Java|Java性能优化的7个方向，不看你后悔( 二 ) jvm|编程|算法

第二种模式是采用多进程。比如 Nginx ，采用 NIO 编程模型， Master 统一管理 Worker 进程，然后由 Worker 进程进行真正的请求代理，这也能很好地利用硬件的多个 CPU 。
第三种模式是使用多线程，这也是 Java 程序员接触最多的。比如 Netty ，采用 Reactor 编程模型，同样使用 NIO ，但它是基于线程的。 Boss 线程用来接收请求，然后调度给相应的 Worker 线程进行真正的业务计算。
像 Golang 这样的语言，有更加轻量级的协程（Coroutine），协程是一种比线程更加轻量级的存在，但目前在 Java 中还不太成熟，就不做过多介绍了，但本质上，它也是对于多核的应用，使得任务并行执行。
变同步为异步
再一种对于计算的优化，就是变同步为异步，这通常涉及编程模型的改变。同步方式，请求会一直阻塞，直到有成功，或者失败结果的返回。虽然它的编程模型简单，但应对突发的、时间段倾斜的流量，问题就特别大，请求很容易失败。
异步操作可以方便地支持横向扩容，也可以缓解瞬时压力，使请求变得平滑。同步请求，就像拳头打在钢板上；异步请求，就像拳头打在海绵上。你可以想象一下这个过程，后者肯定是富有弹性的，体验更加友好。
惰性加载
最后一种，就是使用一些常见的设计模式来优化业务，提高体验，比如单例模式、代理模式等。举个例子，在绘制 Swing 窗口的时候，如果要显示比较多的图片，就可以先加载一个占位符，然后通过后台线程慢慢加载所需要的资源，这就可以避免窗口的僵死。
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结果集优化
接下来介绍一下对结果集的优化。举个比较直观的例子，我们都知道 XML 的表现形式是非常好的，那为什么还有 JSON 呢？除了书写要简单一些，一个重要的原因就是它的体积变小了，传输效率和解析效率变高了，像 Google 的 Protobuf ，体积就更小了一些。虽然可读性降低，但在一些高并发场景下（如 RPC），能够显著提高效率，这是典型的对结果集的优化。
这是由于我们目前的 Web 服务，都是 C/S 模式。数据从服务器传输到客户端，需要分发多份，这个数据量是急剧膨胀的，每减少一小部分存储，都会有比较大的传输性能和成本提升。
像 Nginx ，一般都会开启 GZIP 压缩，使得传输的内容保持紧凑。客户端只需要一小部分计算能力，就可以方便解压。由于这个操作是分散的，所以性能损失是固定的。
了解了这个道理，我们就能看到对于结果集优化的一般思路，你要尽量保持返回数据的精简。一些客户端不需要的字段，那就在代码中，或者直接在 SQL 查询中，就把它去掉。
对于一些对时效性要求不高，但对处理能力有高要求的业务。我们要吸取缓冲区的经验，尽量减少网络连接的交互，采用批量处理的方式，增加处理速度。
结果集合很可能会有二次使用，你可能会把它加入缓存中，但依然在速度上有所欠缺。这个时候，就需要对数据集合进行处理优化，采用索引或者 Bitmap 位图等方式，加快数据访问速度。
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资源冲突优化
我们在平常的开发中，会涉及很多共享资源。这些共享资源，有的是单机的，比如一个 HashMap；有的是外部存储，比如一个数据库行；有的是单个资源，比如 Redis 某个 key 的Setnx；有的是多个资源的协调，比如事务、分布式事务等。
现实中的性能问题，和锁相关的问题是非常多的。大多数我们会想到数据库的行锁、表锁、Java 中的各种锁等。在更底层，比如 CPU 命令级别的锁、JVM 指令级别的锁、操作系统内部锁等，可以说无处不在。