代码优化

前言 代码 优化 ，一个很重要的课题。可能有些人觉得没用，一些细小的地方有什么好修改的，改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢？这个问题我是这么考虑的，就像大海里面的鲸鱼一样，它吃一条小虾米有用吗？没用，但是，吃的小虾米一多之后，鲸鱼就被喂饱了。 代码优化也是一样，如果项目着眼于尽快无BUG上线，那么此时可以抓大放小，代码的细节可以不精打细磨；但是如果有足够的时间开发、维护代码，这时候就必须考虑每个可以优化的细节了，一个一个细小的优化点累积起来，对于代码的运行效率绝对是有提升的。 代码优化的目标是： 减小代码的体积 提高代码运行的效率 代码优化细节 1、尽量指定类、方法的final修饰符 带有final修饰符的类是不可派生的。在Java核心API中，有许多应用final的例子，例如java.lang.String，整个类都是final的。为类指定final修饰符可以让类不可以被继承，为方法指定final修饰符可以让方法不可以被重写。如果指定了一个类为final，则该类所有的方法都是final的。Java编译器会寻找机会内联所有的final方法，内联对于提升Java运行效率作用重大，具体参见Java运行期优化。 此举能够使性能平均提高50% 。 2、尽量重用对象 特别是String对象的使用，出现字符串连接时应该使用StringBuilder/StringBuffer代替

JVM(十三):后端编译优化 在 JVM(一)：源文件的转变 中我们介绍了 Java 中的前端优化，即将 Java 源代码转换为字节码文件。在本文中，我们将介绍字节码文件如何转换为本地机器码，并如何对代码进行优化，以提高性能。因为不同的虚拟机，字节码优化引擎不同，因此本文采用 JIT 来作为例子，其也是 HotSpot 中的默认编译器。 架构 我们都知道将代码转换为机器码有两种方式，而在 HotSpot 中采用了却两者全部都涉及到了，其采用了解释器和编译器并存的架构。那么其这样的目的是什么呢？ 首先我们知道解释执行，可以大大提高程序启动时的效率，因为在这个时候需要执行什么代码，才对对应的源码进行翻译，将其变为机器码，因此也提高了启动时效率； 而编译执行的优点则是可以获得更高的执行效率，因为其将中间代码全部编译成了与机器相关的本地代码，并且在这一阶段，有些编译器还会对编译后的代码进行初步的优化，这也使得效率更加的优秀。 因此 Hotspot 开始执行的时候采用解释执行，获得优良的启动效率，而在代码执行过程中，对执行情况进行监控，运用以前所说的 热点代码编译技术 将热点代码编译成本地机器码，并根据执行情况进行优化，以获得两者全部的优点。 可能会有读者问道，我的代码部署在服务器上，第一次慢一点就慢一点，我只采用编译执行不行吗？ 其实不然，首先因为编译器需要对代码进行优化

【接】 多表联查（左联）计算多个子查询的Count数作为属性输出 优化点：1、尽量不用goto语句跳转，用if-else if-else if -else替代。 2、避免穷举的方式获取显示数据，尽量用循环（for、while等） 3、用switch-case优化过多的if判断 using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Text; using System.Linq; using System.Windows.Forms; using DevExpress.XtraEditors; using MESCore; using MESCore.ListRoutines; using DevExpress.XtraCharts; namespace FDCCore { public partial class frmFDCViewStatusSummary : BaseForm, IBaseFormFunc { public frmFDCViewStatusSummary() { InitializeComponent(); } public

组队：马云龙 廖鸿彬 项目：项目4-订单溯源系统设计与实现 今日完成： 1.登陆的验证 2.订单数据获取 3.gitlab仓库搭建 4.部分代码的优化 明日计划： 实现订单跳转的算法 优化代码 每日小结： 今天学习了list的调用及使用，通过后台java算法实现前端jsp的输出 来源： https://www.cnblogs.com/jiuzhouzone/p/11414789.html

作者 | 王超 责编 | 伍杏玲 明代王阳明先生在《传习录》谈为学之道时说： 私欲日生，如地上尘，一日不扫，便又有一层。着实用功，便见道无终穷，愈探愈深，必使精白无一毫不彻方可。 代码中的"坏味道"，如"私欲"如"灰尘"，每天都在增加，一日不去清除，便会越累越多。如果用功去清除这些"坏味道"，不仅能提高自己的编码水平，也能使代码变得"精白无一毫不彻"。这里，整理了日常工作中的一些"坏味道"，及清理方法，供大家参考。 让代码性能更高 需要 Map 的主键和取值时，应该迭代 entrySet() 当循环中只需要 Map 的主键时，迭代 keySet() 是正确的。但是，当需要主键和取值时，迭代 entrySet() 才是更高效的做法，比先迭代 keySet() 后再去 get 取值性能更佳。 反例： Map<String, String> map = ...; for (String key : map.keySet()) { String value = map.get(key); ... } 正例： Map<String, String> map = ...; for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) { String key = entry.getKey(); String value = entry

代码优化 ，这个在开发界内是个很重要的课题。可能有些人觉得没用，一些细小的地方有什么好修改的，改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢？这个问题我是这么考虑的，就像大海里面的鲸鱼一样，它吃一条小虾米有用吗？没用，但是，吃的小虾米一多之后，鲸鱼就被喂饱了。 代码优化也是一样，如果项目着眼于尽快无BUG上线，那么此时可以抓大放小，代码的细节可以不精打细磨；但是如果有足够的时间开发、维护代码，这时候就必须考虑每个可以优化的细节了，一个一个细小的优化点累积起来，对于代码的运行效率绝对是有提升的。 代码优化的目标是 减小代码的体积 提高代码运行的效率 代码优化细节 1、尽量指定类、方法的final修饰符 带有final修饰符的类是不可派生的。在Java核心API中，有许多应用final的例子，例如java.lang.String，整个类都是final的。为类指定final修饰符可以让类不可以被继承，为方法指定final修饰符可以让方法不可以被重写。如果指定了一个类为final，则该类所有的方法都是final的。Java编译器会寻找机会内联所有的final方法，内联对于提升Java运行效率作用重大，具体参见Java运行期优化。 此举能够使性能平均提高50% 。 2、尽量重用对象 特别是String对象的使用，出现字符串连接时应该使用StringBuilder/StringBuffer代替

查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 　　 　　1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 　　 　　2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 　　 　　3、没有创建计算列导致查询不优化。 　　 　　4、内存不足 　　 　　5、网络速度慢 　　 　　6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 　　 　　7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 　　 　　8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 　　 　　9、返回了不必要的行和列 　　 　　10、查询语句不好，没有优化 　　可以通过如下方法来优化查询 : 　　 　　1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要. 　　 　　2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse) 　　 　　3、升级硬件 　　 　　4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段 　　 　　5、提高网速; 　　 　　6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL

查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 　　 　　1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 　　 　　2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 　　 　　3、没有创建计算列导致查询不优化。 　　 　　4、内存不足 　　 　　5、网络速度慢 　　 　　6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 　　 　　7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 　　 　　8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 　　 　　9、返回了不必要的行和列 　　 　　10、查询语句不好，没有优化 　　可以通过如下方法来优化查询 : 　　 　　1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要. 　　 　　2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse) 　　 　　3、升级硬件 　　 　　4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段 　　 　　5、提高网速; 　　 　　6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL

前言： 　　最近因为工作中业务需要，代码里用了大量的if else嵌套。想着如何优化，刚好在网上看到一篇文章，个人觉得写的还不错。这边转载过来以后后续学习。根据个人理解和需要，自己做了一点修改整理。 作者：leowudev 原文：http://www.apkbus.com/blog-970703-78964.html（已征得原文作者同意，后续转载需注明来源！！！） 写在前面： 不知大家有没遇到过像“横放着的金字塔”一样的 if else 嵌套： 1 if (true) { 2 if (true) { 3 if (true) { 4 if (true) { 5 if (true) { 6 if (true) { 7 8 } 9 } 10 } 11 } 12 } 13 } 我并没夸大其词，我是真的遇到过了！嵌套6、7层，一个函数几百行，简！直！看！死！人！ if else 作为每种编程语言都不可或缺的条件语句，我们在编程时会大量的用到。但 if else 一般不建议嵌套超过三层，如果一段代码存在过多的 if else 嵌套，代码的可读性就会急速下降，后期维护难度也大大提高。所以，我们程序员都应该尽量避免过多的 if else 嵌套。下面将会谈谈我在工作中如何减少 if else 嵌套的。 正文： 在谈我的方法之前，不妨先用个例子来说明 if else 嵌套过多的弊端。

一、为什么要做sql优化？ 在数据量较大，好的sql语句和合理的表结构，能够呈倍的提高执行效率，从而提高程序的可用性和用户体验性。 二、优化方向 1.sql语句优化（尽量避免造成全表扫描） （1）查询时尽量不要用* 号 （2）减少子查询和使用in,使用exits 例如 select id,name,age from student where id in (select id from javaCouse) select id,name,age from student where id exits (select id from javaCouse) （3）尽量不要使用 or(or不走索引),用union进行结果集的合并，加入两个结果集不存在重复数据，那么最好用unionAll （4）那些可以过滤掉大量数据的条件必须记录在where子句的末尾 （5）关联查询时用数据量较小的表做基表和通过where条件进行筛选以减小笛卡尔积 （6）禁止在WHERE条件的上使用函数或者计算 （7）禁止使用模糊查询 like '%%',如果需要用到，则尽量使用'%' （8） 2.表结构设计 （1）尽量减少不必要的关联查询，合理的增加“冗余”字段 （2）合理的建立主外键，连接查询时用主外键进行连接 （3）建立数据表时，能用int型的数据的字段尽量用int 型