### 1. 合理使用集合类
选择适当的集合类对性能至关重要。例如,在需要快速随机访问时使用`ArrayList`,在频繁插入和删除时使用`LinkedList`,在高并发场景下使用`ConcurrentHashMap`代替`Hashtable`。
### 2. 避免过度创建对象
减少不必要的对象创建,尤其是在循环中。通过对象池、重用对象或使用基本数据类型来降低垃圾回收频率,从而提升性能。
### 3. 优化字符串操作
避免在循环中使用`+`拼接字符串,优先使用`StringBuilder`或`StringBuffer`(线程安全场景)。此外,合理利用字符串常量池减少内存占用。
### 4. 使用高效的数据结构和算法
根据场景选择最优算法,例如在查找操作频繁时使用哈希表,排序时使用快速排序或归并排序。避免使用时间复杂度高的嵌套循环。
### 5. 合理配置垃圾回收机制
针对应用特性选择合适的垃圾回收器(如G1、ZGC),并通过调整堆大小、新生代与老年代比例等参数,减少GC停顿时间。
### 6. 利用缓存技术
将频繁访问的数据缓存在内存中,减少数据库或外部服务调用。可使用`Guava Cache`或`Redis`等工具实现多级缓存策略。
### 7. 多线程与并发优化
通过线程池管理线程资源,避免频繁创建和销毁线程。使用`CompletableFuture`或并行流(Parallel Stream)充分利用多核CPU性能。
### 8. 减少同步锁竞争
在高并发场景下,使用`ReentrantLock`、`StampedLock`或无锁数据结构(如`AtomicInteger`)替代`synchronized`,降低线程阻塞时间。
### 9. 优化I/O操作
使用NIO(Non-blocking I/O)或异步I/O(AIO)处理网络和文件读写,避免阻塞线程。通过缓冲区(Buffer)减少系统调用次数。
### 10. 代码编译与JVM调优
启用JIT编译器优化(如方法内联、逃逸分析),并通过JVM参数调整代码缓存大小、编译阈值等,提升运行时效率。

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