要对你的 java 代码进行优化，需要理解 java 不同要素之间的相互作用，以及它是如何与其运行时的操作系统进行交互的。使用下面这五个技巧和资源，开始学习如何分析和优化你的代码吧。
在我们开始之前, 你也许会担心许可的问题. Java 为 Oracle 公司所有，遵循 Oracle 的 BCL 许可，该许可证不是一个免费/开源许可证。即便如此， 仍然有许多开源项目由 Oracle 公司的 Java 开发。 OpenJDK 是 java 平台自由软件的实现，遵循 GPL v2 许可。 (更多信息请参见维基百科 Free Java implementations。)
让我们开始吧
性能优化取决于多个因素，包括垃圾收集、虚拟机和底层操作系统（OS）设置。有多个工具可供开发人员进行分析和优化时使用，你可以通过阅读 Java Tools for Source Code Optimization and Analysis（https://dzone.com/articles/java-tools-source-code） 来学习和使用它们。如果你正苦苦挣扎于术语和 Java 的原理，可以先去查看 Livecoding Java category page（https://www.livecoding.tv/categories/java/），上面有直播，存档的视频，以及一些其他有用的信息。
“视情况而定”
必须要明白的是，没有两个应用程序可以使用相同的优化方式，也没有完美的优化 java 应用程序的参考路径。使用最佳实践并且坚持采用适当的方式处理性能优化。想要达到真正最高的性能优化，你作为一个 Java 开发人员，需要对 Java 虚拟机（JVM）和底层操作系统有正确的理解：
JVM 和底层操作系统：Java 虚拟机是任何 Java 程序的家。阅读 JVM internals guide 了解更多有关于 JVM 内部和操作系统差异的内容。
JVM 分布模型：Java 分布模型为您的应用程序处理多个JVM实例。分布模型提高了应用程序的性能，因为它获得更多的资源来工作。你可以用两种方法继续优化。第一种方法是在一个堆大小为2GB或8GB的单服务器运行多个 JVM。第二种方法是在多个服务器上运行单个 JVM。正确方法的选择取决于多个因素，包括可用性和响应性。
JVM 体系结构：选择正确的 JVM 体系结构对于性能来说是很重要的。你可以选择 64 位或者 32 位的 JVM 机器。 一般来说，32 位 JVM 的性能比它对应的 64 位 JVM 要好。 只有当你需要的堆大小大于 3 GB 时，才选择 64 位的 JVM。
清楚了性能优化和其要素,现在我们可以专注于那些可以优化你的Java应用的技巧.
1. 调整垃圾收集(GC)
由于垃圾收集的复杂性,很难发现你的应用的准确性能.不过,如果你真的想优化你的应用,你应该相应地处理垃圾收集.通用的准则是调整GC设置并同时执行性能分析.
一旦你对结果感到满意,你可以停止该过程并寻求其他优化方式.确保除了在平均事务处理时间之外,你还留心了异常值.这些异常值是造成Java应用缓慢的真正的罪魁祸首并且很难找到。
此外,你要明白应用运行期间性能下降的效应.在每单个cpu时钟内的缓慢操作是可以忽略的,但在每单个数据库事务中的缓慢操作则是非常昂贵的消耗.但是你应该根据性能短板选择你的优化策略,并应该根据工作负载来优化应用.
2. 正确地选择适合你的GC算法
让我们更深入地探讨GC优化.毕竟,GC优化是要处理的整个优化问题中最基本的.目前,Java中有四种供你选择的垃圾收集算法.每种算法满足不同的需求,因此你要选择(适合你的需求的).很多开发人员正是因为不了解GC算法而未能优化他们的应用.
这四个算法分别是串行回收器,并行/吞吐量回收器,CMS回收器和G1回收器.想要了解更多关于每种垃圾收集器的信息及它们是如何工作的,请查看这篇来自Takipi博客的非常棒的文章Garbage Collectors—Serial vs. Parallel vs. CMS vs. G1（http://blog.takipi.com/garbage-collectors-serial-vs-parallel-vs-cms-vs-the-g1-and-whats-new-in-java-8/）. 这篇文章同时还讨论了Java8对GC算法的影响及其他细节上的改变.让我们再回到GC算法上,根据Understanding Java Garbage Collection（http://www.cubrid.org/blog/dev-platform/understanding-java-garbage-collection/）这篇文章所述,并发标记和清除GC(即”CMS”)算法才是适合网络服务端应用的最佳算法.并行GC算法适合那些内部可预测的应用.
G1和CMS是并发操作的理想选择,但仍然会引起(应用)频繁停顿.实际的选择取决于你如何取舍.举例来说,尽管选择并行算法会带来更长的GC停顿时间,但相较于其他GC算法,选择并行算法仍是一个好主意.
3.Java 堆
Java内存堆在迎合内存需求方面担任了至关重要角色.通常更好的做法是初始时分配最小的堆,然后通过持续的测试不断增加它的大小.大多数时候优化问题都可以通过增加堆的大小解决,但如果存在大量的GC开销,则该解决方案不起作用.
GC开销还会使吞吐量急剧下降,进而使得应用难以形容的慢.此外,及早调整GC可以帮助你避免堆大小分配的问题.开始的时候,你可以选择任何1GB到8GB的堆大小.当你选择正确的堆大小,老生代和新生代对象的概念也就不需要了.总而言之,堆大小应该取决于老生代和新生代对象的比率,之前的GC优化和对象集合(即所有对象占用的内存大小).
4. 关键应用优化
关键代码优化是优化你的Java应用最好的方式.如果你的应用对GC和堆优化没有反应,那么最好是做架构改进并关注于你的应用是如何处理信息的.使用聪明的算法并管理好对象就能解决大量的问题,包括内存碎片,堆大小问题和垃圾收集的问题.
5.使用最优的函数
Java提供了多个函数来提升算法效率.如果你使用StringBuilder代替简单的String,你可以得到微乎其微的性能提升.不过,我们还有其他方式在代码层面进行优化.让我们看看下面这些优化方法.
.查看更多关于代码的优化Top 10 Easy Performance. Optimisations in Java.（https://blog.jooq.org/2015/02/05/top-10-easy-performance-optimisations-in-java/）
结论
java的性能优化可是一个大课题， 藉着这片文章抛砖引玉。如果您认为文章还需要添加补充，别忘了在下面的评论中分享您的观点。
