背景：
本人最近在做一个信令相关(电信行业的手机以及固话的通话记录)的项目，数据量非常大，之前也没碰到过这么大数据量，所以写程序的时候，没有意识到程序优化相关的知识，于是就出现了下面的程序。
程序一：
/**
* @description: 将字符串解析为List<SignalData>对象
*/
public static List<SignalData> parseData(String data) {
String[] listStr = data.split("\r\n"); //data中有多条记录，每条以\r\n换行，每条记录中存在着固定的五个字段的信息，每个字段以，隔开。要求去除数据，装入对象
List<SignalData> result = new LinkedList<SignalData>();
for (String dataStr : listStr) {
String[] fieldArray = dataStr.split(",");
if (fieldArray.length < 5) {
continue;
}
SignalData item = new SignalData();
for (int i = 0; i < fieldArray.length; i++) { //待优化
if (i == 0) {
item.setAreaCode(fieldArray[i]);
continue;
}
if (i == 1) {
item.setCallingNum(fieldArray[i]);
continue;
}
if (i == 2) {
item.setCalledNum(fieldArray[i]);
continue;
}
if (i == 3) {
item.setCallType(fieldArray[i]);
continue;
}
if (i == 4) {
item.setSignallingTime(fieldArray[i]);
continue;
}
}
result.add(item);
}
return result;
}
上面的代码，猛一看，for循环体中还有continue，感觉像是优化的程序。 于是就放上去运行了，之后又看了看，突然灵光一闪，感觉不对劲，既然每个字段都有数据，我为什么不直接从数组中取呢，还要循环，真是自己作死啊，好，发现一处问题，这样的程序我都看不下去了，于是赶紧优化了下，于是出现下面的代码；
优化后：
/**
* @description: 将字符串解析为List<SignalData>对象
*/
public static List<SignalData> parseData(String data) {
String[] listStr = data.split("\r\n");
List<SignalData> result = new LinkedList<SignalData>();
for (String dataStr : listStr) {
if(null==dataStr||dataStr.trim().equals("")) continue;
String[] fieldArray = dataStr.split(",");
if (fieldArray.length < 5) {
continue;
}
SignalData item = new SignalData();
item.setAreaCode(fieldArray[0]); //优化之后
item.setCallingNum(fieldArray[1]);
item.setCalledNum(fieldArray[2]);
item.setCallType(fieldArray[3]);
item.setSignallingTime(fieldArray[4]);
result.add(item);
}
return result;
}
通过这个程序我大概算了一下，平均每天8G数据，每条数据50byte, 总共是 20 * 1024 * 1024 * 8 = 167772160 条记录， 而上面的每个循环体在取数据的时候，优化之前和优化之后，在判断数组下标相等的时候每条数据总共要花掉15次， 于是 20 * 1024 * 1024 * 8 * 15 = 2516582400 ，看着数字，我的内心是崩溃的，自己的失误，每天造成多了这么多次的运算，不仅程序变慢，还要要多浪费多少电，啊啊啊啊！
程序二：
优化前：
@Override
public void consume(ConsumerRecord<String, String> record) {
try {
//这里面是从kafka中pull数据，
// pushPool 是一个静态的线程池对象，ParseAndPushTask是一个线程，record.value()就是上面的程序中的一批数据记录，
pushPool.execute(new ParseAndPushTask(record.value())); // 问题部分
} catch (Exception e) {
logger.error("error in PushBusinessTreate:", e);
}
}
这段程序，是从kafka中拉的数据，数据量就是上面的量，当写出这个程序，发布之后，直接OOM了。出现OOM赶紧停掉服务，想了一下，数据量这么大，每pull一条数据，都会生成一个线程，线程中的成员变量，也就是数据，至少在2kb的数据，也就是说，每条记录都要在堆内存中开辟2kb的数据，加上数据量大，不OOM都不正常了。。。。。
优化后：
@Override
public void consume(ConsumerRecord<String, String> record) {
try {
PushService.receiveDataFromProducer(record.value()); //这里使用了一个静态方法
} catch (Exception e) {
logger.error("error in PushBusinessTreate:", e);
}
}
修改之后，运行正常，这样，又节省了无数次的GC 啊
程序三：
public static List<AccountAndSubInfoVo> queryPushSubscriberData(Set<String> subscriptionIds) throws Exception {
List<AccountAndSubInfoVo> result = new LinkedList<AccountAndSubInfoVo>();
for (String subscriptionId : subscriptionIds) {
String subscriberId = jedisCluster.get(Constants.SUBSCRIPTION + subscriptionId); // 获取订阅者ID
if (subscriberId == null || "".equals(subscriberId)) {
continue;
}
Map<String, String> map = jedisCluster.hgetAll(Constants.SUBSCRIBER + subscriberId);
if (map != null) {
AccountAndSubInfoVo vo = mapToBean(map, AccountAndSubInfoVo.class); //待优化地方**********
vo.setSubscriptionId(subscriptionId);
vo.setSubscriberId(subscriberId);
result.add(vo);
}
}
return result;
}
public static <T> T mapToBean(Map<String, String> map, Class<T> obj) throws Exception {
if (map == null) {
return null;
}
Set<Entry<String, String>> sets = map.entrySet();
T t = obj.newInstance();
Method[] methods = obj.getDeclaredMethods();
for (Entry<String, String> entry : sets) {
String str = entry.getKey();
String setMethod = "set" + str.substring(0, 1).toUpperCase() + str.substring(1);
for (Method method : methods) {
if (method.getName().equals(setMethod)) {
method.invoke(t, entry.getValue());
}
}
}
return t;
}
上面的情况大概是这样的，从redis中取出相关的数据(redis中的数据类型名称已经确定)，取出形式为Map类型，然后呢，我需要把Map类型转换为对象类型，之前一般情况下都是写个反射，或者是调用一些API搞定，这次也是同样，但是看了看代码，觉得需要优化，因为反射技术本身就损耗性能，况且我是知道Map中的Key的，而且字段也不多，更有效的方法就是，去掉反射，用常规的setter方法，于是，出现下面的代码
优化后：
public static List<AccountAndSubInfoVo> queryPushSubscriberData(Set<String> subscriptionIds) throws Exception {
List<AccountAndSubInfoVo> result = new LinkedList<AccountAndSubInfoVo>();
for (String subscriptionId : subscriptionIds) {
String subscriberId = jedisCluster.get(Constants.SUBSCRIPTION + subscriptionId); // 获取订阅者ID
if (subscriberId == null || "".equals(subscriberId)) {
continue;
}
Map<String, String> map = jedisCluster.hgetAll(Constants.SUBSCRIBER + subscriberId);
if (map != null) {
// AccountAndSubInfoVo vo = mapToBean(map, AccountAndSubInfoVo.class); 优化程序，反射影响性能 ，
AccountAndSubInfoVo vo = new AccountAndSubInfoVo();
vo.setAppId(map.get(Constants.APP_ID)); //定义的常量字符串，下同
vo.setAppSecret(map.get(Constants.APP_SECRET));
vo.setPushUrl(map.get(Constants.PUSH_URL));
vo.setSubscriptionId(subscriptionId);
vo.setSubscriberId(subscriberId);
result.add(vo);
}
}
return result;
}
我想，这样也肯定会省掉很多时间。
总结：
通过上面的程序，让我深深的意识到了，平时在写完代码，review一把是多么的靠谱，不但会让程序更流畅一些，最重要的的是会省很多电，节省能源！以前写Web程序，数据量不大，这些问题也没有注意到，当量发生了变化之后，许多问题都会暴漏出来，大家在看到我的程序之后，都看看自己写的程序有没有类似的问题，有则改之无则加勉，这次特意写出来，分享给大家！
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