多核平台下的Java优化

现在多核 CPU 是主流。利用多核技术，可以有效发挥硬件的能力，提升吞吐量，对于 Java 程序，可以实现并发垃圾收集。但是 Java 利用多核技术也带来了一些问题，主要是多线程共享内存引起了。目前内存和 CPU 之间的带宽是一个主要瓶颈，每个核可以独享一部分高速缓存，可以提高性能。JVM 是利用操作系统的”轻量级进程”实现线程，所以线程每操作一次共享内存，都无法在高速缓存中命中，是一次开销较大的系统调用。所以区别于普通的优化，针对多核平台，需要进行一些特殊的优化。

　　代码优化

　　线程数要大于等于核数

　　如果使用多线程，只有运行的线程数比核数大，才有可能榨干 CPU 资源，否则会有若干核闲置。要注意的是，如果线程数目太多，就会占用过多内存，导致性能不升反降。JVM 的垃圾回收也是需要线程的，所以这里的线程数包含 JVM 自己的线程

　　尽量减少共享数据写操作

　　每个线程有自己的工作内存，在这个区域内，系统可以毫无顾忌的优化，如果去读共享内存区域，性能也不会下降。但是一旦线程想写共享内存(使用 volatile 关键字)，就会插入很多内存屏障操作(Memory Barrier 或者 Memory Fence)指令，保证处理器不乱序执行。相比写本地线程自有的变量，性能下降很多。处理方法是尽量减少共享数据，这样也符合”数据耦合”的设计原则。

　　使用 synchronize 关键字

　　在 Java1.5 中，synchronize 是性能低效的。因为这是一个重量级操作，需要调用操作接口，导致有可能加锁消耗的系统时间比加锁以外的操作还多。相比之下使用 Java 提供的 Lock 对象，性能更高一些。但是到了 Java1.6，发生了变化。synchronize 在语义上很清晰，可以进行很多优化，有适应自旋，锁消除，锁粗化，轻量级锁，偏向锁等等。导致在 Java1.6 上 synchronize 的性能并不比 Lock 差。官方也表示，他们也更支持 synchronize，在未来的版本中还有优化余地。

　　使用乐观策略

　　传统的同步并发策略是悲观的。表现语义为：多线程操作一个对象的时候，总觉得会有两个线程在同时操作，所以需要锁起来。乐观策略是，假设平时就一个线程访问，当出现了冲突的时候，再重试。这样更高效一些。Java 的 AtomicInteger 就是使用了这个策略。

　　使用线程本地变量（ThreadLocal）

　　使用 ThreadLocal 可以生成线程本地对象的副本，不会和其他线程共享。当该线程终止的时候，其本地变量可以全部回收。

　　类中 Field 的排序

　　可以将一个类会频繁访问到的几个 field 放在一起，这样他们就有更多的可能性被一起加入高速缓存。同时最好把他们放在头部。基本变量和引用变量不要交错排放。

　　批量处理数组

　　现在处理器可以用一条指令来处理一个数组中的多条记录，例如可以同时向一个 byte 数组中读或者写 store 记录。所以要尽量使用 System.arraycopy ()这样的批量接口，而不是自己操作数组。

　　JVM 优化

　　启用大内存页

　　现在一个操作系统默认页是4K。如果你的 heap 是4GB，就意味着要执行1024*1024次分配操作。所以最好能把页调大。这个配额设计操作系统，单改 Jvm 是不行的。Linux 上的配置有点复杂，不详述。

　　在 Java1.6 中 UseLargePages 是默认开启的，LasrgePageSzieInBytes 被设置成了4M。笔者看到一些情况下配置成了128MB，在官方的性能测试中更是配置到256MB。