面试题：Kotlin面向对象编程中高级特性的性能优化

内联函数

潜在性能瓶颈
- 代码膨胀：如果内联函数体较大，并且在多处被调用，会导致生成的字节码体积增大，因为内联函数会将代码直接插入到调用处，增加了整体代码量。
- 递归调用问题：内联函数不支持递归调用优化，因为递归调用会导致代码无限膨胀。
性能优化策略
- 控制函数体大小：确保内联函数体足够小，仅包含简单的逻辑。如果函数体复杂，考虑将其拆分成更小的内联函数或者普通函数。
- 避免递归内联：对于递归逻辑，使用普通函数实现。
示例代码

// 简单的内联函数示例，用于安全调用可空对象的方法
inline fun <T, R> T?.safeCall(block: (T) -> R): R? {
    if (this != null) {
        return block(this)
    }
    return null
}

// 使用示例
val str: String? = "Hello"
val length = str.safeCall { it.length }
println(length)

协程

潜在性能瓶颈
- 上下文切换开销：协程在挂起和恢复时会发生上下文切换，如果频繁进行挂起操作，会带来额外的性能开销。例如在一个协程中多次调用 delay 函数，每次 delay 都会导致协程挂起，增加上下文切换次数。
- 资源竞争：当多个协程访问共享资源时，如果没有正确的同步机制，可能会出现资源竞争问题，影响性能甚至导致数据不一致。
性能优化策略
- 减少不必要的挂起：尽量合并挂起操作，避免在循环中频繁挂起。例如，可以将多个 delay 操作合并成一个较长时间的 delay。
- 合理使用同步机制：对于共享资源，使用 Mutex 等同步工具来确保线程安全。例如，多个协程访问一个可变的共享集合时，使用 Mutex 来保护对集合的操作。
示例代码

import kotlinx.coroutines.*

// 减少不必要挂起示例
fun main() = runBlocking {
    val startTime = System.currentTimeMillis()
    // 不推荐，多次挂起
    repeat(10) {
        delay(100)
    }
    val endTime1 = System.currentTimeMillis()
    println("多次挂起耗时: ${endTime1 - startTime} ms")

    val startTime2 = System.currentTimeMillis()
    // 推荐，合并挂起
    delay(1000)
    val endTime2 = System.currentTimeMillis()
    println("合并挂起耗时: ${endTime2 - startTime2} ms")
}

// 资源竞争示例，使用Mutex
val mutex = Mutex()
val sharedList = mutableListOf<Int>()

fun main2() = runBlocking {
    launch {
        mutex.lock()
        try {
            sharedList.add(1)
        } finally {
            mutex.unlock()
        }
    }
    launch {
        mutex.lock()
        try {
            sharedList.add(2)
        } finally {
            mutex.unlock()
        }
    }
    delay(100)
    println(sharedList)
}

星途面试题库

面试题：Kotlin面向对象编程中高级特性的性能优化

知识考点

面试题答案

内联函数

协程