底层实现讲起，深度了解下它的设计与优化。

08 | 网络通信优化之I/O模型：如何解决高并发下I/O瓶颈？

提到 Java I/O，相信你一定不陌生。你可能使用 I/O 操作读写文件，也可能使用它实现Socket 的信息传输…这些都是我们在系统中最常遇到的和 I/O 有关的操作。

我们都知道，I/O 的速度要比内存速度慢，尤其是在现在这个大数据时代背景下，I/O 的性能问题更是尤为突出，I/O 读写已经成为很多应用场景下的系统性能瓶颈，不容我们忽视。

这一讲，我们就来深入了解下 Java I/O 在高并发、大数据业务场景下暴露出的性能问题，从源头入手，学习优化方法

09 | 网络通信优化之序列化：避免使用Java序列化

当前大部分后端服务都是基于微服务架构实现的。服务按照业务划分被拆分，实现了服务的解偶，但同时也带来了新的问题，不同业务之间通信需要通过接口实现调用。两个服务之间要共享一个数据对象，就需要从对象转换成二进制流，通过网络传输，传送到对方服务，再转换回对象，供服务方法调用。这个编码和解码过程我们称之为序列化与反序列化。

在大量并发请求的情况下，如果序列化的速度慢，会导致请求响应时间增加；而序列化后的传输数据体积大，会导致网络吞吐量下降。所以一个优秀的序列化框架可以提高系统的整体性能。我们知道，Java 提供了 RMI 框架可以实现服务与服务之间的接口暴露和调用，RMI 中对数据对象的序列化采用的是 Java 序列化。而目前主流的微服务框架却几乎没有用到 Java序列化，SpringCloud 用的是 Json 序列化，Dubbo 虽然兼容了 Java 序列化，但默认使用的是 Hessian 序列化。这是为什么呢？

这一节我们就来深入了解下 Java 序列化，再对比近两年比较火的 Protobuf 序列化，看看Protobuf 是如何实现最优序列化的。

10 | 网络通信优化之通信协议：如何优化RPC网络通信？

模块三，多线程性能调优

目前大部分服务器都是多核处理器，多线程编程的应用广泛。为了保证线程的安全性，通常会用到同步锁，这会为系统埋下很多隐患；除此之外，还有多线程高并发带来的性能问题，这些都会在这个模块重点讲解。

12 | 多线程之锁优化（上）：深入了解Synchronized同步锁的优化方法

在并发编程中，多个线程访问同一个共享资源时，我们必须考虑如何维护数据的原子性。在JDK1.5 之前，Java 是依靠 Synchronized 关键字实现锁功能来做到这点的。Synchronized 是 JVM 实现的一种内置锁，锁的获取和释放是由 JVM 隐式实现。到了 JDK1.5 版本，并发包中新增了 Lock 接口来实现锁功能，它提供了与 Synchronized关键字类似的同步功能，只是在使用时需要显示获取和释放锁。

Lock 同步锁是基于 Java 实现的，而 Synchronized 是基于底层操作系统的 Mutex Lock实现的，每次获取和释放锁操作都会带来用户态和内核态的切换，从而增加系统性能开销。因此，在锁竞争激烈的情况下，Synchronized 同步锁在性能上就表现得非常糟糕，它也常被大家称为重量级锁。特别是在单个线程重复申请锁的情况下，JDK1.5 版本的 Synchronized 锁性能要比 Lock的性能差很多。例如，在 Dubbo 基于 Netty 实现的通信中，消费端向服务端通信之后，由于接收返回消息是异步，所以需要一个线程轮询监听返回信息。而在接收消息时，就需要用到锁来确保 request session 的原子性。如果我们这里使用 Synchronized 同步锁，那么每当同一个线程请求锁资源时，都会发生一次用户态和内核态的切换。到了 JDK1.6 版本之后，Java 对 Synchronized 同步锁做了充分的优化，甚至在某些场景下，它的性能已经超越了 Lock 同步锁。这一讲我们就来看看 Synchronized 同步锁究竟是通过了哪些优化，实现了性能的提升。

13 | 多线程之锁优化（中）：深入了解Lock同步锁的优化方法

14 | 多线程之锁优化（下）：使用乐观锁优化并行操作

前两讲我们讨论了 Synchronized 和 Lock 实现的同步锁机制，这两种同步锁都属于悲观锁，是保护线程安全最直观的方式。

我们知道悲观锁在高并发的场景下，激烈的锁竞争会造成线程阻塞，大量阻塞线程会导致系统的上下文切换，增加系统的性能开销。那有没有可能实现一种非阻塞型的锁机制来保证线程的安全呢？答案是肯定的。这一讲我就带你学习下乐观锁的优化方法，看看怎么使用才能发挥它最大的价值。

15 | 多线程调优（上）：哪些操作导致了上下文切换？

16 | 多线程调优（下）：如何优化多线程上下文切换？

17 | 并发容器的使用：识别不同场景下最优容器

在并发编程中，我们经常会用到容器。这一讲我要和你分享的话题就是：在不同场景下我们该如何选择最优容器。

18 | 如何设置线程池大小？

还记得在 16 讲中说过“线程池的线程数量设置过多会导致线程竞争激烈”吗？这一讲再补一句，如果线程数量设置过少的话，还会导致系统无法充分利用计算机资源。那么如何设置才不会影响系统性能呢？

其实线程池的设置是有方法的，不是凭借简单的估算来决定的。今天我们就来看看究竟有哪些计算方法可以复用，线程池中各个参数之间又存在怎样的关系。

19 | 如何用协程来优化多线程业务？

近一两年，国内很多互联网公司开始使用或转型 Go 语言，其中一个很重要的原因就是 Go 语言优越的性能表现，而这个优势与 Go 实现的轻量级线程 Goroutines（协程Coroutine）不无关系。那么 Go 协程的实现与 Java 线程的实现有什么区别呢？

模块四，JVM 性能监测及调优

Java 应用程序是运行在 JVM 之上的，对 JVM 进行调优可以提升系统性能。这里重点讲解 Java 对象的创建和回收、内存分配等。

20 | 磨刀不误砍柴工：欲知JVM调优先了解JVM内存模型

从这一讲开始，我将和你一起探讨 Java 虚拟机（JVM）的性能调优。JVM 算是面试中的高频问题了，通常情况下总会有人问到：请你讲解下 JVM 的内存模型，JVM 的性能调优做过吗？

21 | 深入JVM即时编译器JIT，优化Java编译

说到编译，我猜你一定会想到 .java 文件被编译成 .class 文件的过程，这个编译我们一般称为前端编译。Java 的编译和运行过程非常复杂，除了前端编译，还有运行时编译。由于机器无法直接运行 Java 生成的字节码，所以在运行时，JIT 或解释器会将字节码转换成机器码，这个过程就叫运行时编译。

类文件在运行时被进一步编译，它们可以变成高度优化的机器代码，由于 C/C++ 编译器的所有优化都是在编译期间完成的，运行期间的性能监控仅作为基础的优化措施则无法进行，例如，调用频率预测、分支频率预测、裁剪未被选择的分支等，而 Java 在运行时的再次编译，就可以进行基础的优化措施。因此，JIT 编译器可以说是 JVM 中运行时编译最重要的部分之一。然而许多 Java 开发人员对 JIT 编译器的了解并不多，不深挖其工作原理，也不深究如何检测应用程序的即时编译情况，线上发生问题后很难做到从容应对。这一讲我们就来学习运行时编译如何实现对 Java 代码的优化。

22 | 如何优化垃圾回收机制？

我们知道，在 Java 开发中，开发人员是无需过度关注对象的回收与释放的，JVM 的垃圾回收机制可以减轻不少工作量。但完全交由 JVM 回收对象，也会增加回收性能的不确定性。在一些特殊的业务场景下，不合适的垃圾回收算法以及策略，都有可能导致系统性能下降。面对不同的业务场景，垃圾回收的调优策略也不一样。例如，在对内存要求苛刻的情况下，需要提高对象的回收效率；在 CPU 使用率高的情况下，需要降低高并发时垃圾回收的频率。可以说，垃圾回收的调优是一项必备技能。这讲我们就把这项技能的学习进行拆分，看看回收（后面简称 GC）的算法有哪些，体现GC 算法好坏的指标有哪些，又如何根据自己的业务场景对 GC 策略进行调优？

23 | 如何优化JVM内存分配？

JVM 调优是一个系统而又复杂的过程，但我们知道，在大多数情况下，我们基本不用去调整 JVM 内存分配，因为一些初始化的参数已经可以保证应用服务正常稳定地工作了。但所有的调优都是有目标性的，JVM 内存分配调优也一样。没有性能问题的时候，我们自然不会随意改变 JVM 内存分配的参数。那有了问题呢？有了什么样的性能问题我们需要对其进行调优呢？又该如何调优呢？

24 | 内存持续上升，我该如何排查问题？

我想你肯定遇到过内存溢出，或是内存使用率过高的问题。碰到内存持续上升的情况，其实我们很难从业务日志中查看到具体的问题，那么面对多个进程以及大量业务线程，我们该如何精准地找到背后的原因呢？

模块五，设计模式调优

在架构设计中，我们经常会用到一些设计模式来优化架构设计。这里我将结合一些复杂的应用场景，分享设计优化案例。

26 | 单例模式：如何创建单一对象优化系统性能？

从这一讲开始，我们将一起探讨设计模式的性能调优。在《Design Patterns: Elements ofReusable Object-Oriented Software》一书中，有 23 种设计模式的描述，其中，单例设计模式是最常用的设计模式之一。无论是在开源框架，还是在我们的日常开发中，单例模式几乎无处不在

27 | 原型模式与享元模式：提升系统性能的利器

28 | 如何使用设计模式优化并发编程？

在我们使用多线程编程时，很多时候需要根据业务场景设计一套业务功能。其实，在多线程编程中，本身就存在很多成熟的功能设计模式，学好它们，用好它们，那就是如虎添翼了。这一讲就带你了解几种并发编程中常用的设计模式

29 | 生产者消费者模式：电商库存设计优化

30 | 装饰器模式：如何优化电商系统中复杂的商品价格策略？

模块六，数据库性能调优

数据库最容易成为整个系统的性能瓶颈，这里我会重点解析一些数据库的常用调优方法。

32 | MySQL调优之SQL语句：如何写出高性能SQL语句？

MySQL 数据库是互联网公司使用最为频繁的数据库之一，不仅仅因为它开源免费，MySQL 卓越的性能、稳定的服务以及活跃的社区都成就了它的核心竞争力。

我们知道，应用服务与数据库的交互主要是通过 SQL 语句来实现的。在开发初期，我们更加关注的是使用 SQL 实现业务功能，然而系统上线后，随着生产环境数据的快速增长，之前写的很多 SQL 语句就开始暴露出性能问题。

在这个阶段中，我们应该尽量避免一些慢 SQL 语句的实现。但话说回来，SQL 语句慢的原因千千万，除了一些常规的慢 SQL 语句可以直接规避，其它的一味去规避也不是办法，我们还要学会如何去分析、定位到其根本原因，并总结一些常用的 SQL 调优方法，以备不时之需。

那么这一讲我们就重点看看慢 SQL 语句的几种常见诱因，从这点出发，找到最佳方法，开启高性能 SQL 语句的大门。

33 | MySQL调优之事务：高并发场景下的数据库事务调优

数据库事务是数据库系统执行过程中的一个逻辑处理单元，保证一个数据库操作要么成功，要么失败。谈到他，就不得不提 ACID 属性了。数据库事务具有以下四个基本属性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistent）、隔离性（Isolation）以及持久性（Durable）。正是这些特性，才保证了数据库事务的安全性。而在 MySQL 中，鉴于MyISAM 存储引擎不支持事务，所以接下来的内容都是在 InnoDB 存储引擎的基础上进行讲解的。

34 | MySQL调优之索引：索引的失效与优化

35 | 记一次线上SQL死锁事故：如何避免死锁？

36 | 什么时候需要分表分库？

37 | 电商系统表设计优化案例分析

38 | 数据库参数设置优化，失之毫厘差之千里

MySQL 是一个灵活性比较强的数据库系统，提供了很多可配置参数，便于我们根据应用和服务器硬件来做定制化数据库服务。如果现在让你回想，你可能觉得在开发的过程中很少去调整 MySQL 的配置参数，但我今天想说的是我们很有必要去深入了解它们。

我们知道，数据库主要是用来存取数据的，而存取数据涉及到了磁盘 I/O 的读写操作，所以数据库系统主要的性能瓶颈就是 I/O 读写的瓶颈了。MySQL 数据库为了减少磁盘 I/O 的读写操作，应用了大量内存管理来优化数据库操作，包括内存优化查询、排序以及写入操作。也许你会想，我们把内存设置得越大越好，数据刷新到磁盘越快越好，不就对了吗？其实不然，内存设置过大，同样会带来新的问题。例如，InnoDB 中的数据和索引缓存，如果设置过大，就会引发 SWAP 页交换。还有数据写入到磁盘也不是越快越好，我们期望的是在高并发时，数据能均匀地写入到磁盘中，从而避免 I/O 性能瓶颈。

SWAP 页交换：SWAP 分区在系统的物理内存不够用的时候，就会把物理内存中的一部分空间释放出来，以供当前运行的程序使用。被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序，这些被释放的空间的数据被临时保存到 SWAP 分区中，等到那些程序要运行时，再从 SWAP 分区中恢复保存的数据到内存中。

所以，这些参数的设置跟我们的应用服务特性以及服务器硬件有很大的关系。MySQL 是一个高定制化的数据库，我们可以根据需求来调整参数，定制性能最优的数据库。不过想要了解这些参数的具体作用，我们先得了解数据库的结构以及不同存储引擎的工作原理。