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java频繁的new对象优化⽅案import java.io.Serializable;import java.util.Collection;import java.util.concurrent.Callable;import org.springframework.web.context.request.async.WebAsyncTask;import com.github.miemiedev.mybatis.paginator.domain.PageList; /*** 对于将会频繁创建的对象，我们要让这个类实现Cloneable接⼝,通过getInstance()函数处理获取对象* clone的最⼤特点就是，不会去调⽤任何构造⽅法,提⾼很多频繁new对象产⽣的时耗** @作者 light-zhang* @时间 2018年8⽉16⽇* @file WebAsyncSupport.java**/public final class WebAsyncSupport implements Serializable, Cloneable {private static final long serialVersionUID = -1642396555652972191L;private static WebAsyncSupport support = new WebAsyncSupport();private WebAsyncSupport() {super();}/*** 调⽤对象创建优化** @return*/public static WebAsyncSupport getInstance() {try {return (WebAsyncSupport) support.clone();} catch (CloneNotSupportedException e) {e.printStackTrace();}return new WebAsyncSupport();}/*** 分页参数处理** @param items* @param containsTotalCount* @return*/public WebAsyncTask<ReturnMsg> asyncPageList(Collection<?> items, boolean containsTotalCount) {ReturnMsg m = null;m = ReturnMsg.getPage("SUCCESS", HttpStatusCode.OK, items, null);if (containsTotalCount) {// 使⽤containsTotalCount来决定查不查询totalCount，即返回ArrayList还是PageList@SuppressWarnings("unchecked")final PageList<Object> pageData = (PageList<Object>) items;if (!validateListNull(pageData)) {m = ReturnMsg.getPage("SUCCESS", HttpStatusCode.OK, pageData, pageData.getPaginator());}}return this.getWebAsyncTask(m);}/*** 异步任务处理** @param m* @return*/public WebAsyncTask<ReturnMsg> getWebAsyncTask(ReturnMsg m) {return new WebAsyncTask<ReturnMsg>(1000, new Callable<ReturnMsg>() {@Overridepublic ReturnMsg call() throws Exception {return m;}});}/*** 验证数组参数** @param list* @return*/public static boolean validateListNull(Collection<?> list) { return (list == null || list.isEmpty()) ? true : false;}}。
优化代码运行速度的方法与技巧优化代码运行速度是提高程序性能的重要任务之一。
下面是一些可以帮助你提升代码性能的方法和技巧。
1.选择合适的数据结构：不同的数据结构在不同的操作和查询方面有不同的效率。
选择最适合你的需求的数据结构，可以显著提高代码的性能。
2.使用更高效的算法：选择更高效的算法可以使代码更加快速和高效。
例如，排序算法的选择对性能有很大的影响。
3.减少循环次数：避免不必要的循环嵌套和重复计算。
尽量以最少的循环次数完成任务。
4.避免不必要的函数调用：函数调用时会有一定的开销。
如果可以避免不必要的函数调用，可以提高代码性能。
5.使用位运算代替乘除法运算：乘除法运算通常比位运算慢。
在合适的场景下，可以使用位运算代替乘除法运算，提高代码性能。
6.使用缓存进行优化：利用缓存机制，将频繁使用的数据存储在缓存中，减少访问内存的开销，提高代码性能。
7.避免过多的内存分配和释放：频繁的内存分配和释放会影响代码的性能。
尽量减少内存分配和释放的次数，可以使用对象池或者复用对象的方式来减少内存的开销。
8.使用并行计算：利用多线程或者并行计算框架，将计算任务分解成多个子任务并行执行，提高代码的运行速度。
9.减少磁盘和网络I/O操作：磁盘和网络I/O操作通常是程序性能的瓶颈之一。
减少对磁盘和网络的读写操作，可以提高代码的性能。
10.使用编译器优化选项：不同的编译器有不同的优化选项，可以根据编译器的不同选择合适的优化选项，提高代码的性能。
11.减少异常的使用：异常处理会有一定的开销。
在合适的场景下，可以减少异常的使用，提高代码性能。
12.使用缓存优化数据库操作：频繁的数据库查询和更新会影响代码的性能。
可以使用缓存机制来减少对数据库的访问，提高代码性能。
13.避免过度优化：过度的代码优化可能会导致代码复杂度增加，可读性和可维护性下降。
在优化代码时，需要平衡代码性能和代码质量之间的关系。
总结起来，优化代码运行速度需要考虑多个因素，包括选择合适的数据结构和算法、减少不必要的循环和函数调用、使用位运算和缓存优化、并行计算、减少磁盘和网络I/O操作等。
《Java性能调优指南》随着互联网的飞速发展，Java作为一种重要的编程语言，被越来越广泛地应用于各个领域。
但是，Java程序的性能问题也随之出现。
如何调优Java 程序的性能，成为了每个开发人员需要解决的难题。
本文将为大家介绍Java性能调优的指南。
一、JVM参数设置JVM（Java虚拟机）参数设置是Java性能调优的关键。
JVM有众多的参数，不同的参数设置会对Java程序的性能产生不同的影响。
常用的JVM参数设置包括以下几个方面：1. 内存设置内存是Java程序的一大瓶颈。
如果内存设置不合理，会导致Java程序频繁地进行垃圾回收，造成程序的延迟和不稳定。
在设置内存参数时需要注意以下几点：- -Xmx: 最大堆内存，设置合理的最大堆内存大小可以减少JVM的垃圾回收次数，提高程序性能。
- -Xms: 初始堆内存，设置合理的初始堆内存大小可以加快程序启动时间，提高程序性能。
- -XX:NewRatio: 新生代与老年代的比例，如果设置得当，可以减少垃圾回收的次数。
通常新生代的大小为总堆容量的1\/3或1\/4，老年代的大小为总堆容量的2\/3或3\/4。
2. 垃圾回收设置垃圾回收是Java程序中必不可少的一部分。
合理的垃圾回收参数设置可以提高程序性能。
常用的垃圾回收参数设置包括以下几点：- -XX:+UseParallelGC: 使用并行GC，适用于多核CPU。
- -XX:+UseConcMarkSweepGC: 使用CMS GC，适用于大型Web应用程序。
- -XX:+UseG1GC: 使用G1 GC，适用于大内存应用程序。
3. JIT设置JIT（即时编译器）是Java程序中非常重要的一部分。
合理的JIT参数设置可以提高程序的性能。
常用的JIT参数设置包括以下几点：- -XX:+TieredCompilation: 启用分层编译，可以提高程序启动时间和性能。
- -XX:CompileThreshold: JIT编译阈值，设置JIT编译的最小方法调用次数，可以提高程序性能。
关于国内网表软件、零代码、低代码软件等快速开发软件选型随着经济的快速发展，当前市场上对于快速开发软件需求和呼声很高。
其目标是，由业务人员（非技术人员）快速完成软件的定义，快速上线、快速应用，以便适应需求的快速变化。
笔者在选型相关软件时，涉及网表软件、零代码软件、低代码软件等、耗费了大量时间，为减少有相关需求的人员走弯路，特整理本文档，供参考。
一、快速开发软件的引入传统的软件开发模式存在天然的缺陷，相关缺陷如下：1、研发周期长，失败概率大传统软件研发一般采用爆布工、敏捷式的开发模式，需要经历可行性研究、需求、设计、编码、测试、上线试运营和正式运营等生命周期的管理，软件从需求到上线一般需要致少6个月的周期，而大多数软件这一过程在8个月以上。
这一长周期，与当前经营发展不相适应，当前企业经营情况以月为单位发生变化，在2到3个月周期间，需要对业务进行调整，这导致原有需求发生变化；同时，企业组织机构调整周期约为11到12个月，企业组织机构的调整也导致需求变化。
实际上意味着软件开发过程中，需求已经变动；或者软件投产不久，需求已经变化，也就意味着软件马上需要重构。
传统软件研发过程，不能适应当前企业经营发展速度。
2、需要专业技术人员，需求转化存在障碍传统软件研发需要专业的产品经理、需求分析师、程序员、测试工程师等大量专业的人员，这些人员一般专业能力偏计算机软件技术，对于企业的经营管理了解往往不深入，因此，在业务需求转化为软件产品时，存在天然的障碍，最终软件产品成品往往偏离于企业业务人员需求。
其表现结果为，业务人员认为软件不好用、不可用，软件增加工作负担等。
3、软件投入成本大，软件调整受限，软件失败概率大传统软件大多为定制性开发，需专业人员投入，其成本往往很高，一套软件往往达到150万元以上，而受限于需求变更，可能引起研发成本的大幅变更，软件供应商一般不欢迎变更需求，甚至在合同中约定变更需求工作量。
而这与实际企业业务需求的获取过程形成矛盾。
java加快流处理速度的方法Java是一种通用、面向对象的编程语言，广泛应用于各个领域。
对于需要处理大量数据的应用程序，加快Java流处理速度是提升整体性能的关键。
以下是加快Java流处理速度的几种方法：1. 使用缓冲区（Buffering）：通过使用缓冲区，可以减少磁盘或网络读写操作的次数，从而提高流处理速度。
在Java中，可以通过使用BufferedReader和BufferedWriter类来实现读写缓冲区的功能。
示例代码：```javaBufferedReader reader = new BufferedReader(newFileReader("input.txt"));BufferedWriter writer = new BufferedWriter(newFileWriter("output.txt"));String line;while ((line = reader.readLine()) != null) {// 处理数据writer.write(line);}reader.close();writer.close();```2. 使用并行流（Parallel Streams）：Java 8引入了并行流的概念，允许将大数据集分成多个部分并行处理，提高流处理速度。
通过使用stream()方法将流转换为并行流，可以利用多核处理器的能力来加速处理。
```javaList<String> data = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", "e");data.parallelStream().forEach(System.out::println);```3. 优化循环操作：在Java中，使用for循环时，尽可能减少循环内的不必要操作，以降低性能开销。
Java中的性能优化有哪些常见方法在 Java 开发中，性能优化是一个至关重要的环节。
随着应用规模的不断扩大和用户需求的日益增长，确保程序能够高效运行、快速响应变得尤为重要。
下面我们就来探讨一下 Java 中的一些常见性能优化方法。
一、算法和数据结构的选择选择合适的算法和数据结构是性能优化的基础。
例如，对于频繁的插入和删除操作，链表可能比数组更合适；对于快速查找操作，哈希表可能比线性搜索更高效。
在实际开发中，需要根据具体的业务需求和数据特点，选择最优的数据结构和算法。
比如，在一个需要快速查找元素是否存在的场景中，如果使用线性搜索，时间复杂度为 O(n)，而使用哈希表，平均时间复杂度可以达到O(1)。
这将大大提高程序的执行效率。
二、减少对象创建和销毁在 Java 中，对象的创建和销毁是相对耗费资源的操作。
因此，应尽量减少不必要的对象创建和销毁。
可以通过对象复用、使用对象池等方式来实现。
例如，在一个循环中，如果每次都创建一个新的对象，会导致大量的内存分配和垃圾回收操作。
可以将对象创建放在循环外部，或者使用对象池来重复利用已经创建的对象。
另外，使用基本数据类型代替对象类型也能减少对象创建的开销。
比如，如果只需要存储一个整数，使用`int`类型而不是`Integer`对象。
三、字符串操作的优化字符串操作在很多应用中都非常常见，因此对字符串操作进行优化也能显著提升性能。
避免频繁的字符串拼接操作，因为这会创建新的字符串对象。
可以使用`StringBuilder`或`StringBuffer`类来进行字符串的拼接，它们在内部进行了优化，能够减少对象的创建。
在字符串比较时，如果不需要区分大小写，可以使用`equalsIgnoreCase(）｀方法，而不是先将字符串转换为小写或大写后再进行比较，这样可以减少额外的字符串转换操作。
四、合理使用缓存缓存是一种常见的性能优化手段。
可以将经常使用的数据或计算结果缓存起来，避免重复计算或重复获取数据。
Java中性能优化的35种⽅法汇总前⾔对程序员们来说，代码优化是⼀个很重要的课题。
可能有些⼈觉得没⽤，⼀些细⼩的地⽅有什么好修改的，改与不改对于代码的运⾏效率有什么影响呢？这个问题我是这么考虑的，就像⼤海⾥⾯的鲸鱼⼀样，它吃⼀条⼩虾⽶有⽤吗？没⽤，但是，吃的⼩虾⽶⼀多之后，鲸鱼就被喂饱了。
代码优化也是⼀样，如果项⽬着眼于尽快⽆BUG上线，那么此时可以抓⼤放⼩，代码的细节可以不精打细磨；但是如果有⾜够的时间开发、维护代码，这时候就必须考虑每个可以优化的细节了，⼀个⼀个细⼩的优化点累积起来，对于代码的运⾏效率绝对是有提升的。
代码优化的⽬标是：1、减⼩代码的体积2、提⾼代码运⾏的效率代码优化细节1、尽量指定类、⽅法的final修饰符带有final修饰符的类是不可派⽣的。
在Java核⼼API中，有许多应⽤final的例⼦，例如ng.String，整个类都是final的。
为类指定final修饰符可以让类不可以被继承，为⽅法指定final修饰符可以让⽅法不可以被重写。
如果指定了⼀个类为final，则该类所有的⽅法都是final的。
Java编译器会寻找机会内联所有的final⽅法，内联对于提升Java运⾏效率作⽤重⼤，具体参见Java 运⾏期优化。
此举能够使性能平均提⾼50%。
2、尽量重⽤对象特别是String对象的使⽤，出现字符串连接时应该使⽤StringBuilder/StringBuffer代替。
由于Java虚拟机不仅要花时间⽣成对象，以后可能还需要花时间对这些对象进⾏垃圾回收和处理，因此，⽣成过多的对象将会给程序的性能带来很⼤的影响。
3、尽可能使⽤局部变量调⽤⽅法时传递的参数以及在调⽤中创建的临时变量都保存在栈中速度较快，其他变量，如静态变量、实例变量等，都在堆中创建，速度较慢。
另外，栈中创建的变量，随着⽅法的运⾏结束，这些内容就没了，不需要额外的垃圾回收。
4、及时关闭流Java编程过程中，进⾏数据库连接、I/O流操作时务必⼩⼼，在使⽤完毕后，及时关闭以释放资源。
网格布局优化方法与实践提升网页加载速度的秘诀提供卓越的用户体验与性能表现随着互联网的发展，网页加载速度成为了用户体验的重要指标之一。
而网格布局优化方法的应用可以显著提升网页的加载速度，从而为用户提供更好的体验。
本文将介绍网格布局优化的基本原理、常用方法以及实践案例，旨在帮助开发人员提高网页性能表现。
一、网格布局优化的基本原理网格布局是一种基于网格系统的网页设计方法，通过将网页划分为多个网格单元来布局页面元素。
这种布局方式可以使网页元素的排列更加整齐、有序，从而提高网页的可读性和可维护性。
在网格布局优化中，主要依靠以下几个原理来提升网页加载速度：1. 减少HTTP请求数量：当网页中包含大量的元素时，每个元素都需要发送一个HTTP请求来获取，这将导致网页加载速度变慢。
通过网格布局的优化，可以将多个元素合并为一个元素，从而减少HTTP请求数量，提升加载速度。
2. 减小文件大小：网页中的文件大小直接影响加载速度。
通过网格布局的优化，可以减小网页文件的大小，从而提高加载速度。
例如，可以通过合并和压缩CSS和JavaScript文件、优化图片等方式来减小文件大小。
3. 优化代码结构：代码的结构也会对网页的加载速度产生影响。
通过使用网格布局的优化方法，可以使网页的结构更加简洁、轻量，减少不必要的代码，从而提升加载速度。
二、网格布局优化的常用方法下面将介绍几种常用的网格布局优化方法，以提升网页加载速度和性能表现。
1. CSS Sprites技术：CSS Sprites技术是一种将多个小图片合并为一张大图片的方法。
通过使用CSS Sprites技术，可以减少HTTP请求数量，提高加载速度。
在网格布局中，可以将多个网格单元的背景图片合并为一张大图，并通过CSS的background-position属性来定位每个网格单元的背景图片。
2. 图片优化：在网页中，图片往往是文件大小较大的元素之一。
通过优化图片的大小、格式和质量，可以减小图片文件的大小，从而提高加载速度。
优化算法的常用技巧与思路分享优化算法是指对算法进行改进，使其执行效率更高、内存占用更少，或者解决问题的精确度更高等方面。
以下是一些常用的优化算法的技巧和思路：1.时间复杂度分析：首先要对算法的时间复杂度进行分析，找出算法中时间复杂度较高的部分。
在优化算法时，通常要先关注时间复杂度较高的部分，因为这部分对整体程序的性能影响最大。
2.算法改进：有时候可以通过改进算法的思路来优化算法。
比如，可以通过使用动态规划、回溯、剪枝等技巧来减少计算量或者排除无效部分，从而提高算法的运行效率。
3.数据结构选择：选择合适的数据结构可以大大减少程序的时间和空间复杂度。
比如，使用哈希表来替代列表可以大幅提高查找的速度；使用堆来替代普通数组可以加速排序等。
4.空间换时间：有时候可以通过牺牲一些额外的空间来提高算法的运行效率。
比如，可以使用缓存来存储一些计算结果，避免重复计算；可以使用辅助数组来快速查找，等等。
5.并行处理：对于一些密集型的计算任务，可以考虑使用并行处理来提高计算速度。
比如，可以使用多线程、多进程或者GPU加速来同时处理多个计算任务，提高计算效率。
6.优化循环：通常循环是程序中最常执行的部分，因此优化循环对程序的性能有着重要影响。
可以通过减少循环的次数、减少循环内部的计算量、合并循环等方式来优化循环。
7.缓存命中率优化：在程序中频繁访问的数据可以存储在高速缓存中，以减少访问内存和IO的时间。
通过合理地设计数据结构和算法，可以提高缓存的命中率，从而加速程序的执行。
8. IO优化：对于涉及到大量IO操作的程序，可以考虑使用缓冲等技术来减少IO的次数，从而提高程序的执行效率。
9.算法并行化：对于一些可以并行计算的问题，可以考虑使用并行算法来提高计算速度。
比如，可以使用并行矩阵乘法来加速矩阵计算；可以使用并行图搜索来加速图算法等。
10.异步计算：对于一些非线性计算任务，可以考虑使用异步计算来提高计算效率。
通过将计算任务分解为独立的子任务，并使用多线程或者异步IO来执行这些子任务，可以实现计算的并发执行，从而提高计算速度。
记⼀次Java导出⼤批量Excel优化常⽤的excel导出⽅案，详情见，其中jxl、esayEscel 底层都是基于 poi，它们仅仅是对 poi 进⾏了封装，使导出 excel 的代码更加简洁（封装poi，导出 excel 的⼯具类有很多，jxl 和 esayExcel 使⽤的⽐较多）。
所以，如果遇到 excel 导出效率低下，直接基于 poi 导出 Excel，效率肯定是最⾼的，只是代码⽐较繁琐与杂乱。
我主要是基于 esayExcel （⽬前使⽤⽐较多），对其 api 进⾏衍⽣与应⽤，解决导出⼤量 Excel 导致的 OOM，或者数据超界异常：ng.IllegalArgumentException: Invalid row number (1048576) outside allowable range (0..1048575)应⽤是基于100W条数据进⾏的测试，数据的获取代码如下1package bean;23import com.alibaba.excel.annotation.ExcelProperty;4import com.alibaba.excel.annotation.format.DateTimeFormat;5import com.alibaba.excel.annotation.format.NumberFormat;6import lombok.Data;7import lombok.experimental.Accessors;89import java.util.Date;1011/**12 * @author dz13 * @date 2021-11-06 上午 9:1414*/15 @Accessors(chain = true)16 @Data17public class ExcelBean {1819 @ExcelProperty("主键id")20private String id;2122 @ExcelProperty("姓名")23private String name;2425 @ExcelProperty("地址")26private String address;2728 @ExcelProperty("年龄")29private Integer age;3031 @ExcelProperty("数量")32private Integer number;3334 @NumberFormat("#.##")35 @ExcelProperty("⾝⾼")36private Double high;3738 @ExcelProperty("距离")39private Double distance;4041 @DateTimeFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")42 @ExcelProperty("开始时间")43private Date startTime;4445 @ExcelProperty("结束时间")46private Date endTime;47 }1/**2 * 获取excel 导出的数据3 *4 * @return list 集合5*/6private List<ExcelBean> getDate() {7 ("开始⽣成数据");8 Date date = new Date();9long startTime = System.currentTimeMillis();10 List<ExcelBean> list = Lists.newArrayList();11for (int i = 0; i < 1000000; i++) {12 ExcelBean bean = new ExcelBean();13 bean.setId(UUID.randomUUID().toString()).14 setName("隔壁⽼樊" + i).15 setAddress("北京市朝阳区酒仙桥" + i + "路").16 setAge(i).17 setNumber(i + 10000).18 setHigh(1.234 * i).19 setDistance(1.234 * i).20 setStartTime(date).21 setEndTime(date);22 list.add(bean);23 }24 ("数据⽣成结束，数据量={}，耗时={}ms", list.size(), System.currentTimeMillis() - startTime);25return list;26 }pom 依赖1<dependency>2<groupId>org.projectlombok</groupId>3<artifactId>lombok</artifactId>4</dependency>5<dependency>6<groupId>com.alibaba</groupId>7<artifactId>easyexcel</artifactId>8<version>2.2.10</version>9</dependency>依赖 esayexcel 时，如果项⽬已经依赖了 poi，有可能会产⽣jar 包依赖冲突（easyexcel底层也是基于 poi），解决⽅案如下：⽅案⼀：查看 easyexcel 中依赖的 poi 的版本，然后将项⽬其余地⽅的版本修改成该版本，使项⽬依赖的 poi 版本和 easyexcel 依赖的版本⼀致⽅案⼆：在 esayexcel 中将 poi 的依赖排除掉，如下<dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>easyexcel</artifactId><version>2.2.10</version><exclusions><exclusion><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi-ooxml</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi-ooxml-schemas</artifactId></exclusion></exclusions></dependency>常量的定义1public static final String FILE_NAME = "D:\\test_" + System.currentTimeMillis() + ".xlsx";2// 每个 sheet 写⼊的数据3public static final int NUM_PER_SHEET = 300000;4// 每次向 sheet 中写⼊的数据（分页写⼊）5public static final int NUM_BY_TIMES = 50000;1.EasyExcel 导出 excel 应⽤使⽤ esayExcel ⾃带的 api 导出 excel 的应⽤，代码如下1/**2 * ⽅法⼀：将数据写⼊到excel3 * 直接调⽤api，适合⼩数据量4 * 100W条数据33s5*/6 @Test7public void writeExcelByApi() {8 String fileName = FILE_NAME;9 ("导出excel名称={}", fileName);10long startTime = System.currentTimeMillis();11// 直接调⽤api12 List<ExcelBean> date = getDate();13 EasyExcel.write(fileName, ExcelBean.class).sheet().doWrite(date);14 ("导出excel结束,数据量={}，耗时={}ms", date.size(), System.currentTimeMillis() - startTime);15 }当 list 对象数据量太多，就会产⽣异常：原因是单个 excel ⼀个 sheet 的最⼤数据量为 10485751 ng.IllegalArgumentException: Invalid row number (1048576) outside allowable range (0..1048575)23 at org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet.createRow(SXSSFSheet.java:123)4 at org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet.createRow(SXSSFSheet.java:65)5 at com.alibaba.excel.util.WorkBookUtil.createRow(WorkBookUtil.java:70)6 at com.alibaba.excel.write.executor.ExcelWriteAddExecutor.addOneRowOfDataToExcel(ExcelWriteAddExecutor.java:67)7 at com.alibaba.excel.write.executor.ExcelWriteAddExecutor.add(ExcelWriteAddExecutor.java:56)8 at com.alibaba.excel.write.ExcelBuilderImpl.addContent(ExcelBuilderImpl.java:58)9 at com.alibaba.excel.ExcelWriter.write(ExcelWriter.java:161)10 at com.alibaba.excel.ExcelWriter.write(ExcelWriter.java:146)11 at com.alibaba.excel.write.builder.ExcelWriterSheetBuilder.doWrite(ExcelWriterSheetBuilder.java:61)12 at mytest.TestExcel.writeExcelByApi(TestExcel.java:40)13 at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)14 at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)15 at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)16 at ng.reflect.Method.invoke(Method.java:498)17 at org.junit.runners.model.FrameworkMethod$1.runReflectiveCall(FrameworkMethod.java:59)18 at org.junit.internal.runners.model.ReflectiveCallable.run(ReflectiveCallable.java:12)19 at org.junit.runners.model.FrameworkMethod.invokeExplosively(FrameworkMethod.java:56)20 at org.junit.internal.runners.statements.InvokeMethod.evaluate(InvokeMethod.java:17)21 at org.junit.runners.ParentRunner$3.evaluate(ParentRunner.java:306)22 at org.junit.runners.BlockJUnit4ClassRunner$1.evaluate(BlockJUnit4ClassRunner.java:100)23 at org.junit.runners.ParentRunner.runLeaf(ParentRunner.java:366)24 at org.junit.runners.BlockJUnit4ClassRunner.runChild(BlockJUnit4ClassRunner.java:103)25 at org.junit.runners.BlockJUnit4ClassRunner.runChild(BlockJUnit4ClassRunner.java:63)26 at org.junit.runners.ParentRunner$4.run(ParentRunner.java:331)27 at org.junit.runners.ParentRunner$1.schedule(ParentRunner.java:79)28 at org.junit.runners.ParentRunner.runChildren(ParentRunner.java:329)29 at org.junit.runners.ParentRunner.access$100(ParentRunner.java:66)30 at org.junit.runners.ParentRunner$2.evaluate(ParentRunner.java:293)31 at org.junit.runners.ParentRunner$3.evaluate(ParentRunner.java:306)32 at org.junit.runners.ParentRunner.run(ParentRunner.java:413)33 at org.junit.runner.JUnitCore.run(JUnitCore.java:137)34 at com.intellij.junit4.JUnit4IdeaTestRunner.startRunnerWithArgs(JUnit4IdeaTestRunner.java:69)35 at com.intellij.rt.junit.IdeaTestRunner$Repeater.startRunnerWithArgs(IdeaTestRunner.java:33)36 at com.intellij.rt.junit.JUnitStarter.prepareStreamsAndStart(JUnitStarter.java:220)37 at com.intellij.rt.junit.JUnitStarter.main(JUnitStarter.java:53)2.EasyExcel 导出 excel 应⽤优化⼀：execl 数据量超过1048575将数据写⼊到不同的 sheet，保证每个 sheet 的数据量⼩于 1048575 ⾏，解决此问题，代码如下1/**2 * ⽅法⼆：导出多个sheet3 * easyExcel 底层是 POI 实现的，POI 单个sheet 最多只能导出 1048576 ⾏，超过该⾏数，会产⽣如下异常4 * ng.IllegalArgumentException: Invalid row number (1048576) outside allowable range (0..1048575)5 * <p>6 * 11:57:55.541 [main] INFO mytest.TestExcel - 写⼊sheet=sheet0，数据量300000-0=300000，耗时=6055ms7 * 11:57:59.701 [main] INFO mytest.TestExcel - 写⼊sheet=sheet1，数据量600000-300000=300000，耗时=4159ms8 * 11:58:03.827 [main] INFO mytest.TestExcel - 写⼊sheet=sheet2，数据量900000-600000=300000，耗时=4126ms9 * 11:58:05.193 [main] INFO mytest.TestExcel - 写⼊sheet=sheet3，数据量1000000-900000=100000，耗时=1366ms10 * 11:58:17.418 [main] INFO mytest.TestExcel - 导出excel结束,总数据量=1000000，耗时=31297ms11*/12 @Test13public void writeExcelByMulSheet() {14 String fileName = FILE_NAME;15 ("导出excel名称={}", fileName);16long startTime = System.currentTimeMillis();17// 获取数据18 List<ExcelBean> date = getDate();19// 获取 sheet 的个数20int sheetNum = date.size() % NUM_PER_SHEET == 0 ? date.size() / NUM_PER_SHEET : date.size() / NUM_PER_SHEET + 1;21// 指定写⼊的⽂件22 ExcelWriter excelWriter = EasyExcel.write(fileName, ExcelBean.class).build();23for (int i = 0; i < sheetNum; i++) {24long l = System.currentTimeMillis();25// 设置 sheet 的名字（sheet不能相同）26 String sheetName = "sheet" + i;27 WriteSheet writeSheet = EasyExcel.writerSheet(i, sheetName).build();28int startNum = i * NUM_PER_SHEET;29int endNum = i == sheetNum - 1 ? date.size() : (i + 1) * NUM_PER_SHEET;30 excelWriter.write(date.subList(startNum, endNum), writeSheet);31 ("写⼊sheet={}，数据量{}-{}={}，耗时={}ms", sheetName, endNum, startNum, endNum - startNum, System.currentTimeMillis() - l);32 }33// 最好放在 finally中34 excelWriter.finish();35 ("导出excel结束,总数据量={}，耗时={}ms", date.size(), System.currentTimeMillis() - startTime);36 }3.EasyExcel 导出 excel 应⽤优化⼆：数据源 list 太⼤，直接读取全部的 list 数据导致 OOM将 list 数据进⾏分页读取，并进⾏分页写⼊到 excel。
Java开发中常见的优化技巧在Java开发中，优化技巧是非常重要的。
通过一些常见的优化技巧，可以提高Java应用程序的性能和响应速度。
本文将介绍Java开发中常见的优化技巧，主要包括以下几个方面：第一章：Java虚拟机的优化技巧Java虚拟机是Java程序的基础。
在Java开发中，通过对Java 虚拟机进行优化，可以提高Java程序的运行效率。
下面是一些Java虚拟机的优化技巧：1. 使用最新的Java虚拟机版本。
每个版本的Java虚拟机都有不同的优化，新版本通常可以提高Java程序的性能和运行效率。
2. 设置Java虚拟机的参数。
通过设置Java虚拟机的参数，可以提高Java程序的性能。
比如，可以通过-Xmx参数来设置Java虚拟机的最大内存限制。
3. 使用Java虚拟机的多线程机制。
Java虚拟机的多线程机制可以提高Java程序的并发处理能力，从而提高程序的运行效率。
第二章：Java代码的优化技巧Java代码的优化技巧可以减少代码的执行时间，从而提高代码的运行效率。
下面是一些Java代码的优化技巧：1. 使用简单的数据类型。
使用简单的数据类型可以减少内存的使用，从而缩短代码的执行时间。
2. 使用Java集合类。
Java集合类可以提供高效的数据结构，从而提高程序的运行效率。
3. 对代码进行优化。
通过对代码进行优化，可以减少代码的执行时间。
比如，可以使用位运算代替乘法和除法。
第三章：Java程序的优化技巧Java程序的优化技巧可以提高Java应用程序的性能和响应速度。
下面是一些Java程序的优化技巧：1. 使用优化的算法。
使用优化的算法可以减少代码的执行时间，从而提高程序的运行效率。
2. 缓存数据。
缓存数据可以减少程序对数据库的访问，从而提高程序的运行效率。
3. 减少代码的执行时间。
通过减少代码的执行时间，可以提高程序的运行效率。
比如，可以使用缓存来减少对数据库的访问，从而提高程序的运行效率。
总之，在Java开发中，用一些常见的优化技巧，可以提高Java应用程序的性能和响应速度。
前端开发中的表格显示优化技巧在前端开发中，表格是常见的数据展示方式，它不仅可以让用户方便地浏览大量数据，还能提供数据的排序、筛选和编辑功能。
然而，由于数据量庞大或表格过于复杂，很容易导致页面加载缓慢或用户体验差。
为了解决这些问题，我们可以采用一些优化技巧，提升表格的显示效果和性能。
一、懒加载数据对于数据量庞大的表格，一次性全部加载会使页面加载变慢，甚至可能导致浏览器崩溃。
因此，一种优化方式是采用懒加载的方式，即只加载当前可见区域的数据，当用户滚动表格时再加载新的数据。
实现懒加载的方法有很多种，其中一种常见的是使用虚拟滚动机制。
通过监听滚动事件，判断当前可见区域的数据范围，然后异步加载新的数据进行渲染。
这种方式不仅可以提升页面加载速度，还能减少内存消耗，提高用户体验。
二、分页展示数据除了懒加载，分页也是常见的表格优化方式。
通过将数据分成多页展示，可以减少每页需要渲染的数据量，从而提升加载速度。
在实现分页时，我们可以借助后端接口来实现数据的分页查询。
通过传递分页参数，如页码和每页数据量，后端返回对应分页的数据。
前端则只需要维护当前页码和总页码等信息，并根据用户操作进行相应的分页请求。
三、使用虚拟化列表在数据量非常庞大的情况下，即便使用了懒加载和分页，页面依然可能出现卡顿和性能问题。
这时，我们可以使用虚拟化列表技术，来减少需要渲染的 DOM 元素数量，提高页面性能。
虚拟化列表技术的原理是，只渲染当前可见区域的数据行，而不是渲染所有数据行。
通过设置可见区域的高度和滚动事件监听，我们可以根据滚动位置动态计算出需要渲染的数据行，并通过 DOM 操作将其插入到表格中。
这种方式能够显著减少 DOM 操作的次数，提高渲染效率。
四、优化排序和筛选功能对于具有排序和筛选功能的表格，用户常常需要通过点击表头或使用搜索框来快速定位所需的数据。
因此，我们需要对排序和筛选进行一定的优化，以提高用户体验。
一种常见的优化方式是使用前端框架提供的排序和筛选组件。
Java性能测试与优化工具介绍：JMH、YourKit和JProfiler引言：在开发Java应用程序的过程中，性能是一个非常关键的因素。
优化应用程序的性能可以提高用户体验，减少资源消耗，并且有助于应对高并发的情况。
为了帮助开发人员进行性能测试和优化，有许多优秀的工具可供选择。
本文将介绍三种常用的Java性能测试和优化工具：JMH、YourKit和JProfiler。
一、JMHJMH（Java Microbenchmark Harness）是一个专门用于编写、运行和分析Java微基准测试的工具。
它提供了一套丰富的API，可以方便地编写各种性能测试用例。
JMH的特点包括：1. 提供了多种测试模式，包括基准测试、压力测试和分析模式，可以满足不同的测试需求。
2. 内置了多种测试参数，如迭代次数、线程数、测试时间等，可以灵活地控制测试的精度和稳定性。
3. 支持多线程测试，可以模拟高并发场景，测试多线程程序的性能表现。
4. 提供了丰富的结果分析功能，可以生成详细的测试报告和图表，帮助开发人员找出性能瓶颈并进行优化。
二、YourKitYourKit是一款功能强大的Java性能分析工具，可以帮助开发人员定位和解决应用程序的性能问题。
它的主要特点包括：1. 提供了实时的性能监控功能，可以实时监测应用程序的CPU使用率、内存消耗、线程状态等指标，并生成相应的图表和报告。
2. 支持多种性能分析模式，如CPU分析、内存分析、线程分析等，可以深入分析应用程序的性能瓶颈。
3. 提供了强大的堆栈跟踪功能，可以帮助开发人员定位代码中的性能问题。
4. 支持远程性能分析，可以在远程服务器上对应用程序进行性能监控和分析。
三、JProfilerJProfiler是一款全功能的Java性能分析工具，可以帮助开发人员找出和解决应用程序的性能问题。
它的主要特点包括：1. 提供了多种性能分析模式，如CPU分析、内存分析、线程分析等，可以全面分析应用程序的性能瓶颈。
java开发列举存在的问题和改进措施问题：1. 内存泄漏：Java开发中经常出现内存泄漏的问题，即程序在使用完某些对象后没有及时释放内存，导致内存消耗过大，最终导致程序崩溃或运行缓慢。
解决方法是及时释放不再使用的对象，如使用垃圾回收机制进行内存回收。
2. 并发问题：Java多线程编程中存在并发问题，如线程安全、死锁、竞态条件等。
解决方法包括使用同步机制（如synchronized关键字、Lock对象）、使用线程安全的数据结构、避免共享资源的竞争等。
3. 性能问题：Java开发中性能问题是常见的挑战，如程序响应时间过长、占用过多的CPU和内存等。
解决方法包括优化算法、使用缓存、减少IO操作、并发编程优化等。
4. 安全问题：Java开发中容易出现安全漏洞，如SQL注入、跨站脚本攻击等。
解决方法包括使用安全框架、输入验证、加密算法等。
5. 代码质量问题：Java开发中存在代码质量问题，如重复代码、命名不规范、注释不足等。
解决方法包括使用代码规范、重构代码、添加注释等。
6. 版本控制问题：Java开发中需要进行版本控制，但存在分支合并、代码冲突等问题。
解决方法包括使用版本控制工具（如Git、SVN）、合理规划分支、定期进行代码合并等。
7. 跨平台兼容问题：Java开发中需要考虑不同操作系统和硬件平台的兼容性，存在一些API在不同平台上的差异。
解决方法包括使用跨平台的API、进行平台适配等。
8. 配置管理问题：Java开发中需要管理大量的配置文件，容易出现配置不一致、配置错误等问题。
解决方法包括使用配置管理工具、制定统一的配置规范等。
9. 异常处理问题：Java开发中需要处理各种异常，但存在异常处理不完善、异常捕获过于宽泛等问题。
解决方法包括使用try-catch 语句捕获异常、合理处理异常、避免捕获太宽泛的异常等。
10. 依赖管理问题：Java开发中常常使用第三方库和框架，但存在依赖冲突、版本不一致等问题。
Java编程技巧：if-else优化实践总结归纳⽬录⼀、使⽤策略枚举来优化if-else⼆、使⽤三⽬运算符来优化if-else1、根据if-else条件来判断赋值的，如：2、利⽤if-else条件来判断调⽤⽅法，如:三、使⽤Stream优化if中判断条件过多情况四、使⽤Map优化if-else五、使⽤枚举优化if-else六、使⽤Optional类优化if-else总结⼀、使⽤策略枚举来优化if-else看到⽹上蛮多⼈推荐使⽤策略模式来优化if-else，但我总觉得，搞⼀堆策略类来优化⼤批量if-else，虽然想法很好，但⽆意之中很可能⼜会创造出很多类对象，就显得过于繁重了。
若想使⽤策略模式来优化⼤批量if-else，其实有⼀种更好的⽅式，这是策略模式+枚举⽅式的改良，我以前写过这样⼀篇优化⽂章，详细直接点击该⽂了解⼆、使⽤三⽬运算符来优化if-else1、根据if-else条件来判断赋值的，如：String id="";if(flag){id="a";}else{id="b";}利⽤三⽬运算符，可以直接优化成⼀⾏代码：id=flag?"a":"b";2、利⽤if-else条件来判断调⽤⽅法，如:Set<String> set1=new HashSet<>();Set<String> set2=new HashSet<>();if(flag){set1.add(id);}else{set2.add(id);}利⽤三⽬运算符，可以直接优化成：Set<String> set1=new HashSet<>();Set<String> set2=new HashSet<>();(flag?set1:set2).add(id);三、使⽤Stream优化if中判断条件过多情况Jdk1.8新特性Stream流有三个这样API，anyMatch，allMatch，noneMatch，各⾃的作⽤如下：anyMatch：判断条件⾥任意⼀个满⾜条件，则返回true；allMatch：判断条件⾥所有都满⾜条件，则返回true；noneMatch：判断条件⾥所有都不满⾜条件，则返回true;它们的使⽤⽅式其实很简单：List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c","d", "");//任意⼀个字符串判断不为空则为trueboolean anyMatch = list.stream().anyMatch( s->StringUtils.isEmpty(s));//所有字符串判断都不为空则为trueboolean allMatch = list.stream().allMatch( s->StringUtils.isEmpty(s));//没有⼀个字符判断为空则为trueboolean noneMatch = list.stream().noneMatch( s->StringUtils.isEmpty(s));可见，根据以上三种实现⽅式，可以在某种程度上优化if⾥判断条件过多的情况，那么，在哪种场景⾥⽐较合适利⽤其优化呢？在⽇常实际开发当中，我们可能会看到过这样存在很多判断条件的代码：if(StringUtils.isEmpty(str1) || StringUtils.isEmpty(str2) ||StringUtils.isEmpty(str3) || StringUtils.isEmpty(str4) ||StringUtils.isEmpty(str5) || StringUtils.isEmpty(str6)){.....}这时，就可以考虑到，使⽤stream流来优化，优化后的代码如下：if(Stream.of(str1, str2, str3, str4,str5,str6).anyMatch(s->StringUtils.isEmpty(s))){.....}这样优化后，是不是就⽐那堆if⾥堆积到⼀块的条件更为优雅了？当然，这只是针对或条件的，若是遇到与条件时，同样可以⽤Stream来优化，例如：if(StringUtils.isEmpty(str1) && StringUtils.isEmpty(str2) &&StringUtils.isEmpty(str3) && StringUtils.isEmpty(str4) &&StringUtils.isEmpty(str5) && StringUtils.isEmpty(str6)){.....}使⽤Stream优化后：if(Stream.of(str1, str2, str3, str4,str5,str6).allMatch(s->StringUtils.isEmpty(s))){.....}四、使⽤Map优化if-else优化量⽐较多的⾯向过程的if-else语句，还可以考虑使⽤Map来优化，虽然在⼀定程度上，创建⼀个额外map会占⽤内存，但那丁点内存对于现阶段计算机⽽⾔，可以说不⾜挂齿。
优化代码效率的方法与技巧在软件开发领域，代码效率是一个非常重要的指标。
优化代码效率可以提升程序的运行速度，减少资源消耗，提高用户体验。
本文将探讨一些优化代码效率的方法与技巧。
一、算法优化算法是解决问题的步骤和规则的集合，不同的算法在时间和空间效率上可能存在差异。
因此，选择合适的算法可以大大提升代码的效率。
1.1 时间复杂度分析在选择算法时，需要对算法的时间复杂度进行分析。
时间复杂度描述了算法执行所需的时间与输入规模的关系。
通常，我们应该选择时间复杂度较低的算法。
1.2 空间复杂度分析除了时间复杂度，空间复杂度也是需要考虑的因素。
空间复杂度描述了算法执行所需的额外空间与输入规模的关系。
在内存有限的情况下，我们应该选择空间复杂度较低的算法。
1.3 数据结构的选择不同的数据结构适用于不同的场景。
例如，数组适用于随机访问，链表适用于频繁插入和删除操作。
选择合适的数据结构可以提升代码的效率。
二、代码优化除了算法优化，代码本身也可以进行优化。
下面介绍一些常见的代码优化方法与技巧。
2.1 减少循环次数循环是程序中常见的结构，但是过多的循环会导致程序效率下降。
因此，我们应该尽量减少循环次数。
可以通过合并循环、使用更高效的循环方式等方式来减少循环次数。
2.2 避免重复计算重复计算是代码效率低下的一个常见问题。
如果某个计算结果在后续代码中多次使用，可以将其缓存起来，避免重复计算。
2.3 使用位运算位运算是一种高效的计算方式。
在某些场景下，可以使用位运算来代替常规的算术运算，从而提升代码效率。
2.4 避免过多的函数调用函数调用是有一定开销的，过多的函数调用会导致程序效率下降。
因此，我们应该避免过多的函数调用，可以将一些常用的代码片段直接嵌入到主函数中。
2.5 使用缓存缓存是一种提升代码效率的常见方式。
可以将一些计算结果、数据等缓存起来，避免重复计算或者频繁的数据访问操作。
2.6 并行计算在多核处理器的环境下，可以通过并行计算来提升代码效率。
