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Linkedin 工程師如何優(yōu)化他們的 Java 代碼

最近在刷各大公司的技術(shù)博客的時(shí)候，我在Linkedin的技術(shù)博客上面發(fā)現(xiàn)了一篇很不錯(cuò)博文。這篇博文介紹了Linkedin信息流中間層Feed Mixer，它為Linkedin的Web主頁，大學(xué)主頁，公司主頁以及客戶端等多個(gè)分發(fā)渠道提供支撐（如下圖所示）。

創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專注于成都網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站制作與策劃設(shè)計(jì),左權(quán)網(wǎng)站建設(shè)哪家好?創(chuàng)新互聯(lián)公司做網(wǎng)站,專注于網(wǎng)站建設(shè)十載,網(wǎng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的專業(yè)建站公司;建站業(yè)務(wù)涵蓋:左權(quán)等地區(qū)。左權(quán)做網(wǎng)站價(jià)格咨詢:028-86922220

在Feed Mixer里面用到了一個(gè)叫做SPR（念“super”）的庫。博文講的就是如何優(yōu)化SPR的java代碼。下面就是他們總結(jié)的優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。

1. 謹(jǐn)慎對(duì)待Java的循環(huán)遍歷

Java中的列表遍歷可比它看起來要麻煩多了。就以下面兩段代碼為例：

A

  
 
       
  
  1. private final List _bars; 
    2.    
  
  2. for(Bar bar : _bars) { 
    3.    
  
  3.     //Do important stuff 
    4.    
  
  4. } 
    5.

B

  1. private final List _bars; 
  2. for(int i = 0; i < _bars.size(); i++) { 
  3. Bar bar = _bars.get(i); 
  4. //Do important stuff 
  5. } 

代碼A執(zhí)行的時(shí)候 會(huì)為這個(gè)抽象列表創(chuàng)建一個(gè)迭代器，而代碼B就直接使用 get(i) 來獲取元素，相對(duì)于代碼A省去了迭代器的開銷。

實(shí)際上這里還是需要一些權(quán)衡的。代碼A使用了迭代器，保證了在獲取元素的時(shí)候的時(shí)間復(fù)雜度是 O(1)（使用了 getNext() 和 hasNext() 方法），最終的時(shí)間復(fù)雜度為 O(n) 。但是對(duì)于代碼B，循環(huán)里每次在調(diào)用 _bars.get(i) 的時(shí)候花費(fèi)的時(shí)間復(fù)雜度為 O(n) (假設(shè)這個(gè)list為一個(gè) LinkedList)，那么最終代碼B整個(gè)循環(huán)的時(shí)間復(fù)雜度就是 O(n^2) (但如果代碼B里面的list是 ArrayList， 那 get(i) 方法的時(shí)間復(fù)雜度就是 O(1)了)。所以在決定使用哪一種遍歷的方式的時(shí)候，我們需要考慮列表的底層實(shí)現(xiàn)，列表的平均長度以及所使用的內(nèi)存。最后因?yàn)槲覀冃枰獌?yōu)化內(nèi)存，再加上 ArrayList 在大多數(shù)情況下查找的時(shí)間復(fù)雜度為 O(1) ，最后決定選擇代碼B所使用的方法。

2.在初始化的時(shí)候預(yù)估集合的大小

從Java的這篇 文檔我們可以了解到: “一個(gè)HashMap 實(shí)例有兩個(gè)影響它性能的因素：初始大小和加載因子（load factor）。 […] 當(dāng)哈希表的大小達(dá)到初始大小和加載因子的乘積的時(shí)候，哈希表會(huì)進(jìn)行 rehash操作 […] 如果在一個(gè)HashMap 實(shí)例里面要存儲(chǔ)多個(gè)映射關(guān)系時(shí)，我們需要設(shè)置足夠大的初始化大小以便更有效地存儲(chǔ)映射關(guān)系而不是讓哈希表自動(dòng)增長讓后rehash，造成性能瓶頸?！?/p>

在Linkedin實(shí)踐的時(shí)候，常常碰到需要遍歷一個(gè) ArrayList 并將這些元素保存到 HashMap 里面去。將這個(gè) HashMap 初始化預(yù)期的大小可以避免再次哈希所帶來的開銷。初始化大小可以設(shè)置為輸入的數(shù)組大小除以默認(rèn)加載因子的結(jié)果值（這里取0.7）：

優(yōu)化前的代碼：

  
 
       
  
  1. HashMap _map; 
    2.    
  
  2. void addObjects(List input) 
    3.    
  
  3. { 
    4.    
  
  4.   _map = new HashMap();  
    5.    
  
  5.   for(Foo f: input) 
    6.    
  
  6.   { 
    7.    
  
  7.     _map.put(f.getId(), f); 
    8.    
  
  8.   } 
    9.    
  
  9. } 
    10.

優(yōu)化后的代碼

  
 
       
  
  1. HashMap _map; 
    2.    
  
  2. void addObjects(List input) 
    3.    
  
  3. { 
    4.    
  
  4. _map = new HashMap((int)Math.ceil(input.size() / 0.7));  
    5.    
  
  5. for(Foo f: input) 
    6.    
  
  6. { 
    7.    
  
  7. _map.put(f.getId(), f); 
    8.    
  
  8. } 
    9.    
  
  9. } 
    10.

3. 延遲表達(dá)式的計(jì)算

在Java中，所有的方法參數(shù)會(huì)在方法調(diào)用之前，只要有方法參數(shù)是一個(gè)表達(dá)式的都會(huì)先這個(gè)表達(dá)式進(jìn)行計(jì)算（從左到右）。這個(gè)規(guī)則會(huì)導(dǎo)致一些不必要的操作?？紤]到下面一個(gè)場景：使用ComparisonChain比較兩個(gè) Foo 對(duì)象。使用這樣的比較鏈條的一個(gè)好處就是在比較的過程中只要一個(gè) compareTo 方法返回了一個(gè)非零值整個(gè)比較就結(jié)束了，避免了許多無謂的比較。例如現(xiàn)在這個(gè)場景中的要比較的對(duì)象最先考慮他們的score, 然后是 position, 最后就是 _bar 這個(gè)屬性了：

  
 
       
  
  1. public class Foo { 
    2.    
  
  2. private float _score; 
    3.    
  
  3. private int _position; 
    4.    
  
  4. private Bar _bar; 
    5.    
  
  5.    
    6.    
  
  6. public int compareTo (Foo other) { 
    7.    
  
  7. return ComparisonChain.start(). 
    8.    
  
  8. compare(_score, other.getScore()). 
    9.    
  
  9. compare(_position, other.getPosition()). 
    10.    
  
  10. compare(_bar.toString(), other.getBar().toString()).  
    11.    
  
  11. result; 
    12.    
  
  12. } 
    13.    
  
  13. } 
    14.

但是上面這種實(shí)現(xiàn)方式總是會(huì)先生成兩個(gè) String 對(duì)象來保存 bar.toString()和other.getBar().toString() 的值，即使這兩個(gè)字符串的比較可能不需要。避免這樣的開銷，可以為Bar 對(duì)象實(shí)現(xiàn)一個(gè) comparator：

  
 
       
  
  1. public class Foo { 
    2.    
  
  2. private float _score; 
    3.    
  
  3. private int _position; 
    4.    
  
  4. private Bar _bar; 
    5.    
  
  5. private final BarComparator BAR_COMPARATOR = new BarComparator(); 
    6.    
  
  6.    
    7.    
  
  7. public int compareTo (Foo other) { 
    8.    
  
  8. return ComparisonChain.start(). 
    9.    
  
  9. compare(_score, other.getScore()). 
    10.    
  
  10. compare(_position, other.getPosition()). 
    11.    
  
  11. compare(_bar, other.getBar(), BAR_COMPARATOR). 
    12.    
  
  12. result(); 
    13.    
  
  13. } 
    14.    
  
  14. private static class BarComparator implements Comparator { 
    15.    
  
  15. @Override 
    16.    
  
  16. public int compare(Bar a, Bar b) { 
    17.    
  
  17. return a.toString().compareTo(b.toString()); 
    18.    
  
  18. } 
    19.    
  
  19. } 
    20.    
  
  20. } 
    21.

4. 提前編譯正則表達(dá)式

字符串的操作在Java中算是開銷比較大的操作。還好Java提供了一些工具讓正則表達(dá)式盡可能地高效。動(dòng)態(tài)的正則表達(dá)式在實(shí)踐中比較少見。在接下來要舉的例子中，每次調(diào)用 String.replaceAll() 都包含了一個(gè)常量模式應(yīng)用到輸入值中去。因此我們預(yù)先編譯這個(gè)模式可以節(jié)省CPU和內(nèi)存的開銷。

優(yōu)化前：

  
 
       
  
  1. private String transform(String term) { 
    2.    
  
  2. return outputTerm = term.replaceAll(_regex, _replacement);  
    3.    
  
  3. } 
    4.

優(yōu)化后：

  
 
       
  
  1. private final Pattern _pattern = Pattern.compile(_regex); 
    2.    
  
  2. private String transform(String term) { 
    3.    
  
  3. String outputTerm = _pattern.matcher(term).replaceAll(_replacement);  
    4.    
  
  4. } 
    5.

5. 盡可能地緩存Cache it if you can

將結(jié)果保存在緩存里也是一個(gè)避免過多開銷的方法。但緩存只適用于在相同數(shù)據(jù)集撒花姑娘嗎的相同數(shù)據(jù)操作（比如對(duì)一些配置的預(yù)處理或者一些字符串處理）?，F(xiàn)在已經(jīng)有多種LRU（Least Recently Used ）緩存算法實(shí)現(xiàn)，但是Linkedin使用的是 Guava cache (具體原因見這里) 大致代碼如下：

  
 
       
  
  1. private final int MAX_ENTRIES = 1000; 
    2.    
  
  2. private final LoadingCache _cache; 
    3.    
  
  3. // Initializing the cache 
    4.    
  
  4. _cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(MAX_ENTRIES).build(new CacheLoader() { 
    5.    
  
  5. @Override 
    6.    
  
  6. public String load(String key) throws Exception { 
    7.    
  
  7. return expensiveOperationOn(key); 
    8.    
  
  8. } 
    9.    
  
  9. } 
    10.    
  
  10. ); 
    11.    
  
  11.    
    12.    
  
  12. //Using the cache 
    13.    
  
  13. String output = _cache.getUnchecked(input); 
    14.

6. String的intern方法有用，但是也有危險(xiǎn)

String 的 intern 特性有時(shí)候可以代替緩存來使用。

從這篇文檔，我們可以知道：

“A pool of strings, initially empty, is maintained privately by the class String. When the intern method is invoked, if the pool already contains a string equal to this String object as determined by the equals(Object) method, then the string from the pool is returned. Otherwise, this String object is added to the pool and a reference to this String object is returned”.

這個(gè)特性跟緩存很類似，但有一個(gè)限制，你不能設(shè)置最多可容納的元素?cái)?shù)目。因此，如果這些intern的字符串沒有限制（比如字符串代表著一些唯一的 id），那么它會(huì)讓內(nèi)存占用飛速增長。Linkedin曾經(jīng)在這上面栽過跟頭——當(dāng)時(shí)是對(duì)一些鍵值使用intern方法，線下模擬的時(shí)候一切正常，但一旦 部署上線，系統(tǒng)的內(nèi)存占用一下就升上去了（因?yàn)榇罅课ㄒ坏淖址籭ntern了）。所以最后Linkedin選擇使用 LRU 緩存，這樣可以限制最大元素?cái)?shù)目。

最終結(jié)果

SPR的內(nèi)存占用減少了75%，進(jìn)而將feed-mixer的內(nèi)存占用減少了 50% (如下圖所示)。這些優(yōu)化減少了對(duì)象的生成，進(jìn)而減少了GC得頻率，整個(gè)服務(wù)的延遲就減少了25%。

本文由 greenrobot 翻譯自Linkedin


文章標(biāo)題：Linkedin 工程師如何優(yōu)化他們的 Java 代碼
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