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Java 項目優化實戰

wqj97 / 2842人閱讀

摘要:是一款用來分析應用的圖形工具,能夠對應用程序做性能分析和調優。計算特征點特征點根據特征點,計算對應的如果只有一個元素,說明沒有特征值優化二背景接下來解決第二個函數。成果經過這兩個主要的優化,就解決了代碼中的性能問題,成果如下圖所示

本文作者:CODING 工程師 Tan He

1 Visual VM

項目中的某一個接口,在某一場景下(數據量大),性能讓人難以忍受。

那么如何有什么工具可以定位引發性能問題的代碼呢?其實有很多,這里我們使用 Visual VM。

Visual VM 是一款用來分析 Java 應用的圖形工具,能夠對 Java 應用程序做性能分析和調優。如果你使用的 java 7 或者 java 8,那么可以直接在 JDK 的 bin 目錄找到該工具,名稱為 jvisualvm。當然也可以在官網上自行下載。

使用 Visual VM 分析某個接口的性能的方法如下:

結果顯示如下:

通過上圖,我們可以看到比較耗時的方法為 resolveBytePosition 和 rest,getFile 和 currentUser 是網絡請求,暫不考慮。

2 優化一 2.1 背景

首先拿 resolveBytePosition 方法開刀。為了能更容易的解釋 resolveBytePosition 的用途,舉個例子。

給定一個字符串 chars 與該字符串的 UTF-8 二進制數組(空格用來隔開字符數據,實際并不存在):

chars = "just一個test";
bytes = "6A 75 73 74 E4B880 E4B8AA 74 65 73 74";

resolveBytePosition 用來解決給定一個 bytes 的偏移 bytePos 計算 chars 中的偏移 charPos 的問題。比如:

bytePos = 0 (6A) 對應 charPos = 0 (j)
bytePos = 1 (75) 對應 charPos = 1 (u)

如果使用 array[start:] 表示從下標 start 開始截取數組元素至末尾組成的新數組,那么則有:

bytes[bytePos:] = chars[charPos:]

舉例:

bytes[0:] = chars[0:]
bytes[1:] = chars[1:]
bytes[10:] = chars[6:]
2.2 原實現

明白了 resolveBytePosition 的作用,看一下它的實現

public int resolveBytePosition(byte[] bytes, int bytePos) {
    return new String(slice(bytes, 0, bytePos)).length();
}

該解法簡單粗暴,能夠準確的計算出結果,但是缺點顯而易見,頻繁的構建字符串,對性能造成了極大的影響。通過 Visual VM 可以證實我們的推論,通過點擊快照,查看更詳細的方法調用耗時。

2.3 剖析

為了更方便的剖析問題,我們繪制如下表格,用來展示每一個字符的 UTF-8 以及 Unicode 的二進制數據:

j u s t t e s t
UTF-8 6A 75 73 74 E4B880 E4B8AA 74 65 73 74
Unicode 6A 75 73 74 4E00 4E2A 74 65 73 74

接著我們將字節數據轉換為字節長度:

j u s t t e s t
UTF-8 1 1 1 1 3 3 1 1 1 1
Unicode 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1

Java中的使用 char 來表示Unicode,char 的長度為 2 個字節,因此一個 char 足以表示示例中的任何一個字符。

我們使用一個單元格表示一個byte(UTF-8)或一個char(Unicode),并對單元格編號,得到下表:

? j u s t t e s t
bytes 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9101112 13
chars 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

可以得出下面對應關系

bytes[0:] = chars[0:]
bytes[1:] = chars[1:]
bytes[2:] = chars[2:]
bytes[3:] = chars[3:]
bytes[4:] = chars[4:]
bytes[7:] = chars[5:]
bytes[10:] = chars[6:]
... ...
2.3 方案

進行到這一步,高效的算法已經呼之欲出了。算法如下:

把字符 UTF-8 數據的二進制長度不為 1 的稱為特征點。除特征點外,每個字符都是一個字節長度。記下所有特征點的對應關系,對于給定的 bytePos,都可以根據公式計算得到 charPos。

公式為:

charPos = bytePos - preBytePos + preCharPos

舉例:

則本實例中有兩個特征點 ,記作:

bytes[6:] = chars[4:]
bytes[9:] = chars[5:]

如果給定 bytePos 10, 首先找到前一個特征點的對應關系 9(preBytePos) -> 5(preCharPos), 根據公式得出 (10 - 9) + 5 = 6。

2.4 核心代碼

該算法還有一個比較關鍵的問題要解決,即高效的計算一個 char 的字節長度。計算 char 的字節長度的算法參考了 StackOverflow。

// 計算特征點
private int[][] calcSpecialPos(String str) {
    ArrayList specialPos = new ArrayList<>()

    specialPos.add(new int[] {0, 0});

    int lastCharPost = 0;
    int lastBytePos = 0;

    Charset utf8 = Charset.forName("UTF-8");
    CharsetEncoder encoder = utf8.newEncoder();
    CharBuffer input = CharBuffer.wrap(str.toCharArray());
    ByteBuffer output = ByteBuffer.allocate(10);

    int limit = input.limit();
    while(input.position() < limit) {
        output.clear();
        input.mark();
        input.limit(Math.min(input.position() + 2, input.capacity()));
        if (Character.isHighSurrogate(input.get()) && !Character.isLowSurrogate(input.get())) {
            //Malformed surrogate pair
            lastCharPost++;
        }
        input.limit(input.position());
        input.reset();
        encoder.encode(input, output, false);

        int encodedLen = output.position();
        lastCharPost++;
        lastBytePos += encodedLen;

        if (encodedLen != 1) { // 特征點
            specialPos.add(new int[]{lastBytePos, lastCharPost});
        }
    }


    return toArray(specialPos);
}

// 根據特征點,計算 bytePos 對應的 charPos
private int calcPos(int[][] specialPos, int bytePos) {
    // 如果只有一個元素 {0, 0),說明沒有特征值
    if (specialPos.length == 1) return bytePos;

    int pos = Arrays.binarySearch(specialPos,
            new int[] {bytePos, 0},
            (int[] a, int[] b) -> Integer.compare(a[0], b[0]));

    if (pos >= 0) {
        return specialPos[pos][1];
    } else {
        // if binary search not fonund, will return (-(insertion point) - 1),
        // so here -2 is mean -1 to get insertpoint and then -1 to get previous specialPos
        int[] preSpecialPos = specialPos[-pos-2];
        return bytePos - preSpecialPos[0] + preSpecialPos[1];
    }
}
3 優化二 3.1 背景

接下來解決第二個函數 rest。該函數的功能是得到 JsonArray(gson) 的除第一個元素外的所有元素。

由于 rest 是在一個遞歸函數中被調用且遞歸棧很深,因此如果 rest 實現的不夠高效,其影響會被成倍放大。

3.2 原實現
private JsonArray rest(JsonArray arr) {
    JsonArray result = new JsonArray();
    if (arr.size() > 1) {
        for (int i = 1; i < arr.size(); i++) {
            result.add(arr.get(i));
        }
    }
    return result;
}
3.3 剖析

通過調試發現 JsonArray 中存儲了相當大的數據,對于頻繁調用的場景,每次都對其重新構建明顯不是一個明智的選擇。
通過查看返回的 JsonArray 使用情況,我們得到了另一條線索:僅僅使用里面的數據,而不涉及修改。

考慮到 JsonArray 被實現成 final,最后方案確定為實現一個針對 rest 這種需求定制的代理類。

3.4 方案 & 代碼

代理類 JsonArrayWrapper 分別對 first、rest、foreach 等功能進行了實現。

class JsonArrayWrapper implements Iterable {
    private JsonArray jsonArray;

    private int mark;

    public JsonArrayWrapper() {
        this.jsonArray = new JsonArray();
        this.mark = 0;
    }

    public JsonArrayWrapper(JsonArray jsonArray) {
        this.jsonArray= jsonArray;
        this.mark = 0;
    }

    public JsonArrayWrapper(JsonArray jsonArray, int mark) {
        this.jsonArray = jsonArray;
        this.mark = mark;
    }

    public JsonObject first() {
        return jsonArray.get(mark).getAsJsonObject();
    }

    public JsonArrayWrapper rest() {
        return new JsonArrayWrapper(jsonArray, mark+1);
    }

    public int size() {
        return jsonArray.size() - mark;
    }

    public JsonElement get(int n) {
        return jsonArray.get(mark + n);
    }

    public void add(JsonElement jsonElement) {
        jsonArray.add(jsonElement);
    }

    public void addAll(JsonArrayWrapper jsonArrayWrapper) {
        jsonArrayWrapper.forEach(this.jsonArray::add);
    }

    @Override
    public Iterator iterator() {
        JsonArray jsonarray = new JsonArray();
        this.forEach(e -> jsonarray.add(e));
        return jsonarray.iterator();
    }

    @Override
    public void forEach(Consumer action) {
        for (int i=mark; i
4 成果

經過這兩個主要的優化,就解決了代碼中的性能問題,成果如下圖所示:

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