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（2） 寻找最致命的性能瓶颈。这也许要求一定的技巧，但所有努力都不会白费。如简单地猜测瓶颈所在，并
试图进行优化，那么可能是白花时间。
（3） 运用本附录介绍的提速技术，然后返回步骤 1。
为使努力不至白费，瓶颈的定位是至关重要的一环。Donald Knuth＇9＇ 曾改进过一个程序，那个程序把50％
的时间都花在约4％的代码量上。在仅一个工作小时里，他修改了几行代码，使程序的执行速度倍增。此
时，若将时间继续投入到剩余代码的修改上，那么只会得不偿失。Knuth 在编程界有一句名言：“过早的优
化是一切麻烦的根源”（Premature optimization is the root of all evil ）。最明智的做法是抑制过早
优化的冲动，因为那样做可能遗漏多种有用的编程技术，造成代码更难理解和操控，并需更大的精力进行维
护。
D。2 寻找瓶颈
为找出最影响程序性能的瓶颈，可采取下述几种方法：
D。2。1 安插自己的测试代码
插入下述“显式”计时代码，对程序进行评测：
long start = System。currentTimeMillis（）；
// 要计时的运算代码放在这儿
long time = System。currentTimeMillis（） start；
利用System。out。println（），让一种不常用到的方法将累积时间打印到控制台窗口。由于一旦出错，编译器
会将其忽略，所以可用一个“静态最终布尔值”（Static final boolean）打开或关闭计时，使代码能放心
留在最终发行的程序里，这样任何时候都可以拿来应急。尽管还可以选用更复杂的评测手段，但若仅仅为了
量度一个特定任务的执行时间，这无疑是最简便的方法。
System。currentTimeMillis（）返回的时间以千分之一秒（1 毫秒）为单位。然而，有些系统的时间精度低于 1
毫秒（如Windows PC），所以需要重复n 次，再将总时间除以n，获得准确的时间。
D。2。2 JDK 性能评测＇2＇
JDK 配套提供了一个内建的评测程序，能跟踪花在每个例程上的时间，并将评测结果写入一个文件。不幸的
是，JDK 评测器并不稳定。它在 JDK 1。1。1 中能正常工作，但在后续版本中却非常不稳定。
为运行评测程序，请在调用Java 解释器的未优化版本时加上…prof 选项。例如：
java_g …prof myClass
或加上一个程序片（Applet）：
679
…………………………………………………………Page 681……………………………………………………………
java_g …prof sun。applet。AppletViewer applet。html
理解评测程序的输出信息并不容易。事实上，在JDK 1。0 中，它居然将方法名称截短为30 字符。所以可能无
法区分出某些方法。然而，若您用的平台确实能支持…prof 选项，那么可试试 Vladimir Bulatov 的
“HyperPorf”＇3＇或者Greg White 的“ProfileViewer ”来解释一下结果。
D。2。3 特殊工具
如果想随时跟上性能优化工具的潮流，最好的方法就是作一些 Web 站点的常客。比如由Jonathan Hardwick
制作的“Tools for Optimizing Java”（Java 优化工具）网站：
http：//cs。cmu。edu/~jch/java/tools。html
D。2。4 性能评测的技巧
由于评测时要用到系统时钟，所以当时不要运行其他任何进程或应用程序，以免影响测试结果。
如对自己的程序进行了修改，并试图（至少在开发平台上）改善它的性能，那么在修改前后应分别测
试一下代码的执行时间。
尽量在完全一致的环境中进行每一次时间测试。
如果可能，应设计一个不依赖任何用户输入的测试，避免用户的不同反应导致结果出现误差。
D。3 提速方法
现在，关键的性能瓶颈应已隔离出来。接下来，可对其应用两种类型的优化：常规手段以及依赖Java 语言。
D。3。1 常规手段
通常，一个有效的提速方法是用更现实的方式重新定义程序。例如，在《Programming Pearls 》（编程拾
贝）一书中＇14＇，Bentley 利用了一段小说数据描写，它可以生成速度非常快、而且非常精简的拼写检查
器，从而介绍了Doug McIlroy 对英语语言的表述。除此以外，与其他方法相比，更好的算法也许能带来更大
的性能提升——特别是在数据集的尺寸越来越大的时候。欲了解这些常规手段的详情，请参考本附录末尾的
“一般书籍”清单。
D。3。2 依赖语言的方法
为进行客观的分析，最好明确掌握各种运算的执行时间。这样一来，得到的结果可独立于当前使用的计算
机——通过除以花在本地赋值上的时间，最后得到的就是“标准时间”。
运算 示例 标准时间
本地赋值 i=n； 1。0
实例赋值 this。i=n； 1。2
int增值 i＋＋； 1。5
byte 增值 b＋＋； 2。0
short 增值 s＋＋； 2。0
float 增值 f＋＋； 2。0
double增值 d＋＋； 2。0
空循环 while（true） n＋＋； 2。0
三元表达式 （x》2 （或2 的任意次幂） 使用更快的硬件指令
D。3。3 特殊情况
■字串的开销：字串连接运算符＋看似简单，但实际需要消耗大量系统资源。编译器可高效地连接字串，但变
量字串却要求可观的处理器时间。例如，假设 s和 t 是字串变量：
System。out。println（〃heading〃 ＋ s ＋ 〃trailer〃 ＋ t）；
上述语句要求新建一个 StringBuffer （字串缓冲），追加自变量，然后用toString（）将结果转换回一个字
串。因此，无论磁盘空间还是处理器时间，都会受到严重消耗。若准备追加多个字串，则可考虑直接使用一
个字串缓冲——特别是能在一个循环里重复利用它的时候。通过在每次循环里禁止新建一个字串缓冲，可节
省980 单位的对象创建时间（如前所述）。利用 substring（）以及其他字串方法，可进一步地改善性能。如
果可行，字符数组的速度甚至能够更快。也要注意由于同步的关系，所以 StringTokenizer 会造成较大的开
销。
■同步：在JDK 解释器中，调用同步方法通常会比调用不同步方法慢 10 倍。经 JIT 编译器处理后，这一性能
上的差距提升到50 到 100倍（注意前表总结的时间显示出要慢97 倍）。所以要尽可能避免使用同步方法—
—若不能避免，方法的同步也要比代码块的同步稍快一些。
■重复利用对象：要花很长的时间来新建一个对象（根据前表总结的时间，对象的新建时间是赋值时间的
980 倍，而新建一个小数组的时间是赋值时间的3100 倍）。因此，最明智的做法是保存和更新老对象的字
段，而不是创建一个新对象。例如，不要在自己的 paint（）方法中新建一个Font 对象。相反，应将其声明成
实例对象，再初始化一次。在这以后，可在paint（）里需要的时候随时进行更新。参见 Bentley 编著的《编
程拾贝》，p。81＇15＇ 。
■异常：只有在不正常的情况下，才应放弃异常处理模块。什么才叫“不正常”呢？这通常是指程序遇到了
问题，而这一般是不愿见到的，所以性能不再成为优先考虑的目标。进行优化时，将小的“try…catch”块合
并到一起。由于这些块将代码分割成小的、各自独立的片断，所以会妨碍编译器进行优化。另一方面，若过
份热衷于删除异常处理模块，也可能造成代码健壮程度的下降。
■散列处理：首先，Java 1。0 和 1。1 的标准“散列表”（Hashtable）类需要造型以及特别消耗系统资源的
同步处理（570 单位的赋值时间）。其次，早期的 JDK 库不能自动决定最佳的表格尺寸。最后，散列函数应
针对实际使用项（Key）的特征设计。考虑到所有这些原因，我们可特别设计一个散列类，令其与特定的应用
程序配合，从而改善常规散列表的性能。注意 Java 1。2 集合库的散列映射（HashMap）具有更大的灵活性，
而且不会自动同步。
■方法内嵌：只有在方法属于final （最终）、private （专用）或static （静态）的情况下，Java 编译器
才能内嵌这个方法。而且某些情况下，还要求它绝对不可以有局部变量。若代码花大量时间调用一个不含上
述任何属性的方法，那么请考虑为其编写一个“final”版本。
■I/O：应尽可能使用缓冲。否则，最终也许就是一次仅输入／输出一个字节的恶果。注意 JDK 1。0 的I/O 类
采用了大量同步措施，所以若使用象readFully（）这样的一个“大批量”调用，然后由自己解释数据，就可
获得更佳的性能。也要注意Java 1。1 的“reader”和“writer”类已针对性能进行了优化。
■造型和实例：造型会耗去2 到 200 个单位的赋值时间。开销更大的甚至要求上溯继承（遗传）结构。其他