Java 程序该怎么优化？（工具篇）

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工欲善其事必先利其器，为你呈上一箩筐性能优化工具，必有一款满足你，废话不多说，直奔主题。

1. hprof 工具

hprof 工具是通过织入监控代码，来对 Java 程序进行监控的一款工具。可以监控 Java 程序在运行时占用的 CPU，及统计堆内存使用等。

例如：每隔 10 毫秒采样 CPU 消耗信息，并把信息保存到 hprof.txt 文件中。

java -agentlib:hprof=cpu=times,interval=10,file=hprof.txt class

指令运行完，打开 hprof.txt 便很容易统计出哪些方法的运行耗时较长。

例如：输出 Java 应用程序中各个类所占用的内存百分比。

java -agentlib:hprof=heap=sites,file=hprof.txt class
备注：若未指定 file=hprof.txt，则默认会生成 java.hprof.txt 文件

打开输出的文件，效果如下。

例如：将 Java 应用程序的堆快照保存在文件 core.hprof 中，然后就可以使用 VisualVM 等工具来分析这个堆文件啦。

java -agentlib:hprof=heap=dump,format=b,file=core.hprof class

采用 VisualVM 工具打开 core.hprof 文件进行分析堆快照，效果如下。

2. JConsole 工具

JConsole 是 Java 自带的图形化性能监控工具，可以让你摆脱命令行排查问题的痛苦。通过它，会非常容易的监测 Java 程序的运行情况。

2.1. 连接要监控的 Java 程序

首先进入 JDK 安装之后的 bin 目录，若是配置过 Java 的环境变量，直接运行 JConsole 就行，效果如下。

若是要监控本地 Java 进程，直接选择列表中的名称进行连接即可。

若是要监控远程 Java 进程，需要在远程 Java 程序启动时，需要加上下面几句话。

# 远程服务器的ip地址
-Djava.rmi.server.hostname=127.0.0.1 
# 指定jmx监听的端口
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=8099 
# 指定jmx监听的端口
-Dcom.sun.management.jmxremote.rmi.port=8099 
# 是否开启ssl
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false 
# 是否开启认证
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false

若是在 IDEA 开发工具中进行验证，按照下图进行配置，跑程序就行。

若是命令行启动时，按照下述方式配置，启动就行。

java -cp . -Djava.rmi.server.hostname=127.0.0.1 -Dcom.sun.management.jmxremote.port=8099 -Dcom.sun.management.jmxremote.rmi.port=8099  -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false className

启动远程 Java 程序，JConsole 输入远程服务 IP 和 端口，连接即可。

2.2. 监控 Java 程序概况

如图所示，JConosle 连接上要监控的 Java 程序后，可以很方便的查看堆内存使用量、线程数量、加载类的数量以及 CPU 的占用率。

2.3. 内存监控

如图所示，在 JConsole 提供的内存监控页面，不仅能看到堆内存的使用情况，而且能查看非堆区的内存使用情况等等。另外，还提供了让 Java 应用强制进行一次 GC 的功能。

2.4. 线程监控

如图所示，通过 JConsole 提供的线程页面，可以方便查看系统内的线程数量，以及程序中所有的线程，并且还能看到线程的栈信息。另外，该页面还提供了检测死锁的支持，那么就可以快速的帮我们定位死锁的问题啦。

2.5. 类加载情况

如图所示，JConsole 还能够显示类加载情况，包括已经装载的类数量，以及已经卸载的类数量。

2.6. VM 摘要

如图所示，JConsole 提供的 VM 概要页面，能够显示当前 Java 应用程序的基本信息，包括运行环境、系统线程信息、堆信息等等。

2.7. MBean 管理

通过 JConsole 提供的 MBean 页面，我们可以对应用中的 MBean 进行统一管理，鉴于之前在剖析 Resin 服务器源码的时候，我们多次用到过，本次不再铺开去说。

3. VisualVM 工具

Visual VM 是可以替代 jstat、jmap、jhat、jstack 命令的一款故障诊断和性能监控的可视化工具，甚至可以替代 JConsole，所以我们还是有必要进行了解一下。

3.1 连接要监控的 Java 程序

首先进入 JDK 安装的 bin 目录，运行 jvisualvm，启动起来后和 JConsole 一样，可以选择本地和远程进行连接，效果如下。

本次着重介绍一下这款工具能干啥，如何连接 Java 程序就不带着一起做实验啦，不过已把操作步骤帮你梳理好了，照着做就行啦。

3.2 概述

如图所示，通过 VisualVM 提供的概述功能页，可以很方便的查看 Java 程序的进程 ID、JVM 参数、系统属性等等信息。

3.3 监视

这块和 JConsole 很像，VisualVM 将 CPU 使用情况、堆使用情况、类加载信息以及线程都做了图形界面展示，可以很直观的进行监测。

3.4 线程监控

VisualVM 可以展示详细的线程信息，让线程信息一览无余，并且会自动进行死锁检测，如果在当前程序中找到死锁，则会提示“检测到死锁”。另外，通过线程 Dump可以导出当前所有线程的堆栈信息。

3.5 抽样器

Visual VM 提供 CPU 和内存两个抽样器。通过 CPU 抽样器，可以帮助我们快速找到程序中占用 CPU 时间最长的方法；通过内存抽样器，可以帮助我们查看当前程序的堆信息。

CPU抽样器效果图：

内存抽样器效果图：

3.6 Profiler

Profiler 的功能和抽样器其实差不多，只不过抽样器是抽样进行检测，而 Profiler 是全面进行检测。

点击 CPU 按钮，效果如上图所示，则开启一个 CPU 性能分析会话，等 VisualVM 收集和统计完相关性能数据信息，将会显示在性能分析结果。

若点击内存按钮，则开启一个内存分析会话，等 VisualVM 收集和统计完相关性能数据信息，将会显示在性能分析结果，效果如上图所示。

3.7 快照

VisualVM 很多地方，都提供了快照功能，可以让我们保存某一个时刻应用程序的堆信息、线程堆栈等等保存成快照，以便性能优化后进行对比、分析使用。

3.8 插件

VisualVM 还可以通过安装插件，来实现更多可能性。

4. 写最后

程序员编码那是本能，但是若能更好的解决生产问题，则会彰显个人才能。

工具一箩筐，你也别嫌多，因为总有一款适合你。但是工具说再多，若不进行实践，一切皆枉然，纸上得来终觉浅，只有实践才是硬道理！

有关 Java 性能分析工具，本次就分享就到这里，希望大家能够喜欢，下次我们将结合案例进行实践，敬请期待。

参考资料：《Java 程序性能优化》

推荐阅读：

Java 程序该怎么优化？命令篇

Java 程序该怎么优化？技巧篇

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Java 程序该怎么优化？（技巧篇）（转）

搬砖者：为什么程序总是那么慢？它现在到底在干什么？时间都花到哪里去了？ 面试官：简单谈谈 Java 程序性能优化？ 1. 字符串处理优化，乃优化之源。 研发过程中，String 的 API 用的应该是最多，创建 String 对象，以及字符串分割处理那是常有的事儿。 1.1.字符串分割，谁更胜一筹？ 字符串分割，常用的方式有哪些？哪种方式好一些？ 方式一，经常用 String 提供的 split() 方法来满足业务需求。 代码模拟了一些数据，然后程序跑起来，花费大约 3000 ...

V_S1r的博客 341

java在程序中cd怎么_Java 程序该怎么优化？工具篇

程序员：为什么程序总是那么慢？时间都花到哪里去了？面试官：若你写的 Java 程序，出现了性能问题，该怎么去排查呢？工欲善其事必先利其器，为你呈上一箩筐性能优化工具，必有一款满足你，废话不多说，直奔主题。1. hprof 工具hprof 工具是通过织入监控代码，来对 Java 程序进行监控的一款工具。可以监控 Java 程序在运行时占用的 CPU，及统计堆内存使用等。例如：每隔 10 毫秒采样 C...

weixin_30037665的博客 440

java程序调优_Java 程序该怎么优化？（技巧篇）

搬砖者：为什么程序总是那么慢？它现在到底在干什么？时间都花到哪里去了？面试官：简单谈谈 Java 程序性能优化？1.字符串处理优化，乃优化之源。研发过程中，String 的 API 用的应该是最多，创建 String 对象，以及字符串分割处理那是常有的事儿。1.1.字符串分割，谁更胜一筹？字符串分割，常用的方式有哪些？哪种方式好一些？方式一，经常用 String 提供的 split() 方法来满足...

weixin_39797780的博客 122

如何优化java_Java 程序该怎么优化？（命令篇）

灵魂拷问，JDK 提供的命令，除了 java、javac，你还用过哪些命令呢？灵魂再拷问，若你写的 Java 程序，出现了性能问题，该怎么去排查呢？Java 作为编程语言中的战斗机，JDK 默认已经为我们提供了很多排查问题的工具，接下来就逐一认识认识。1.jpsjps 命令，可以列出系统中所有运行 Java 进程，并可以查看 Java 进程的启动类、传入参数以及 JVM 参数等信息。例如，在控制台...

weixin_42567752的博客 171
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