java性能调优

本文提供了10条改进Java代码性能的关键建议,包括循环优化、字符串处理、基本数据类型使用、异常处理、初始化变量、使用final修饰符、局部变量利用等。通过遵循这些建议,可以显著提升代码效率。

1.循环

  • 在重要的循环里,消除循环终止判断时的方法调用。

例如:将

for(int i=0; i<collection.size();i++){
       ...
      }

 

替换为…

for(int i=0, n=collection.size();i<n;i++){
          ...
     }

  • 通常,把与循环index不相关的移到循环的外面

如:for(int i=0; terminal=x.length;i<terminal;i++)

{

x[i] = x[i]/scaleA *scaleB;
      }

改为:

Double scale = scaleB*scaleA;

for(int i=0; terminal=x.length;i<terminal;i++){
             x[i] = x[i]/scale ;
        }
2:字符串

  • 消除字符串连接
  • 创建长字符串时,总是使用StringBuffter代替String
  • 预先分配StringBuffer空间 StringBuffer sb = new StringBuffer(5000);

3.基本数据类型

■ 在重要的循环里使用基本数据类型(int型数据通常比long/double型数据更快)

■ 基本数据类型(Boolean,Integer,etc)的包装类主要用在当传递的方法参数必须是一个对象的引用时(而不是一个基本数据类型)

■ 对所有的常量代数表达式使用static final修饰符

■ 使常量更容易引用(编译器预先计算常量表达式)

4.异常

■ 异常只用于单个真正的错误条件

如抛出一个异常和执行一个catch代码块花费是很高的(主要由于当创建一个异常时要获得线程栈的一个快照)

只当条件真的异常时才抛出一个异常

■ 抛出异常首先要创建一个新的对象。

Throwable接口的构造函数调用名为fillInStackTrace()的本地(Native)方法,fillInStackTrace()方法检查堆栈,收集调用跟踪信息。

只要有异常被抛出,VM就必须调整调用堆栈,因为在处理过程中创建了一个新的对象。

异常只能用于错误处理,不应该用来控制程序流程。

■ 使编译器和运行时最优化,将几个方法调用放在一个try/catch块中,而不是为每个方法调用实现几个try/catch块

6.不用new关键词创建类的实例

■用new关键词创建类的实例时,构造函数链中的所有构造函数都会被自动调用。

但如果一个对象实现了Cloneable接口,我们可以调用它的clone()方法。clone()方法不会调用任何类构造函数。

7.不要重复初始化变量

■默认情况下,调用类的构造函数时, Java会把变量初始化成确定的值:所有的对象被设置成null,整数变量(byte、short、int、long)设置成0,float和 double变量设置成0.0,逻辑值设置成false。

当一个类从另一个类派生时,这一点尤其应该注意,因为用new关键词创建一个对象时,构造函数链中的所有构造函数都会被自动调用。

8.尽量指定类的final修饰符

■带有final修饰符的类是不可派生的。在Java核心API中,有许多应用final的例子,例如java.lang.String。为String类指定final防止了人们覆盖length()方法。

另外,如果指定一个类为final,则该类所有的方法都是final。Java编译器会寻找机会内联(inline)所有的final方法(这和具体的编译器实现有关)。此举能够使性能平均提高50%。

9.尽量使用局部变量

■调用方法时传递的参数以及在调用中创建的临时变量都保存在栈(Stack)中,速度较快。其他变量,如静态变量、实例变量等,都在堆(Heap)中创建,速度较慢。另外,依赖于具体的编译器/JVM,局部变量还可能得到进一步优化。请参见《尽可能使用堆栈变量》。

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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