最近“全網(wǎng)域(Web Scale)”一詞被炒得火熱,人們也正在通過擴展他們的應(yīng)用程序架構(gòu)來使他們的系統(tǒng)變得更加“全網(wǎng)域”。但是究竟什么是全網(wǎng)域?或者說如何確保全網(wǎng)域?
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擴展在全網(wǎng)域優(yōu)化中的表現(xiàn)則完全不同,比如確保成功處理一條數(shù)據(jù)的算法也可成功處理10條、100條甚至100萬條數(shù)據(jù)。無論這種度量類型是是否可行,事件復(fù)雜度(大O符號)是最佳描述。延遲是性能擴展殺手。你會想盡辦法將所有的運算處理在同一臺機器上進(jìn)行。這就是所謂的縱向擴展(Scaling up)。
如果天上能掉餡餅的話(當(dāng)然這是不可能的),我們或許能把橫向擴展和縱向擴展組合起來。但是,今天我們只打算介紹下面幾條提升效率的簡單方法。
大O符號Java 7的 ForkJoinPool 和Java8 的并行數(shù)據(jù)流(parallel Stream) 都對并行處理有所幫助。當(dāng)在多核處理器上部署Java程序時表現(xiàn)尤為明顯,因所有的處理器都可以訪問相同的內(nèi)存。
所以,這種并行處理較之在跨網(wǎng)絡(luò)的不同機器上進(jìn)行擴展,根本的好處是幾乎可以完全消除延遲。
但不要被并行處理的效果所迷惑!請謹(jǐn)記下面兩點:
降低算法復(fù)雜度毫無疑問是改善性能最行之有效的辦法。比如對于一個 HashMap 實例的 lookup() 方法來說,事件復(fù)雜度 O(1) 或者空間復(fù)雜度 O(1) 是最快的。但這種情況往往是不可能的,更別提輕易地實現(xiàn)。
如果你不能降低算法的復(fù)雜度,也可以通過找到算法中的關(guān)鍵點并加以改善的方法,來起到改善性能的作用。假設(shè)我們有下面這樣的算法示意圖:
該算法的整體時間復(fù)雜度為 O(N3),如果按照單獨訪問順序計算也可得出復(fù)雜度為 O(N x O x P)。但是不管怎樣,在我們分析這段代碼時會發(fā)現(xiàn)一些奇怪的場景:
在沒有生產(chǎn)數(shù)據(jù)參照的情況下,我們可能會輕易的得出要優(yōu)化“高開銷操作”的結(jié)論。但我們做出的優(yōu)化對交付的產(chǎn)品沒有起到任何效果。
優(yōu)化的金科玉律不外乎以下內(nèi)容:
理論就先談到這里。假設(shè)我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了問題出現(xiàn)在了右分支上,很有可能是因產(chǎn)品中的簡單處理因耗費了大量的時間而失去響應(yīng)(假設(shè)N、O和 P 的值非常大), 請注意文章中提及的左分支的時間復(fù)雜度為 O(N3)。這里所做出的努力并不能擴展,但可以為用戶節(jié)省時間,將困難的性能改善推遲到后面再進(jìn)行。
這里有10條改善Java性能的小建議:
1、使用StringBuilder
StingBuilder 應(yīng)該是在我們的Java代碼中默認(rèn)使用的,應(yīng)該避免使用 + 操作符?;蛟S你會對 StringBuilder 的語法糖(syntax sugar)持有不同意見,比如:
String x = "a" + args.length + "b";
文章題目:10種簡單的Java性能優(yōu)化-創(chuàng)新互聯(lián)
鏈接URL:http://muchs.cn/article44/idshe.html
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