Java性能 (1) - Java Programming Guidelines

本文提供了一系列Java性能优化建议,包括避免序列化与反序列化、使用StringBuffer进行字符串操作、适时给变量赋Null值帮助垃圾回收、定义常量为Static Final、避免使用Finalizers等内容。
 

这一部分包含了Java编码和性能方面的问题, 这个guidelines不是专门针对应用服务器的,但这是一些在很多情况下的偶通用的规则,如需了解Java coding最佳实践的完整分析探讨,请参考 Java Blueprints.
避免序列化(Serialization)和反序列化(Deserialization)

序列化和反序列化一个对象都是非常消耗CPU (CPU-intensive) 的过程,很有可能会减缓你的系统运行速度,使用 transient 关键字来减少数据的序列化。另外,定制(customized)你的readObject() and writeOjbect()方法在一些情况下也会多系统性能有好处。

使用StringBuffer进行字符串运算

这一段大家都知道就不翻译了

给长时间不再用的变量赋Null值

明确的给长时间不用的对象赋Null值会帮助Java的垃圾回收器识别出这一部分的内存可以被安全的回收,虽然Java支持内存管理,但是这并避免不了内存泄漏和过分利用内存。

应用程序如果不释放对象的引用可能会带来内存泄漏, 也可能阻碍Java垃圾回收器回收这些对象造成过多的内存被占用。在用完一个对象之后明确的赋空值会让垃圾回收器更好的回收内存。

检测内存泄漏的一个方法是使用Profiling Tools在每个一Transaction运行完以后打一个内存快照(memory snapshots), 一个没有内存泄漏的应用在稳定状态下进行垃圾回收后会显示稳定的动态内存堆(Active heap memory)。

在需要的情况下定义方法为Final

比较新的动态优化编译器能进行内部的或者程序交互的优化, 就算是Java方法没有定义成Final的时候。使用Final关键字的初衷:为了程序架构和可维护性。

除非你非常确认你的方法不能被重写才能用Final。

把常量定义成Static Final

如果你把常量定义成static final的,动态编译器能非常容易的进行一些常量折叠(constant folding)的优化。

避免Finalizers

在代码里面加finally方法会让垃圾回收更昂贵和无法预测。Java虚拟机不保证finally方法运行的时间,finally方法并不一定保证在程序退出以前被运行。

把方法的参数定义成final的

如果方法的参数在方法内部不被修改,把他们定义成final的,通常情况下把所有的变量设成final的如果他们在方法内部不被修改或者被set成什么值。

在必需的情况下再同步

不要同步你的代码段或者方法,除非这是必需的。为了避免可测性瓶颈,请保证你的同步代码段或者同步方法尽可能短,如果是非同步的数据结构,请使用Java collections 框架,而不要用更加昂贵的选择 如java.util.HashTable.

使用DataHandlers for SOAP Attachment

使用一个javax.activation.DataHandler for 一个 SOAP attachment 会提高性能。本段暂时没有接触过,略过,等用到了再翻译。

JAX-RPC specifies:
■ A mapping of certain MIME types to Java types.
■ Any MIME type is mappable to a javax.activation.DataHandler .
As a result, send an attachment (.gif or XML document) as a SOAP attachment to an RPC style
web service by utilizing the Java type mappings. When passing in any of the mandated Java type
mappings (appropriate for the attachment’s MIME type) as an argument for the web service, the
JAX-RPC runtime handles these as SOAP attachments.
For example, to send out an image/gif attachment, use java.awt.Image, or create a
DataHandler wrapper over your image. The advantages of using the wrapper are:
■ Reduced coding: You can reuse generic attachment code to handle the attachments because
theDataHandler determines the content type of the contained data automatically. This
feature is especially useful when using a document style service. Since the content is known
at runtime, there is no need to make calls to attachment.setContent(stringContent,
“image/gif”), for example.
■ Improved Performance: Informal tests have shown that usingDataHandler wrappers
doubles throughput for image/gif MIME types, and multiplies throughput by
approximately 1.5 for text/xml or java.awt.Image for image/* types.



来自我的小站 www.threes.cn

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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