继续最优化代码
在上面的剖析输出中最顶端的项起源于GUI事件循环一旦我们使GUI对象可见（即调用setVisible(true)）事件循环就开始了这个循环将持续应用的整个生命周期而且可以注意到在每一文件读取之后应用就会刷新图形这一点在文件数目较大时更为重要假设我们并不想查看中间的图形(就是说这并不是一个公司的需求)通过将图形显示移动到main()的末尾我们就可以加快应用的速度那么事件循环直到应用的最后一刻才会启动paint()也将很可能只需要被调用两次
关于这一点我们可能会产生这样的疑问图形显示是否需要？它是否需要与应用同时显示？根据所做的回答我们或许会将图形移动到另一线程另一应用甚至另一机器为了便于讨论我们假设需要即时的图形显示
修改后的main()如下:
public static void main (String[] argv)
throws IOException {
Letters letters = new Letters();
long startTime = SystemcurrentTimeMillis();
for (int i=; i
修改后进行测试产生如下结果
● 平台 A: 时间在 和 秒之间
● 平台B: 时间在 和 秒之间
我们已经大大改善了性能但仍然没有达到我们的性能目标
附加的剖析显示
CPU SAMPLES BEGIN (total = ) Sun Jul ::
rank self accum count trace method
% % javaioFileInputStreamreadBytes
% % sunawtwindowsWToolkitinit
% % sunawtwindowsWToolkiteventLoop
这和我们前面所看到的明显不同我们花费的时间主要集中在readBytes()上对readBytes()我们该怎么办呢？
JDK 引入了javanio 包中一整套新类和它用于缓沖区I/O (输入/输出)的子包有一个类MappedByteBuffer看起来特别有用我们可以使用MappedByteBuffer 对象在内存中高效表征一个文件的内容这个类对缓沖区和内存管理的详细信息进行操作
为了把MappedByteBuffer对象连接到文件我们将使用FileChannel对象 FileChannel 表征缓沖区与可进行读写映射和处理文件的文件之间一个可靠的线程连接FileChannel对象保留文件当前位置信息并提供低级特定操作系统的最优化JDK 文档包含了如何使用FileChannel和MappedByteBuffer的例子
使用 FileChannel 和 MappedByteBuffer修改代码
import javanioMappedByteBuffer;
import javaniochannelsFileChannel;
void countCharacters (String filename)
throws IOException {
FileInputStream fis = new FileInputStream(filename);
FileChannel fc = fisgetChannel();
// Get the files size and then map it into memory
int sz = (int)fcsize();
MappedByteBuffer bb = fcmap(FileChannelMapModeREAD_ONLY sz);
for (int i=; i= ) && (pos <= 25)) {
++countArray[pos];
}
}
fc.close();
}
...
修改后产生如下结果：
● 平台 A: 时间在2.1 和 4.7 秒之间
● 平台B: 时间在11 和13.8 秒之间
这个结果较前一例子有了一些改善。tw.wIngwiT.COM然而，从统计或者可感知角度来说，这可能并不重要。
好了，另一个问题：我们应该如何达到我们的性能目标呢？这些文档能不能在10秒左右的时间内处理完毕？我们已经离这一目标很近了。我们将再尝试进行另一最优化。
我们来看一下 FileChannel.map()文档，描述的底端附近有一引人注意的引用。
对多数操作系统而言，将一文件映射到内存中比通过常用的读写方法来读写好多字节数据代价更高。从性能角度来说，将相对较大的文件映射到内存中才是值得的。
ByteBuffer 类，是MappedByteBuffer's 超类, 提供了java.nio 包中的可缓沖输入。我们试着使用ByteBuffer而不是MappedByteBuffer 来读取数据看看会发生什么事情。
ByteBuffer类的两种方法可以获得ByteBuffer: 方法allocate(int)和 allocateDirect(int)。这两种方法的关键就是缓沖区的大小。 allocateDirect() 产生一个以字节为单位的直接型缓沖区，它能尽可能的执行本地文件的I/O。 allocate()产生一个以字节为单位的非直接型缓沖区，它交换少量的本地代码用于具有决定性的行为(很可能会慢一些)。Sun推荐将以字节为单位的直接型缓沖区用于与大型文件相关并具有较长生命周期的缓沖区。
我们修改后的代码使用以字节为单位的直接型缓沖区：
...import java.nio.ByteBuffer;
...
void countCharacters (String filename)
throws IOException {
FileInputStream fis = new FileInputStream(filename);
FileChannel fc = fis.getChannel();
// Get the file's size and then map it into memory
int sz = (int)fc.size();
int bufferSize = 1024;
ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocateDirect (bufferSize);
int nbytes = -1;
while ((nbytes = fc.read (bb)) != -1) {
bb.rewind();
for (int i=0; i= 0) && (pos <= 25)) {
++countArray[pos];
}
}
}
fc.close();
}
...
这一代码运行时间结果:
● 平台 A: 时间在2.7 和 5.2 秒之间
● 平台B: 时间在13.1 和13.9 秒之间
使用 allocateDirect()替换allocate()将以20%的比例降低性能。性能比前一例子会少慢一些。代码也不是很容易阅读。可是，很有意思的一点，我在一个具有大约20个Java源文件的目录上使用相同的代码进行试验，结果得到了相反的结果。使用直接ByteBuffer编写的代码其速度要比使用MappedByteBuffer编写的代码快将近20%。这很可能与缓沖区和同步本地文件I/O操作所产生的附加花费有关。
所以…那一种最优化策略最好呢？这取决于应用是如何加以使用的。根据本文开始列出的需求，我将选择MappedByteBuffer版本。在我们的测试用例中它是最快的一个而且可以很好进行平衡。
重要的问题是：在我们进行最后一轮最优化测试之前，性能是否足够好了？如果已经足够好了，我们只是在花费额外时间进行并无直接好处的优化。如果性能仍然不令人满意，接下来的优化尝试很可能会更困难而且也十分耗时。
剖析如此重要的原因就是它告诉您要解决问题的信息，而且同时告诉您是否已经做到了这一点。有时候，花时间修改代码对性能并没有显着的影响。实际上或许仅仅使您的代码更难于阅读和维护。而且，您可能会对HotSpot VM 的优化策略感到意外-您不知道如何使Java程序运行的更快。
相同的改善流程对内存相关和I/O相关的性能问题一样有效。内存相关-内存漏洞和碎片帐集通常是最难追蹤的。这是因为它们难于复制e而且观测程序或许会改变内存相关的行为。
改善性能的其他方法
一旦剖析确定了性能问题的位置，决定做什么仍然是需要小心处理的。这里的一些建议可用于解决特定的性能问题：
● 方法调用:优化方法,或者尽量少调用；
● 类读取：预先读取类，使用懒散的（命令触发）实例。注意：多线程程序中，避免使用两次检查的锁定（请参见Brian Goetz's "Double-Checked Locking: Clever, but Broken" (JavaWorld, February 2001)查明原因）；
● 在内存外运行: 共享对象而不是创建对象，可以使用对象工厂或者对象池；
● 字符串处理: 使用 StringBuffer 或者 char[]而不是String；
● 递归:消除递归方法调用并将其转换成迭代体
● I/O 和序列: 确保I/O是使用缓沖方法的。考虑使用非同步方法编写您自己的I/O子类；
● Collection类：使用满足应用的collection类,有时数组的访问和修改比collection更快。
性能改善的另一方法：使用字节型代码优化器。这些程序检查类文件字节代码，删除未被使用的代码，清空方法调用堆栈等。优化器最好的一点就是您不必修改任何代码-您只需测试一下看看优化器是否正常工作。令人不是很满意的地方就是优化器产生不可移植的代码或代码并未按照您所期望的方式工作。
调整程序
可感知性能比实际性能更重要。在您开始调整之前，决定如何判定什么时候性能就是足够好了。需要调整时，测试并剖析。如果它们还是有区别的，新的1.4 I/O 类可提供性能改善功能。剖析、剖析、再剖析。高效使用您的时间。不要更改代码而且在获得满意的性能之后就不必再调整。
