【IT168 技术】作者通过经历的一个项目实例，介绍Java代码优化的过程，总结了优化Java程序的一些最佳实践，分析了进行优化的方法，并解释了性能提升的原因。作者从多个角度分析导致性能低的原因，并逐个进行优化，最终使得程序的性能得到极大提升，增强了代码的可读性、可扩展性。
一、衡量程序的标准
衡量一个程序是否优质，可以从多个角度进行分析。其中，最常见的衡量标准是程序的时间复杂度、空间复杂度，以及代码的可读性、可扩展性。针对程序的时间复杂度和空间复杂度，想要优化程序代码，需要对数据结构与算法有深入的理解，并且熟悉计算机系统的基本概念和原理;而针对代码的可读性和可扩展性，想要优化程序代码，需要深入理解软件架构设计，熟知并会应用合适的设计模式。
首先，如今计算机系统的存储空间已经足够大了，达到了 TB 级别，因此相比于空间复杂度，时间复杂度是程序员首要考虑的因素。为了追求高性能，在某些频繁操作执行时，甚至可以考虑用空间换取时间。
其次，由于受到处理器制造工艺的物理限制、成本限制，CPU主频的增长遇到了瓶颈，摩尔定律已渐渐失效，每隔18个月CPU主频即翻倍的时代已经过去了，程序员的编程方式发生了彻底的改变。在目前这个多核多处理器的时代，涌现了原生支持多线程的语言(如Java)以及分布式并行计算框架(如Hadoop)。为了使程序充分地利用多核CPU，简单地实现一个单线程的程序是远远不够的，程序员需要能够编写出并发或者并行的多线程程序。
最后，大型软件系统的代码行数达到了百万级，如果没有一个设计良好的软件架构，想在已有代码的基础上进行开发，开发代价和维护成本是无法想象的。一个设计良好的软件应该具有可读性和可扩展性，遵循“开闭原则”、“依赖倒置原则”、“面向接口编程”等。
二、项目介绍
本文将介绍笔者经历的一个项目中的一部分，通过这个实例剖析代码优化的过程。下面简要地介绍该系统的相关部分。
该系统的开发语言为Java，部署在共拥有4核CPU的Linux服务器上，相关部分主要有以下操作：通过某外部系统D提供的REST API获取信息，从中提取出有效的信息，并通过JDBC 存储到某数据库系统S中，供系统其他部分使用，上述操作的执行频率为每天一次，一般在午夜当系统空闲时定时执行。为了实现高可用性(High Availability)，外部系统D部署在两台服务器上，因此需要分别从这两台服务器上获取信息并将信息插入数据库中，有效信息的条数达到了上千条，数据库插入操作次数则为有效信息条数的两倍。
为了快速地实现预期效果，在最初的实现中优先考虑了功能的实现，而未考虑系统性能和代码可读性等。系统大致有以下的实现：
• REST API获取信息、数据库操作可能抛出的异常信息都被记录到日志文件中，作为调试用;
• 共有5次数据库连接操作，包括第一次清空数据库表，针对两个外部系统D各有两次数据库插入操作，这5个连接都是独立的，用完之后即释放;
• 所有的数据库插入语句都是使用java.sql.Statement类生成的;
• 所有的数据库插入语句，都是单条执行的，即生成一条执行一条;
• 整个过程都是在单个线程中执行的，包括数据库表清空操作，数据库插入操作，释放数据库连接;
数据库插入操作的JDBC代码散布在代码中。虽然这个版本的系统可以正常运行，达到了预期的效果，但是效率很低，从通过 REST API获取信息，到解析并提取有效信息，再到数据库插入操作，总共耗时100秒左右。而预期的时间应该在一分钟以内，这显然是不符合要求的。
三、代码优化过程
笔者开始分析整个过程有哪些耗时操作，以及如何提升效率，缩短程序执行的时间。通过REST API获取信息，因为是使用外部系统提供的API，所以无法在此处提升效率;取得信息之后解析出有效部分，因为是对特定格式的信息进行解析，所以也无效率提升的空间。所以，效率可以大幅度提升的空间在数据库操作部分以及程序控制部分。下面，分条叙述对耗时操作的改进方法。
1. 针对日志记录的优化
关闭日志记录，或者更改日志输出级别。因为从两台服务器的外部系统D上获取到的信息是相同的，所以数据库插入操作会抛出异常，异常信息类似于“Attempt to insert duplicate record”，这样的异常信息跟有效信息的条数相等，有上千条。这种情况是能预料到的，所以可以考虑关闭日志记录，或者不关闭日志记录而是更改日志输出 级别，只记录严重级别(severe level)的错误信息，并将此类操作的日志级别调整为警告级别(warning level)，这样就不会记录以上异常信息了。本项目使用的是 Java 自带的日志记录类，以下配置文件将日志输出级别设置为严重级别。