又好久没有写点啥了，平时都忙于工作，忙于应付工作中的问题，各种吸收却并没有好好的消化，该是"反刍"一下的时候了。
本篇名叫"Run
Faster,JAVA"，其实JAVA发展到现阶段，无论是编译器优化还是运行时优化，都做的很好了，速度早已不像过去那样被人诟病，本篇只是自己日常工作的一些总结，很不全面，但是都是很实际且能立竿见影的，可以当低层次技术文章看看，当然最好能在实际的开发中尝试尝试。（PS:为照顾大家看技术文章容易犯怵的情绪,采用快餐式的讲解，不深入，不解释，只求精神上的共鸣，不喜欢技术的就当“杀马特"随便瞄一眼吧。。。）
常见的JAVA应用下容易出现瓶颈的因素：磁盘I/O,网络操作,CPU,数据库读写，应用单多线程，多线程锁竞争，JAVA GC等。针对这几个因素，一般的调优层次是： 设计调优--->代码调优--->JVM参数调优--->数据库调优--->OS调优，当实际应用出现瓶颈需要调优时，一般的步骤是：代码--->JVM参数--->数据库--->OS--->应用架构(设计)，可以看到，首先需要调优的就是代码，那么我们今天先讲讲代码调优的一些口诀：
1：多用设计模式(主要是单例,享元,观察者,访问者,装饰者,代理等),如果你写了两年以上代码,还没用过常见的模式,我只能说,赶紧洗洗换行当吧。学习设计模式我推荐<<Head First 设计模式>>一书，轻轻松松看下来，找几个例子熟悉，关键是平常开发中有意识的培养自己去实现，每个模式写一两个例子就都了然于胸了。至于外界盛赞的GOF<<设计模式>>,建议当常备参考书放到书桌旁有需要时参考就行了。
2：Buffer/Cache，缓冲/缓存思想,这个应该很容易理解。Buffer是说take it easy,slow down.而Cache则是说take it ,you'll
user it someday.
3：多线程并行代替串行(要求一般串行间没有因果或前后关系),说白了就是用多线程替代单线程，充分利用CPU资源,当然很多在单线程下能正常执行的程序在多线程下可能会出现问题，用锁固然可以减少线程冲突，但是锁太多反正抑制了多线程的威力，而且容易出现锁等待，死锁等问题。尽管如此，多线程替代单线程可以大幅提高效率，尽量使用。
4：应用负载均衡(JVM级,需要处理好共享数据的一致性问题)，如果应用将来做负载，那么在编写代码的时候就要考虑共享数据的一致性，共享缓存听起来是一个很诱人的东西，可是真正实现的时候会有很大的麻烦，别说你已经很熟悉MappedByteBuffer +
RandomAccessFile，too simple。
5：时间/空间的转换，缓存是这种转换的一种实现，当然还有生产者-消费者模式,如果你来不及计算所有的任务，花点内存先保存这些任务，然后启用线程慢慢计算。还有在循环中存储中间临时结果以备后续调用也算。
6：使用ValueObject减少计算或请求次数，将请求封装到一起，尽量一次请求就把需要的参数给全，得到所有想要的结果。多次请求总是会耗损资源的，无论是HTTP,TCP还是普通方法调用请求。
口诀说完了接下来就是招式了，优化的最高境界当然是无招胜有招，不过还得从简单的招式练起，这次先学下面几招入门级的：
0):不要在循环体里定义引用并创建对象,将定义引用放到外面
Object
obj = null;
for (int i = 0; i < 10000; ++i) {
(Object) obj = new Object();
System.out.println("obj= "+ obj);
}
1):避免重复初始化对象
public class A {
private Hashtable table = new Hashtable
(); //这个问题一般开发人员都会碰到吧
public A() {
table = new Hashtable(); // 将Hashtable对象table初始化了两次
}
}
2)：字符串优化的几个地方
a:substring()方法速度很快,但是容易引起内存溢出问题,因为会保留对原串的引用,所以建议用new String(***.substring(参数))的模式
b:对字符串截取可用split,split内部调用的Pattern.complie.split,因此如果拆分规则比较复杂，每次Pattern.complie的时候会有损耗,可以考虑将Pattern.complie静态化然后直接调用split，这样只需要complie一次即可。当然还想速度快点的可以考虑StringTokenizer(sun不建议使用),想最快的可用indexOf+substring自己实现截取
c:对字符串的开头/结尾子串判断一般用startsWith/endsWith,由于他们和split一样是基于正则的,会有上面说过的问题。所以最好用charAt来自己实现更快
d:对字符串的相加，StringBuild最优,StringBuffer次之(线程安全),String.concat再次之,+/+=最次(此处不考虑静态常量编译器的优化)
3)：ArrayList(Vector)与LinkedList比较
a:ArrayList基于数组(一块连续的内存空间),LinkedList基于双向链表,因此ArrayList的主要性能耗在扩展空间时数据复制,而LinkedList耗在数据遍历(尤其是找中间的数据)
b:头尾的新增/删除对LinkedList没有压力，但是每次随机访问需要从头查找，会要亲命
c:在尾部添加对ArrayList没有压力，但从头部删除都会数组复制，会要亲命。
d:对LinkedList的遍历，要么用for-Each,要么Iterator，不要用普通的ini
i=0;i<size;i++，因为get(i)是随机查找，每次都从头或尾遍历，会要亲命
e:一般实现了RandomAccess接口的类如ArrayList，Vector才可以在遍历时放心使用get，而且遍历时要尽量减少重复的获取size或元素，用临时变量缓存之
4)：HashMap如果key是一个个重写了hashCode方法的对象，如果此hashCode方法放回相同的int值，则每次放入不同对象会到同一个桶下，同一桶下是用链表组织数据的，如果查找需要遍历链表，会要亲命。
5)：HashMap底层用了数组实现，使用大于等于initialCapacity并且是2的指数次幂作为数组大小，threshold为当前数组总容量与负载因子的乘积，即阀值，当实际容量超阀值 时会进行数组扩展复制，而复制会消耗CPU资源，因此适当的initialCapacity有利于提高性能。另外别忘了HashMap在多线程下并发put会有导致CPU满负荷的bug。
6)：LinkedHashMap基于元素进入顺序或被访问先后顺序(被访问的元素放到最后),而TreeMap基于传入的Comparetor参数或实现了Comparable的key对象进行排序，适用范围 不一样，前者可以用来实现LRU算法,后者在一致性Hash上大有作用。而HashSet,LinkedHashSet,TreeSet是对应Map的简单封装。
7)：使用NIO(ByteBuffer+Channel)可以提升I/O读写速率，注意duplicate(),asReadOnlyBuffer(),slice()都是共享原始缓存数据的，一般用文件内存映射MappedByteBuffer,结构 化散射接口ScatteringByteChannel，结构化聚集接口GatheringByteChannel将多个ByteBuffer组成一个数组一次写入，用DirectBuffer代替ByteBuffer进行多次读写都可以提高效 率，但DirectBuffer是直接开辟OS内存，如果频繁新建回收，性能反而不如ByteBuffer虚拟机内的相同操作.
8)：4个引用级别：强，软，弱，虚，其作用分别不同，一般软和弱引用可以作为缓存的一种方案避免内存溢出，而虚更多用于跟踪对象回收时机，弱引用WeakHashMap可以 作为简单的缓存对象。
9)：不在循环代码中使用try-catch,尽量放到循环体外，多用局部变量或临时变量存储计算值以避免重复计算,可以考虑在一次循环中做多个操作减少循环次数(i+1,i+2,i+3...),多 用"阻断性"逻辑运算如&&来代替位运算如&(当然一般也不建议利用条件判断来做一些操作，因为后面的判断默认应该可以不去运行的)
10)：多用一维数组代替二维数组；使用Buffer进行I/O;对构造成本大的函数，用clone代替new(注意该类实现Cloneable，并且默认是浅复制，深复制需要自己重写Object的clone 方法)
12)：技巧：用位运算代替2次幂的乘除；
13): 多用static静态方法而不是实例方法
14): 多用native方法如arrayCopy等;
to be continued…..