Java性能权威指南pdf

市面上介绍Java的书有很多，但专注于Java性能的并不多，能游刃有余地展示Java性能优化难点的更是凤毛麟角，本书即是其中之一。通过使用JVM和Java平台，以及Java语言和应用程序接口，本书详尽讲解了Java性能调优的相关知识，帮助读者深入理解Java平台性能的各个方面，使程序如虎添翼。

通过阅读本书，你可以：

运用四个基本原则大程度地提升性能测试的效果

使用JDK中自带的工具收集Java应用的性能数据

理解JIT编译器的优缺点

调优JVM垃圾收集器以减少对程序的影响

学习管理堆内存和JVM原生内存的方法

了解如何大程度地优化Java线程及同步的性能

解决Java EE和Java SE应用程序接口的性能问题

改善Java驱动的数据库应用程序的性能

Java性能权威指南 内容简介

本书对Java 7和Java 8中影响性能的因素展开了全面深入的介绍，讲解传统上影响应用性能的JVM特征，包括即时编译器、垃圾收集、语言特征等。内容包括：用G1垃圾收集器应用的吞吐量；使用Java飞行记录器查看性能细节，而不必借助专业的分析工具；堆内存与原生内存实践；线程与同步的性能，以及数据库性能实践等。

Java性能权威指南 目录

推荐序 xi

前言 xii

第1章　导论 1

1．1　概述 2

1．2　平台版本约定 2

1．3　全面的性能调优 4

1．3．1　编写更好的算法 4

1．3．2　编写更少的代码 4

1．3．3　老调重弹的过早优化 5

1．3．4　其他：数据库很可能就是瓶颈 6

1．3．5　常见的优化 7

1．4　小结 8

第2章　性能测试方法 9

2．1　原则1：测试真实应用 9

2．1．1　微基准测试 9

2．1．2　宏基准测试 13

2．1．3　介基准测试 15

2．1．4　代码示例 16

2．2　原则2：理解批处理流逝时间、吞吐量和响应时间 19

2．2．1　批处理流逝时间 19

2．2．2　吞吐量测试 20

2．2．3　响应时间测试 20

2．3　原则3：用统计方法应对性能的变化 23

2．4　原则4：尽早频繁测试 26

2．5　小结 28

第3章　Java性能调优工具箱 29

3．1　操作系统的工具和分析 29

3．1．1　CPU使用率 29

3．1．2　CPU运行队列 32

3．1．3　磁盘使用率 33

3．1．4　网络使用率 34

3．2　Java监控工具 35

3．2．1　基本的VM信息 36

3．2．2　线程信息 39

3．2．3　类信息 39

3．2．4　实时GC分析 39

3．2．5　事后堆转储 39

3．3　性能分析工具 39

3．3．1　采样分析器 40

3．3．2　探查分析器 41

3．3．3　阻塞方法和线程时间线 42

3．3．4　本地分析器 44

3．4　Java任务控制 45

3．4．1　Java飞行记录器 46

3．4．2　开启JFR 52

3．4．3　选择JFR事件 54

3．5　小结 56

第4章　JIT编译器 58

4．1　JIT 编译器：概览 58

4．2　调优入门：选择编译器类型（Client、Server 或二者同用） 61

4．2．1　优化启动 62

4．2．2　优化批处理 63

4．2．3　优化长时间运行的应用 64

4．3　Java和JIT编译器版本 64

4．4　编译器中级调优 67

4．4．1　调优代码缓存 67

4．4．2　编译阈值 68

4．4．3　检测编译过程 70

4．5　高级编译器调优 73

4．5．1　编译线程 73

4．5．2　内联 74

4．5．3　逃逸分析 75

4．6　逆优化 76

4．6．1　代码被丢弃 77

4．6．2　逆优化僵尸代码 78

4．7　分层编译级别 79

4．8　小结 80

第5章　垃圾收集入门 81

5．1　垃圾收集概述 81

5．1．1　分代垃圾收集器 83

5．1．2　GC算法 84

5．1．3　选择GC算法 87

5．2　GC调优基础 92

5．2．1　调整堆的大小 92

5．2．2　代空间的调整 95

5．2．3　永久代和元空间的调整 96

5．2．4　控制并发 97

5．2．5　自适应调整 98

5．3　垃圾回收工具 99

5．4　小结 102

第6章　垃圾收集算法 103

6．1　理解Throughput收集器 103

6．2　理解CMS收集器 109

6．2．1　针对并发模式失效的调优 113

6．2．2　CMS收集器的永久代调优 116

6．2．3　增量式CMS垃圾收集 117

6．3　理解G1垃圾收集器 118

6．4　高级调优 126

6．4．1　晋升及Survivor空间 126

6．4．2　分配大对象 129

6．4．3　AggressiveHeap标志 136

6．4．4　全盘掌控堆空间的大小 137

6．5　小结 138

第7章　堆内存最佳实践 140

7．1　堆分析 140

7．1．1　堆直方图 141

7．1．2　堆转储 142

7．1．3　内存溢出错误 146

7．2　减少内存使用 149

7．2．1　减少对象大小 149

7．2．2　延迟初始化 152

7．2．3　不可变对象和标准化对象 156

7．2．4　字符串的保留 157

7．3　对象生命周期管理 160

7．3．1　对象重用 160

7．3．2　弱引用、软引用与其他引用 165

7．4　小结 175

第8章　原生内存最佳实践 176

8．1　内存占用 176

8．1．1　测量内存占用 177

8．1．2　内存占用最小化 178

8．1．3　原生NIO缓冲区 178

8．1．4　原生内存跟踪 179

8．2　针对不同操作系统优化JVM 182

8．2．1　大页 182

8．2．2　压缩的oop 185

8．3　小结 187

第9章　线程与同步的性能 188

9．1　线程池与ThreadPoolExecutor 188

9．1．1　设置最大线程数 189

9．1．2　设置最小线程数 192

9．1．3　线程池任务大小 193

9．1．4　设置ThreadPoolExecutor的大小 193

9．2　ForkJoinPool 195

9．3　线程同步 201

9．3．1　同步的代价 202

9．3．2　避免同步 205

9．3．3　伪共享 208

9．4　JVM线程调优 211

9．4．1　调节线程栈大小 211

9．4．2　偏向锁 212

9．4．3　自旋锁 212

9．4．4　线程优先级 213

9．5　监控线程与锁 213

9．5．1　查看线程 214

9．5．2　查看阻塞线程 214

9．6　小结 217

第10章　Java EE性能调优 218

10．1　Web容器的基本性能 218

10．2　线程池 222

10．3　EJB会话Bean 223

10．3．1　调优EJB对象池 223

10．3．2　调优EJB缓存 225

10．3．3　本地和远程实例 226

10．4　XML和JSON处理 227

10．4．1　数据大小 227

10．4．2　解析和编组概述 229

10．4．3　选择解析器 230

10．4．4　XML验证 235

10．4．5　文档模型 237

10．4．6　Java对象模型 240

10．5　对象序列化 241

10．5．1　transient字段 241

10．5．2　覆盖默认的序列化 241

10．5．3　压缩序列化数据 244

10．5．4　追踪对象复制 246

10．6　Java EE网络API 248

10．7　小结 250

第11章　数据库性能的最佳实践 251

11．1　JDBC 251

11．1．1　JDBC驱动程序 252

11．1．2　预处理语句和语句池 253

11．1．3　JDBC连接池 255

11．1．4　事务 256

11．1．5　结果集的处理 262

11．2　JPA 264

11．2．1　事务处理 264

11．2．2　对JPA的写性能进行优化 267

11．2．3　对JPA的读性能进行优化 268

11．2．4　JPA缓存 271

11．2．5　JPA的只读实体 276

11．3　小结 277

第12章　Java SE API技巧 278

12．1　缓冲式I/O 278

12．2　类加载 280

12．3　随机数 284

12．4　Java原生接口 285

12．5　异常 287

12．6　字符串的性能 290

12．7　日志 291

12．8　Java集合类API 292

12．8．1　同步还是非同步 293

12．8．2　设定集合的大小 294

12．8．3　集合与内存使用效率 295

12．9　AggressiveOpts标志 296

12．9．1　替代实现 296

12．9．2　其他标志 297

12．10　Lambda表达式和匿名类 297

12．11　流和过滤器的性能 300

12．12　小结 302

附录A　性能调优标志摘要 303

作者简介 312

关于封面 312

Java性能权威指南 精彩文摘

G1 收集的分区调整及大堆

通常情况下，G1 收集器分区的大小调整只有在处理巨型对象分配时才需要进行，但是也有一种例外的情形。

如果应用程序设定了一个非常大的堆区间，譬如 -Xms2G -Xmx32G ，这种情况下分区的大小是 1 MB。当堆充分扩张时，G1 收集器的分区数可以高达 32 000 个。这是一个数量巨大的待处理分区，G1 收集算法最初的设计并没有针对这样大量的分区，它期望的分区数是 2048 个左右。这个例子中，增大 G1 收集器分区的大小能提高 G1 垃圾收集的效率；我们需要依据堆的大小选择合适的分区大小，让分区的数量尽量接近 2048 个。