java收集器用做高级货归约.pdf

像这样的日志代码会更好： if (log.isLoggable(Level.FINE)) { log.log(Level.FINE, "I am here, and the value of X is {} and Y is {}", new Object[]{calcX(), calcY()}); } 应用的性能取决于它的代码如何编写。例如，如果程序循环遍历数组中的所有元素，JVM 就可以优化数组的边界检查，使循环更快，展开循环能提供额外的加速。但如果循环是为了找到特定元素，那目前还没有什么优化的办法，使得遍历数组和采用HashMap 的版本一样快。以数据库的性能为例，但运行环境的任何部分都可能会引起性能问题。 对于整体系统，采取结构化方法针对系统的所有方面分析性能。CPU 使用率、I/O 延迟、系统整体的吞吐量都必须测量和分析。到那时，我们才能判定到底是哪个组件导致了性能瓶颈。关于这个主题有大量优秀的资源，相关的方法和工具也不只针对Java。假定你已经完成了分析，并且判断出是运行环境中Java 组件的性能需要改善。 ——参考资料：仅个人学习，未详尽测试，请自行调试!！ 在Java编程中，性能优化是至关重要的，尤其是在处理大规模数据或高并发场景时。日志输出的优化可以显著提升应用的性能，例如标题中提到的日志优化方式：使用`log.isLoggable()`来检查日志级别，避免无用的计算。只有当日志级别开启时，才会执行`log.log()`中的详细操作，这样可以防止在不需要记录日志时浪费计算资源。 描述中提到了Java虚拟机（JVM）的优化技术，如数组边界检查的优化和循环展开，这些都是JVM为了提升程序执行效率而进行的内部处理。然而，对于特定元素查找的循环，JVM目前可能无法像HashMap那样提供快速查找。这强调了选择合适的数据结构（如HashMap）对于性能的重要性，以及在性能分析中不应忽视代码逻辑的影响。 在分析性能瓶颈时，我们需要关注CPU利用率、I/O延迟和系统整体吞吐量等指标。一旦确定了问题所在，可以针对性地优化Java组件。例如，标签"代码"暗示我们将关注Java代码层面的优化。 在部分内容中，展示了两种不同的Java代码实现方式，都是为了将交易按货币类型分组。第一种方式使用传统的for循环和HashMap，这需要多次查询和插入操作。第二种方式利用Java 8的Stream API和`collect()`方法，配合`groupingBy()`函数，可以更简洁地完成相同任务。`groupingBy()`接收一个函数（这里为`Transaction::getCurrency`），根据该函数的返回值对交易进行分类，最终构建出一个Currency到Transaction列表的映射。这种方式通常比手动遍历更加高效，因为它能够利用内部并行化和优化机制。 `collect()`方法是Java 8引入的，它用于将Stream转换为其他形式，如列表、集合或特定的聚合结果。`Collector`接口是`collect()`方法的参数，它定义了收集过程的规则，包括累积、合并和生成最终结果的策略。`Collectors`工具类提供了许多预定义的Collector，如`toList()`，它会将Stream元素收集到一个List中。 优化Java代码不仅涉及日志输出的效率，还包括合理使用数据结构、理解JVM优化机制以及利用Java新特性如Stream API来提高代码执行效率。性能分析是一个系统性的工作，需要全面考虑CPU、内存、I/O等多个层面，通过工具和技巧定位和解决性能瓶颈。