导语
同一份逻辑，不同人的实现的代码性能会出现数量级的差异； 同一份代码，你可能微调几个字符或者某行代码的顺序，就会有数倍的性能提升；同一份代码，也可能在不同处理器上运行也会有几倍的性能差异；十倍程序员 不是只存在于传说中，可能在我们的周围也比比皆是。十倍体现在程序员的方法面面，而代码性能却是其中最直观的一面。
本文是《如何写出高性能代码》系列的第三篇，本文将告诉你如何写出GC更优的代码，以达到提升代码性能的目的
优化内存回收
垃圾回收GC(Garbage Collection)是现在高级编程语言内存回收的主要手段，也是高级语言所必备的特性，比如大家所熟知的Java、python、go都是自带GC的，甚至是连C++ 也开始有了GC的影子。GC可以自动清理掉那些不用的垃圾对象，释放内存空间，这个特性对新手程序猿极其友好，反观没有GC机制的语言，比如C++，程序猿需要自己去管理和释放内存，很容易出现内存泄露的bug，这也是C++的上手难度远高于很多语言的原因之一。
GC的出现降低了编程语言上手的难度，但是过度依赖于GC也会影响你程序的性能。这里就不得不提到一个臭名昭著的词——STW(stop the world) ，它的含义就是应用进程暂停所有的工作，把时间都让出来让给GC线程去清理垃圾。别小看这个STW，如果时间过长，会明显影响到用户体验。像我之前从事的广告业务，有研究表明广告系统响应时间越长，广告点击量越低，也就意味着挣到的钱越少。
GC还有个关键的性能指标——吞吐率(Throughput)，它的定义是运行用户代码的时间占总CPU运行时间的比例。举个例子，假设吞吐率是60%，意味着有60%的CPU时间是运行用户代码的，而剩下的40%的CPU时间是被GC占用。从其定义来看，当然是吞吐率越高越好，那么如何提升应用的GC吞吐率呢？ 这里我总结了三条。
减少对象数量
这个很好理解了，产生的垃圾对象越少，需要的GC次数也就越少。那如何能减少对象的数量？这就不得不回顾下我们在上一讲巧用数据特性) 中提到的两个特性——可复用性和非必要性，忘记的同学可以再点开上面的链接回顾下。这里再大概讲下这两个特性是如何减少对象生成的。
可复用性
可复用性在这里指的是，大多数的对象都是可以被复用的，这些可以被复用的对象就没必要每次都新建出来，浪费内存空间了。 处了巧用数据特性) 中的例子，我这里再个Java中已经被用到的例子，这个还得从一段奇怪的代码说起。
Integer i1 = Integer.valueOf(111); Integer i2 = Integer.valueOf(111); System.out.println(i1 == i2); Integer i3 = Integer.valueOf(222); Integer i4 = Integer.valueOf(222); System.out.println(i3 == i4);
上面这段代码的输出结果会是啥呢？你以为是true+true，实际上是true+false。 What？？ Java中222不等于222，难道是有Bug? 其实这是新手在比较数值大小时常犯的一个错误，包装类型间的相等判断应该用equals而不是'=='，'=='只会判断这两个对象是否是同一个对象，而不是对象中包的具体值是否相等。
像1、2、3、4……等一批数字，在任何场景下都是非常常用的，如果每次使用都新建个对象很是浪费，Java的开发者也考虑到了这点，所以在Jdk中提取缓存了一批整数的对象(-128到127)，这些数字每次都可以直接拿过来用，而不是新建一个对象出来。而在-128到127范围外的数字，每次都会是新对象，下面是Integer.valueOf()的源码及注释：
/** * Returns an {@code Integer} instance representing the specified * {@code int} value. If a new {@code Integer} instance is not * required, this method should generally be used in preference to * the constructor {@link #Integer(int)}, as this method is likely * to yield significantly better space and time performance by * caching frequently requested values. * * This method will always cache values in the range -128 to 127, * inclusive, and may cache other values outside of this range. * * @param i an {@code int} value. * @return an {@code Integer} instance representing {@code i}. * @since 1.5 */ public static Integer valueOf(int i) { if (i >= IntegerCache.low && i <= IntegerCache.high) return IntegerCache.cache[i + (-IntegerCache.low)]; return new Integer(i); }
我在Idea中通过Debug看到了i1-i4几个对象，其实111的两个对象确实是同一个，而222的两个对象确实不同，这就解释了上面代码中的诡异现象。
非必要性
非必要性的意思是有些对象可能没必要生成。这里我举个例子，可能类似下面这种代码，在业务系统中会很常见。
private List<UserInfo> getUserInfos(List<String> ids) { List<UserInfo> res = new ArrayList<>(ids.size()); if (ids == null || res.size() == 0) { return new Collections.emptyList(); } List<UserInfo> validUsers = ids.stream() .filter(id -> isValid(id)) .map(id -> getUserInfos(id)) .filter(Objects::nonNull) .collect(Collectors.toList()); res.addAll(validUsers); return res; }
上面代码非常简单，就是通过一批用户Id去获取出来完整的用户信息，获取前要对入参做校验，之后还会对id做合法性校验。 上面代码的问题是 res对象初始化太早了，如果一个UserInfo没查到，res对象就白初始化了。另外，最后直接返回validUsers是不是就行了，没必要再装到res中，这里res就具备了非必要性。
像上述这种情况，可能在很多业务系统里随处可见（但不一定这么直观），提前初始化一些之后没用的对象，除了浪费内存和CPU之外，也会给GC增加负担。
缩小对象体积
缩小体积对象也很好理解，如果对象在单位时间内生成的对象数量固定，但体积减小后，同样大小的内存就能装载更多的对象，更晚才触发GC，GC的频次就会降低，频次低了自然对性能的影响就会变小。
关于减少对象体积，这里我给大家推荐一个jar包——eclipse-collections，其中提供了好多原始类型的集合，比如IntMap、LongMap…… 使用原始类型(int,long,double……)而不是封装类型(Integer,Long,Double……)，在一些数值偏多的业务中很有优势，如下图是我对比了HashSet<Integer>和eclipse-collections中IntSet在不同数据量下的内存占用对比，IntSet的内存占用只有HashSet<Integer>的四分之一。
另外，咱在写业务代码的时候，写一些DO、BO、DTO的时候没必要的字段就别加进去了。查数据库的时候，不用的字段也就别查出来了。我之前看到过很多业务代码，查数据库的时候把整行都查出来了，比如我要查一个用户的年龄，结果把他的姓名、地址、生日、电话号码…… 全查出来，这些信息放在Java里面需要一个个的对象去存储的，没有用到部分字段首先就是白取了，其实存它还浪费内存空间。
缩短对象存活时间
为什么减少对象的存活时间就能提升GC的性能？总的垃圾对象并没有减少啊！ 是的 没错，单纯缩短对象的存活时间并不会减少垃圾对象的数量，而是会减少GC的次数。要理解这个就得先知道GC的触发机制，像Java中当堆空间使用率超过某个阈值后就会触发GC，如果能缩短对象的时间，那每次GC就能释放出来更多的空间，下次GC也就会来的更迟一些，总体上GC次数就会减少。
这里我举个我自己经历的真实案例，我们之前系统有个接口，仅仅是调整了两行代码的顺序，这个接口的性能就提升了40%，这个整个服务的CPU使用率降低了10%+，而这两行顺序的改动，缩短了大部分对象的生命周期，所以导致了性能提升。
private List<Object> filterTest() { List<Object> list = getSomeList(); List<Object> res = list .stream() .filter(x -> filter1(x)) // filter1需要调用外部接口做过滤判断，性能低且过滤比例很少 .filter(x -> filter2(x)) .filter(x -> filter3(x)) // filter3 本地数值校验，不依赖外部，效率高且过滤比例高 .collect(Collectors.toList()); }
上面代码中，filter1性能很低但过滤比低，filter3恰恰相反，往往没被filter1过滤的会被filter3过滤，做了很多无用功。这里只需要将filter1和filter3互换下位置，除了减少无用功之外，List中的大部分对象生命周期也会缩短。
其实有个比较好的编程习惯，也可以减少对象的存活时间。其实在本系列的第篇中我也大概提到过，那就是缩小变量的作用域。能用局部变量就用局部变量，能放if或者for里面就放里面，因为编程语言作用域实现就是用的栈，作用域越小就越快出栈，其中使用到的对象就越快被判断为死对象。
除了上述三种优化GC的方式话，其实还有种骚操作，但是我本人不推荐使用，那就是——堆外内存
堆外内存
在Java中，只有堆内内存才会受GC收集器管理，所以你要不被GC影响性能，最直接的方式就是使用堆外内存，Java中也提供了堆外内存使用的API。但是，堆外内存也是把双刃剑，你要用就得做好完善的管理措施，否则内存泄露导致OOM就GG了，所以不推荐直接使用。但是，凡事总有但是，有一些优秀开源代码，比如缓存框架ehcache)就可以让你安全的享受到堆外内存的好处，具体使用方式可以查阅官网，这里不再赘述。
好了，今天的分享就到这里了，看完你可能会发现今天的内容和上一讲 (二)巧用数据特性有一些重复的内容，没错，我理解性能优化底层都是同一套方法论，很多新方法只是以不同的视角在不同领域所衍生出来的。最后感谢下大家的支持，希望你看完文章有所收获。另外有兴趣的话也可以关注下本系列的前两篇文章。
如何写出高性能代码系列文章
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