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# Java性能问题

# 问题一：CPU高负载问题

# 问题描述

  • 死循环或无限递归
  • 频繁的垃圾回收（GC）
  • 线程数量过多
  • 复杂计算或算法效率低下

# 解决方案

  1. 代码优化
// 优化算法复杂度
// 优化前：O(n²)的冒泡排序
public void bubbleSort(int[] arr) {
    for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
        for (int j = 0; j < arr.length - 1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                int temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

// 优化后：使用Java内置排序
Arrays.sort(arr); // 使用改进的快速排序，平均时间复杂度O(nlogn)
  1. 线程池管理
// 创建合理大小的线程池
int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(processors + 1);

// 提交任务到线程池
executor.submit(() -> {
    // 任务执行逻辑
});
  1. JVM调优
# 设置合理的堆内存大小
-Xms4g -Xmx4g

# 设置新生代大小
-Xmn1g

# 设置GC策略
-XX:+UseG1GC
  1. 最佳实践
  • 使用性能分析工具（如JProfiler）定位热点
  • 采用缓存减少重复计算
  • 优化数据结构和算法
  • 合理配置线程池参数

# 问题二：系统响应延迟

# 问题描述

  • 数据库查询性能差
  • 网络延迟高
  • 同步调用阻塞
  • GC停顿频繁

# 解决方案

  1. 数据库优化
-- 优化前
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%张%'

-- 优化后
SELECT id, name, age FROM users WHERE name LIKE '张%'
AND id > last_id ORDER BY id LIMIT 100
  1. 异步处理
// 使用CompletableFuture实现异步调用
CompletableFuture<Result> future1 = CompletableFuture
    .supplyAsync(() -> service1.call());
CompletableFuture<Result> future2 = CompletableFuture
    .supplyAsync(() -> service2.call());

// 合并结果
CompletableFuture.allOf(future1, future2)
    .thenAccept(v -> {
        Result result1 = future1.get();
        Result result2 = future2.get();
        // 处理结果
    });
  1. 缓存应用
// 使用多级缓存策略
public User getUserWithMultiCache(Long userId) {
    // 先查本地缓存
    User user = localCache.get(userId);
    if (user != null) {
        return user;
    }
    
    // 再查Redis
    user = redisCache.get(userId);
    if (user != null) {
        localCache.put(userId, user);
        return user;
    }
    
    // 最后查数据库
    user = userMapper.selectById(userId);
    if (user != null) {
        redisCache.put(userId, user);
        localCache.put(userId, user);
    }
    return user;
}
  1. 最佳实践
  • 使用连接池管理数据库连接
  • 采用异步编程模型
  • 合理使用缓存策略
  • 优化GC参数配置

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