一、引言
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随着互联网技术的快速发展，Web应用的需求日益旺盛，对服务器性能的要求也越来越高。
Java作为一种广泛使用的编程语言，在Web服务器开发领域具有举足轻重的地位。
本文将详细介绍Java服务器开发实战，包括构建高性能Web应用的关键步骤和如何搭建Java服务器。
二、Java服务器开发环境搭建
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需要在开发机器上安装Java开发工具包（JDK）。
访问Oracle官网或OpenJDK官网下载最新版本的JDK，然后按照提示进行安装。
安装完成后，可以通过命令行工具验证JDK是否安装成功。
为了更方便地进行开发，我们需要安装一个集成开发环境（IDE）。
Eclipse、IntelliJ IDEA等是常用的Java IDE。
根据自己的喜好选择一个IDE，并安装必要的插件，如Git插件、Maven插件等。
对于Web服务器开发，我们需要安装一个Web服务器软件，如Tomcat、Jetty等。
同时，为了简化开发，我们可以选择使用Java Web框架，如Spring、Spring Boot等。
这些框架提供了丰富的功能和工具，帮助我们快速构建高性能的Web应用。
三、构建高性能Web应用的关键步骤
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在开发过程中，需求分析是至关重要的第一步。
我们需要明确应用的功能需求、性能需求、安全性需求等。
明确需求后，可以制定相应的开发计划和架构设计方案。
高性能的Web应用需要一个合理的架构设计。
我们可以采用分层架构，将应用划分为表现层、业务逻辑层、数据访问层等。
为了提升性能，还可以考虑使用缓存技术、负载均衡技术等。
数据库是Web应用的重要组成部分。
我们需要根据需求选择合适的数据库类型（如MySQL、Oracle等），并进行数据库设计，包括数据表的设计、索引的设计等。
优化数据库设计可以有效提升应用的性能。
在完成需求分析和设计后，我们可以开始编码实现。
使用Java和相关框架进行编码，实现应用的功能。
在编码过程中，需要注意代码的可读性、可维护性，以及性能优化。
完成编码后，我们需要进行测试与优化。
通过单元测试、集成测试、压力测试等，检查应用的功能和性能是否达到预期要求。
针对测试中发现的问题，进行优化和改进。
最后，我们将应用部署到服务器上，进行运维。
在部署过程中，需要注意服务器的配置、网络环境的配置等。
在运维过程中，需要监控应用的性能，及时发现并解决问题。
四、Java服务器搭建与部署
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Java服务器的搭建主要包括安装操作系统、安装JDK、配置环境变量等步骤。
可以选择Linux或Windows操作系统，根据实际需求进行配置。
将开发完成的应用部署到服务器上。
可以通过手动部署或自动化部署的方式，将应用文件复制到服务器上的指定目录，并启动应用。
在部署完成后，需要根据实际情况进行配置与调优。
包括数据库连接配置、服务器配置、JVM参数配置等。
通过优化配置与调优，可以提升应用的性能和稳定性。
五、总结
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本文详细介绍了Java服务器开发实战，包括搭建开发环境、构建高性能Web应用的关键步骤以及Java服务器的搭建与部署。
通过遵循这些步骤和注意事项，我们可以更高效地开发高性能的Web应用。
当CPU 进入多核时代之后 软件的性能调优就不再是一件简单的事情 没有并行化的程序在新的硬件上可能会运行得比从前更慢 当 CPU 数目增加的时候 芯片制造商为了取得最佳的性能/功耗比 降低 CPU 的运行频率是一件非常明智的事情 相比 C/C++ 程序员而言 利用 Java 编写多线程应用已经简单了很多 然而 多线程程序想要达到高性能仍然不是一件容易的事情 对于软件开发人员而言 如果在测试时发现并行程序并不比串行程序快 那不是一件值得惊讶的事情 毕竟 在多核时代之前 受到广泛认可的并行软件开发准则通常过于简单和武断
在本文中 我们将介绍使提高Java 多线程应用性能的一般步骤 通过运用本文提供的一些简单规则 我们就能获得具有高性能的可扩展的应用程序
为什么性能没有增长？
多核能带来性能的大幅增长 这很容易通过简单的一些测试来观察到 如果我们写一个多线程程序 并在每个线程中对一个本地变量进行累加 我们可以很容易的看到多核和并行带来的成倍的性能提升 这非常容易做到 不是吗？在 参考资源 里我们给出了一个例子 然而 与我们的测试相反 我们很少在实际软件应用中看到这样完美的可扩展性 阻碍我们获得完美的可扩展性有两方面的因素存在 首先 我们面临着理论上的限制 其次软件开发过程中也经常出现实现上的问题 让我们看看 图 中的三条性能曲线
图 性能曲线
作为追求完美的软件工程师 我们希望看到随着线程数目的增长程序的性能获得线性的增长 也就是图 中的蓝色直线 而我们最不希望看到的是绿色的曲线 不管投入多少新的 CPU 性能也没有丝毫增长 （随着 CPU 增长而性能下降的曲线在实际项目中也存在） 而图中的红色线条则说明通常的 法则并不适用于可扩展性方面 假设程序中有 % 的计算只能串行进行 那么其扩展性曲线如红线所示 由图可见 当 % 的代码可以完美的并行时 在 个 CPU 存在的情况下 我们也只能获得大约 倍的性能 如果任务中具有无法并行的部分 那么在现实世界 我们的性能曲线大致上会位于图 中的灰 *** 域
在这篇文章中 我们不会试图挑战理论极限 我们希望能解释一个 Java 程序员如何能够尽可能的接近极限 这已经不是一个容易的任务
是什么造成了糟糕的可扩展性？
可扩展性糟糕的原因有很多 其中最为显著的是锁的滥用 这没有办法 我们就是这样被教育的 想要多线程安全吗？那就加一个锁吧 想想 Python 中臭名昭著的 Global Intepreter Lock 还有 Java 中的 CollectiONs synchronizedXXXX（） 系列方法 跟随巨人的做法有什么不好吗？是的 用锁来保护关键区域非常方便 也较容易保证正确性 然而锁也意味着只有一个进程能进入关键区域 而其他的进程都在等待！如果观察到 CPU 空闲而软件执行缓慢 那么检察一下锁的使用是一个明智的做法
对于 Java 程序而言 Performance Inspector 中的 Java Lock Monitor 是一个不错的开源工具
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对一个多线程应用进行调优
下面 我们将提供一个例子程序并展示如何在多核平台上获得更好的可扩展性 这个例子程序展示了一个假想的日志服务器 它接收来自多个源的日志信息并将其统一保存到文件系统中 为了简单起见 我们的例子代码中不包含任何的网络相关代码 Main（） 函数将启动多个线程来发送日志信息到日志服务器中 对于性急的读者 让我们先看看调优的结果
图 日至服务器调优结果
在上图中 蓝色的曲线是一个基于 Lock 的老式日志服务器 而绿色的曲线是我们进行了性能调优之后的日志服务器 可以看到 LogServerBad 的性能随线程数目的增加变化很小 而 LogServerGood 的性能则随着线程数目的增加而线性增长 如果不介意使用第三方的库的话 那么来自 Project KunMing 的 LockFreeQueue 可以进一步提供更好的可扩展性
图 使用 Lock free 的数据结构
在上图中 第三条曲线表示用 LockFreeQueue 替换标准库中的 ConcurrentLinkedQueue 之后的性能曲线 可以看到 如果线程数目较少时 两条曲线差别不大 但是单线程数目增大到一定程度之后 Lock Free 的数据结构具有明显的优势
在下文中 将介绍在上述例子中使用的可以帮助我们创建高可扩展 Java 应用的工具和技巧
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使用 JLM 分析应用程序
JLM 提供了 Java 应用和 JVM 中锁持有时间和冲突统计 具体提供以下功能
对冲突的锁进行计数
成功获得锁的次数
递归锁的次数
申请锁的线程被阻塞等待的次数
锁被持有的累计时间 对于支持 Tier Spin Locking 的平台 还可以获得以下信息 :
请求线程在内层（spin loop）请求锁的次数
请求线程在外层（thread yield loop）请求锁的次数
使用 rtdriver 工具收集更详细的信息
jlmlitestart 仅收集计数器
jlmstart 仅收集计数器和持有时间统计
jlmstop 停止数据收集
jlmdump 打印数据收集并继续收集过程
从锁持有时间中去除废品收集（Garbage Collection GC）的时间
GC 时间从 GC 周期中所有被持有的锁的持有时间中去除
使用 AtomicInteger 进行计数
通常 在我们实现多线程使用的计数器或随机数生成器时 会使用锁来保护共享变量 这样做的弊端是如果锁竞争的太厉害 会损害吞吐量 因为竞争的同步非常昂贵
volatile 变量虽然可以使用比同步更低的成本存储共享变量 但它只可以保证其他线程能够立即看到对 volatile 变量的写入 无法保证读 修改 写的原子性 因此 volatile 变量无法用来实现正确的计数器和随机数生成器
从 JDK 开始 ncurrent atomic 包中引入了原子变量 包括 AtomicInteger AtomicLong AtomicBoolean 以及数组 AtomicIntergerArray AtomicLongArray 原子变量保证了 ++ —— += = 等操作的原子性 利用这些数据结构 您可以实现更高效的计数器和随机数生成器
加入轻量级的线程池—— Executor
大多数并发应用程序是以执行任务（task）为基本单位进行管理的 通常情况下 我们会为每个任务单独创建一个线程来执行 这样会带来两个问题 一 大量的线程（> ）会消耗系统资源 使线程调度的开销变大 引起性能下降 二 对于生命周期短暂的任务 频繁地创建和消亡线程并不是明智的选择 因为创建和消亡线程的开销可能会大于使用多线程带来的性能好处
一种更加合理的使用多线程的方法是使用线程池（Thread Pool） ncurrent 提供了一个灵活的线程池实现 Executor 框架 这个框架可以用于异步任务执行 而且支持很多不同类型的任务执行策略 它还为任务提交和任务执行之间的解耦提供了标准的方法 为使用 Runnable 描述任务提供了通用的方式 Executor 的实现还提供了对生命周期的支持和 hook 函数 可以添加如统计收集 应用程序管理机制和监视器等扩展
在线程池中执行任务线程 可以重用已存在的线程 免除创建新的线程 这样可以在处理多个任务时减少线程创建 消亡的开销 同时 在任务到达时 工作线程通常已经存在 用于创建线程的等待时间不会延迟任务的执行 因此提高了响应性 通过适当的调整线程池的大小 在得到足够多的线程以保持处理器忙碌的同时 还可以防止过多的线程相互竞争资源 导致应用程序在线程管理上耗费过多的资源
Executor 默认提供了一些有用的预设线程池 可以通过调用 Executors 的静态工厂方法来创建
newFixedThreadPool 提供一个具有最大线程个数限制的线程池 newCachedThreadPool 提供一个没有最大线程个数限制的线程池 newSingleThreadExecutor 提供一个单线程的线程池 保证任务按照任务队列说规定的顺序（FIFO LIFO 优先级）执行 newScheduledThreadPool 提供一个具有最大线程个数限制线程池 并支持定时以及周期性的任务执行使用并发数据结构
Collection 框架曾为 Java 程序员带来了很多方便 但在多核时代 Collection 框架变得有些不大适应 多线程之间的共享数据总是存放在数据结构之中 如 Map Stack Queue List Set 等 Collection 框架中的这些数据结构在默认情况下并不是多线程安全的 也就是说这些数据结构并不能安全地被多个线程同时访问 JDK 通过提供 SynchronizedCollection 为这些类提供一层线程安全的接口 它是用 synchronized 关键字实现的 相当于为整个数据结构加上一把全局锁保证线程安全
ncurrent 中提供了更加高效 collection 如 ConcurrentHashMap/Set ConcurrentLinkedQueue ConcurrentSkipListMap/Set CopyOnWriteArrayList/Set 这些数据结构是为多线程并发访问而设计的 使用了细粒度的锁和新的 Lock free 算法 除了在多线程条件下具有更高的性能 还提供了如 put if absent 这样适合并发应用的原子函数
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其他一些需要考虑的因素
不要给内存系统太大的压力
如果线程执行过程中需要分配内存 这在 Java 中通常不会造成问题 现代的 JVM 是高度优化的 它通常为每个线程保留一块 Buffer 这样在分配内存时 只要 buffer 没有用光 那么就不需要和全局的堆打交道 而本地 buffer 分配完毕之后 JVM 将不得不到全局堆中分配内存 这样通常会带来严重的可扩展性的降低 另外 给 GC 带来的压力也会进一步降低程序的可扩展性 尽管我们有并行的 GC 但其可扩展性通常并不理想 如果一个循环执行的程序在每次执行中都需要分配临时对象 那么我们可以考虑利用 ThreadLocal 和 SoftReference 这样的技术来减少内存的分配
使用 ThreadLocal
ThreadLocal 类能够被用来保存线程私有的状态信息 对于某些应用非常方便 通常来讲 它对可扩展性有正面的影响 它能为各个线程提供一个线程私有的变量 因而多个线程之间无须同步 需要注意的是在 JDK 之前 ThreadLocal 有着相当低效的实现 如果需要在 JDK 或更老的版本上使用 ThreadLocal 需要慎重评估其对性能的影响 类似的 目前 JDK 中的 ReentrantReadWriteLock 的实现也相当低效 如果想利用读锁之间不互斥的特性来提高可扩展性 同样需要进行 profile 来确认其适用程度
锁的粒度很重要
粗粒度的全局锁在保证线程安全的同时 也会损害应用的性能 仔细考虑锁的粒度在构建高可扩展 Java 应用时非常重要 当 CPU 个数和线程数较少时 全局锁并不会引起激烈的竞争 因此获得一个锁的代价很小（JVM 对这种情况进行了优化） 随着 CPU 个数和线程数增多 对全局锁的竞争越来越激烈 除了一个获得锁的 CPU 可以继续工作外 其他试图获得该锁的 CPU 都只能闲置等待 导致整个系统的 CPU 利用率过低 系统性能不能得到充分利用 当我们遇到一个竞争激烈的全局锁时 可以尝试将锁划分为多个细粒度锁 每一个细粒度锁保护一部分共享资源 通过减小锁的粒度 可以降低该锁的竞争程度 ncurrent ConcurrentHashMap 就通过使用细粒度锁 提高 HashMap 在多线程应用中的性能 在 ConcurrentHashMap 中 默认构造函数使用 个锁保护整个 Hash Map 用户可以通过参数设定使用上千个锁 这样相当于将整个 Hash Map 划分为上千个碎片 每个碎片使用一个锁进行保护
结论
通过选择一种合适的 profile 工具 检查 profile 结果中的热点区域 使用适合多线程访问的数据结构 线程池 细粒度锁减小热点区域 并重复此过程不断提高应用的可扩展性
lishixinzhi/Article/program/Java/gj//Java软件开发是指使用Java编程语言进行应用程序、系统或服务的开发。 Java是一种跨平台、面向对象、高性能的编程语言，广泛应用于各种软件开发领域。
Java软件开发主要包括以下方面：
1.应用程序开发：开发各种类型的桌面应用程序，如企业级软件、图形界面应用程序、工具软件等。
应用程序开发：使用Java开发Web应用，包括构建动态网站、电子商务平台、博客系统等。 Java的Web开发框架（如Spring、Struts、JSF等）能够提高开发效率和代码的可维护性。
3.移动应用程序开发：通过Java开发Android应用程序。 Android平台的应用程序通常使用Java语言和AndroidSDK进行开发。
4.企业级应用开发：Java在企业级应用领域非常强大，可以用于开发大型、复杂的业务应用。 企业级Java应用通常基于JavaEE（JavaPlatform,EnterpriseEdition）平台，涉及分布式计算、事务管理、消息处理等方面。
5.服务端开发：Java被广泛应用于构建服务端应用程序，包括Web服务、RESTful服务、微服务等。 Java的多线程支持和高性能使其成为处理并发请求的理想选择。
6.游戏开发：使用Java进行游戏开发，尤其是基于Java的游戏开发框架（如LibGDX）可用于创建跨平台的游戏。
总体而言，Java软件开发涵盖了多个领域，其灵活性、可移植性和丰富的生态系统使其成为广泛应用的编程语言。
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扩展资料本书介绍分布式Java应用涉及的知识点，分为基于Java实现网络通信、RPC；基于SOA实现大型分布式Java应用；编写高性能Java应用；构建高可用、可伸缩的系统四个部分，共七章内容。 作者结合自己在淘宝网的实际工作经验展开论述，既可作供初学者学习，也可供同行参考。
标签： Java服务器开发实战、 java服务器怎么搭建、 构建高性能Web应用的关键步骤、本文地址： https://yihaiquanyi.com/article/280b680abb29b2819982.html
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