性能优化总结
刚刚结束的一个项目，在后期客户对性能提出了很高的需求，然后就是不停的进行优化，下面把一些优化的心得记录在这里吧。
项目是一个Java的web应用系统，优化的过程重要从程序和数据库两方面展开，中间也调整了Tomcat的一些设置。
- 程序
1）程序基本结构
对程序结构的优化主要体现在对外部xml文件的读取解析方式，在优化之前的版本中，总是在需要时对外部文件进行解析，这样，一是需要IO操作，另外还需要对文件内容进行解析，造成了性能的降低，尤其是在多人并发的情况下，发现页面跳转时所需时间大大增加。在改进性能的过程中，对于一些在程序中经常需要使用的信息，封装到一系列静态对象中，在Tomcat启动时进行初始化加载，在程序中，需要使用时，直接访问静态对象就可以了，从而避免了多次读取外部文件和多次解析文件，提高了系统的性能。
2）程序逻辑优化
对于程序逻辑的优化，主要集中在对循环和IO的操作上，在保证逻辑正确的基础上，尽量减少循环的层数和对外部文件的IO操作。
3）记录日志
优化之前的log记录存在以下两个问题：1.记录信息比较杂乱，很多没有用的信息被记录下来。2.记录信息不够全面，尤其是对异常信息的记录，非常简单。导致在发生问题后，很难根据日志去定位发生问题的地方和原因。在优化的过程中，对log进行了全面的整理和规范，将程序中在调试中所写的System.out.println()语句全部屏蔽，所有日志全部通过log4j来进行记录。
4）减少对数据库的访问次数
在程序中，尽量减少对数据库访问的次数，虽然可以使用数据库连接池的方式来降低数据库访问的成本，但是频繁的获得数据库连接是不值得提倡的。
减少数据库连接的次数主要包括循环的使用和SQL语句的优化两种，减少循环的方法是使用批处理，在很多情况下，是没有必要执行一句SQL就提交一次的，可以以批的形式提交。关于SQL语句的优化，主要是尽可能在一次SQL查询中做尽可能多的工作，查询尽可能多的内容，来提高对数据库的访问效率。
- DB
1）数据库连接池
由于数据库的连接建立是一个非常耗资源的操作，所以当需要频繁对数据库进行访问的时候，我们可以使用数据库连接池来提升系统性能。
数据库连接池可以看做是一个维护数据库连接的容器，在连接池内，每个数据库连接的生命周期会由连接池来维护，数据库连接的建立和销毁都无需外部程序关心，程序在每次执行完数据库操作后，连接池并不是简单的将连接销毁，而是将其置为可用状态，等待程序下次使用。
2）SQL语句
对SQL语句的优化比较复杂，大体可以分成以下几点：
· 尽量避免使用”*”
使用“*”，在查询结果中会列出所查询的表的所有的列，而所有列的获得，需要通过查询数据字典来获得，这样就造成了性能的降低，所以，在查询时，应该是需要哪列写哪一列。
· 尽量避免使用”is null”或者”is not null”
如果查询条件中使用”is null”或者”is not null”的列有索引的话，会造成查询性能的降低，因为索引中不会包括”null”。
· 尽量避免使用多表联合检索
如果可能，尽量不要使用多表进行联合查询，因为数据库进行多表联合的操作是很耗时的。
· 尽量避免使用”IN”
· 尽量避免模糊查询和范围查询
· 优化查询条件
虽然SQL Server自带的查询优化器会在执行查询时对查询条件进行优化，但是我们在编写查询语句时也应该注意查询条件的顺序，尤其是在查询条件比较复杂的情况下，应该按照对结果集定位的准确性从大到小排列。
3）存储过程
对存储过程的优化，包括以下两点
· 避免使用游标或其他循环方式
游标对系统的性能影响很大，应该尽量避免，可以使用视图查询或者关联子查询的方式来代替游标，提升系统的性能。
· 精确定位Try语块
这和在程序中需要精确定位Try语块的原因是一样的，对于包含在Try语块中的语句，在编译时需要记录额外的信息，从而影响性能。
另一方面，在存储过程中的Try语块，一般都会和事务相关联，如果捕捉到异常，就会让事务回滚，这样在无形中，就增加了事务需要保持的信息，从而影响性能。
4）索引
如果需要对一个有大数据量的Table频繁的进行查询，那么一个很重要的优化途径就是对Table添加索引，在查询条件涉及的字段添加索引，可以提升查询的速度。
添加索引一般有以下几个原则：
· 对于经常发生变化的字段，尽量不要加索引，因为频繁的变动会导致索引的维护工作变得比较复杂。
· 不是所有在查询条件中出现的字段都需要添加索引，需要根据实际的业务去判断。
· 添加索引后，尽量避免全表查询，产生全表查询的方式包括范围查询、模糊查询等。
· 要注意添加索引的方式，尽量在索引中多存储数据，如果查询的信息在索引中已经存在，那么查询就不会再去Table中查找，例如，如果一个Table包括A、B、C三个字段，只在字段B上建立索引，当我们通过B去查询C时，可以利用索引定位，但是查询信息还是需要去Table中获取，而如果将索引定为（B，C），那么查询的信息可以直接从索引中获得，无需再去访问Table。
· 平衡原则。平衡原则包括两方面：一方面，添加索引后，需要对索引进行维护，这是需要时间的，需要耗费处理器的，所以需要在查询速度和索引维护速度上保持一个平衡；另一方面，添加索引，尤其是聚集索引，对查询是很有帮助的，但是对删除和插入来说，添加索引反而增加了复杂度，这也需要一个平衡。
总之，添加索引是一个实践性和针对性很强的工作，需要根据具体业务的情况来进行分析取舍，对于同一个查询，即使是查询条件有了轻微的改变，对索引也可能会产生比较大的影响。
5）视图
视图是从一个或几个基本表中根据用户需要而做成一个虚表 ，它在存储时只存储视图的定义,而没有存储对应的数据 ；视图只在刚刚打开的一瞬间,通过定义从基表中搜集数据,并展现给用户 。
和普通的SQL查询不一样，视图是作为数据库设计的一部分来进行存储的。
6）事务
任何一个数据库管理系统，都不会离开事务处理，事务影响系统性能主要是三个因素：1. 事务的大小；2. 提交的频率； 3.并发的数目。
以上3个因素是相互影响的。事务越大，数据库加锁的项越多，提交的频率就会越低，数据库相关的操作（例如，记录日志）就会越少，但是并发的数目也会越少；事务越小，数据库加锁的项就越少，可以并发的数目就会越多，但是频繁的提交会导致数据库相关操作越多，也会影响系统的性能。
优化数据库的事务，可以从以下两方面入手：
· 精确定位事务边界。因为在整个事务的范围内，数据库会对事务涉及到的相关信息进行加锁，因此，如果可以精确定位事务的边界，那么就可以将数据库的加锁保持最小，这样就可以在一定程度上加大可以并发的数量。
· 尽量减少加锁时间，这就涉及到一个提交时机的问题，需要根据具体的业务需求去进行确定。
· 在事务中避免使用循环或者非常耗时的操作。
7）表分区
当对一个表进行CRUD操作的并发数目非常多的时候，索引已经不是解决问题的关键了，因为对每次对表的操作都会对数据库进行加锁，在加锁期间，其他用户是无法进行操作的，这时，处理器的性能也已经不是导致系统性能的瓶颈了，我们可以通过添加表分区的方式来增加并发用户数，提高系统性能。
对表分区可以分为平行分区和垂直分区两种，平行分区是按行进行分区，一条记录只会在一个分区中，垂直分区是按列进行分区，一条记录可能会分不到很多个区中。我们一般使用的都是平行分区。
对表进行分区主要注意两方面：1. 确定分区键；2.确定分区原则。
3. 其他
1）Tomcat配置优化
Tomcat配置优化包括以下两方面：
· Tomcat可以使用的JVM大小的调整，如果太小，那么在建立比较复杂的对象时，很容易发生内存溢出的错误，如果过大，虽然可以减少垃圾回收的次数，但是执行依次完整的垃圾回收将会是一件非常耗时的操作。
· Tomcat可以并发的线程数目的调整，主要是改变Tomcat线程池的设置。
