服务端接口性能优化有哪些方案？
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使用单例
批量操作
使用Future模式
使用线程池
使用NIO
锁优化
压缩传输
缓存结果
SQL优化
作为一个Java后台开发，我们写出的大部分代码都决定着用户的使用体验。如果我们的后端代码性能不好，那么用户在访问我们的网站时就要浪费一些时间等待服务器的响应。这可能导致用户投诉甚至用户的流失。
关于性能优化是一个很大的话题。《Java程序性能优化》说性能优化包含五个层次：设计调优、代码调优、JVM调优、数据库调优、操作系统调优等。而每一个层次又包含很多方法论和最佳实践。本文不想大而广的概述这些内容。只是举几个常用的Java代码优化方案，读者看完之后可以真正的实践到自己代码中的方案。
使用单例
对于IO处理、数据库连接、配置文件解析加载等一些非常耗费系统资源的操作，我们必须对这些实例的创建进行限制，或者是始终使用一个公用的实例，以节约系统开销，这种情况下就需要用到单例模式。
批量操作
有100个请求，每个请求单独执行那肯定很慢，如果有办法把这个100个请求合并成一个请求，进行批量操作，那么效率就会高很多。 尤其是在数据库操作的时候，批量操作不仅比单条执行效率高，而且还能有效的降低数据库连接数，提升应用的QPS上限。
使用Future模式
假设一个任务执行起来需要花费一些时间，为了省去不必要的等待时间，可以先获取一个“提货单”，即Future，然后继续处理别的任务，直到“货物”到达，即任务执行完得到结果，此时便可以用“提货单”进行提货，即通过Future对象得到返回值。
public class RealData implements Callable<String> {
protected String data;
public RealData(String data) {
this.data = data;
}
@Override
public String call() throws Exception {
//利用sleep方法表示真是业务是非常缓慢的
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return data;
}
}
public class Application {
public static void main(String[] args) throws Exception {
FutureTask<String> futureTask = new FutureTask<>(new RealData("name"));
ExecutorService executorFixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(1); //使用线程池
//执行FutureTask，相当于上例中的client.request("name")发送请求
executor.submit(futureTask);
//这里可以做一个耗时操作，比如处理其他业务逻辑
//在处理这些业务逻辑过程中，RealData也在创建，从而充分了利用等待时间
//使用真实数据
//如果call()没有执行完成依然会等待
System.out.println("数据=" + futureTask.get());
}
}使用线程池
合理利用线程池能够带来三个好处。第一：降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二：提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配、调优和监控。
在 Java 5 之后，并发编程引入了一堆新的启动、调度和管理线程的API。Executor 框架便是 Java 5 中引入的，其内部使用了线程池机制，它在 java.util.cocurrent 包下，通过该框架来控制线程的启动、执行和关闭，可以简化并发编程的操作。 以下是Java代码实现：
public class MultiThreadTest {
public static void main(String[] args) {
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 60L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(), new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("thread-%d");
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("hello world !");
}
});
System.out.println("==> main Thread!");
}
}使用NIO
JDK自1.4起开始提供全新的I/O编译类库，简称NIO，其不但引入了全新高效的Buffer和Channel，同时还引入了基于Selector的非阻塞 I/O机制，将多个异步的I/O操作集中到一个或几个线程当中进行处理，使用NIO代替阻塞式I/O能提高程序的并发吞吐能力，降低系统的开销。
对于每一个请求，如果单独开一个线程进行相应的逻辑处理，当客户端的数据传递并不是一直进行，而是断断续续的，则相应的线程需要 I/O等待，并进行上下文切换。而使用NIO引入的Selector机制后，可以提升程序的并发效率，改善这一状况。 以下是Java代码实现：
public class NioTest {
static public void main( String args [] ) throws Exception {
FileInputStream fin = new FileInputStream("c:\\test.txt");
// 获取通道
FileChannel fc = fin.getChannel();
// 创建缓冲区
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
// 读取数据到缓冲区
fc.read(buffer);
buffer.flip();
while (buffer.remaining()>0){
byte b = buffer.get();
System.out.print((char)b);
}
fin.close();
}
}锁优化
在开发场景中，我们的代码中经常会被锁所困扰。存在锁，就必然存在锁的竞争，存在锁的竞争，就会消耗很多资源。 那么，如何优化我们Java代码中的锁呢？主要可以从以下几个方面考虑：
- 减少锁持有时间
- 可以使用同步代码块来替代同步方法。这样可以减少锁持有的时间。
- 减少锁粒度
- 要在开发场景中使用Map的时候，记得使用ConcurrentHashMap来代替HashTable和HashMap。（CHM采用分段锁，锁的粒度会更小）
- 锁分离
- 普通锁（如synchronized）会导致读阻塞写、写也会阻塞读，同时读读与写写之间也会进行阻塞，可以想办法将读操作和写操作分开。
- 锁粗化
- 有些情况下我们希望把很多次锁的请求合并成一个请求，以降低短时间内大量锁请求、同步、释放带来的性能损耗。
- 锁消除
- 锁消除是Java虚拟机在JIT编译是，通过对运行上下文的扫描，去除不可能存在共享资源竞争的锁，通过锁消除，可以节省毫无意义的请求锁时间。
压缩传输
在进行数据传输之前，先将数据进行压缩，以减少网络传输的字节数，提升数据传输的速度，接收端将数据进行解压，还原出传递的数据，并且，经过压缩的数据还可以节约所耗费的存储介质（磁盘或内存）的空间以及网络带宽，降低成本。当然，压缩也不是没有开销的，数据压缩需要大量的CPU计算，并且，根据压缩算法的不同，计算的复杂度以及数据的压缩比也存在较大差异。一般情况下，需要根据不同业务场景，选择不同的压缩算法。
缓存结果
对于相同的用户请求，如果每次都重复的查询数据库，重复的进行计算，浪费很多的时间和资源。将计算后的结果缓存到本地内存，或者通过分布式缓存来进行结果的缓存，可以节约宝贵的CPU计算资源，减少重复的数据库查询或者是磁盘I/O，将原本磁头的物理转动变成内存的电子运动，提高响应速度，并且线程的迅速释放也使得应用的吞吐能力得到提升。
SQL优化
略...