对象对齐方式
- 缓存行对齐
- 原理：现代CPU缓存以缓存行（通常64字节）为单位进行数据读取和写入。如果多个经常被同时访问的对象或对象的字段位于同一缓存行，会产生“伪共享”问题。例如，当一个线程频繁修改对象A的字段，另一个线程频繁修改对象B的字段，若A和B在同一缓存行，即使这两个操作不相互依赖，也会导致缓存行不断在CPU核心间无效化和重新加载，降低性能。
- 优化方式：通过在对象间填充字节，使不同对象或易变字段分布在不同缓存行。在Java中，可以使用
@sun.misc.Contended注解（Java 8及以上）来实现缓存行对齐。例如：
import sun.misc.Contended;
class MyData {
@Contended
volatile long value1;
@Contended
volatile long value2;
}
- 效果：减少缓存行争用，提高缓存命中率，从而提升高并发性能。例如在一些多线程计算密集型应用中，优化后性能可提升10 - 30%。
字段顺序调整
- 基于访问频率调整
- 原理：将经常一起访问的字段放在相邻位置。因为CPU缓存读取数据时，会预取相邻内存地址的数据。如果字段A和字段B经常一起被访问，将它们相邻放置，可减少缓存未命中的次数。
- 优化方式：分析业务逻辑，确定字段的访问模式。例如，在一个订单处理系统中，订单的基本信息（如订单号、客户ID）和订单金额可能经常一起被访问，可将它们放在类的相邻位置：
class Order {
long orderId;
long customerId;
double orderAmount;
// 其他字段
}
- 效果：提高缓存命中率，加快对象字段的访问速度，在订单处理等高并发场景下，能够减少响应时间，提升系统吞吐量。
- 基于对象大小调整
- 原理：对象在内存中占用的空间大小会影响内存分配和垃圾回收的效率。较小的对象在内存分配时更高效，垃圾回收时也更轻量。
- 优化方式：将不常用或较大的字段移到对象末尾，或者将大对象拆分成多个小对象。例如，在一个用户信息类中，如果用户的详细地址信息不经常使用，且占用空间较大，可以将其放在类的末尾：
class User {
long userId;
String username;
// 其他常用字段
String detailedAddress;
}
- 效果：减少对象内存占用，提高内存分配和垃圾回收效率，在高并发的用户管理系统中，可降低GC停顿时间，提升系统整体性能。
对锁竞争的影响
- 减少锁粒度
- 原理：如果对象中部分字段经常被并发访问且需要同步，将这些字段独立成一个小对象，并对小对象加锁，而不是对整个大对象加锁。这样可以降低锁竞争的范围。
- 优化方式：例如在一个购物车类中，购物车的商品列表和购物车的总金额计算可能都需要同步操作。可以将商品列表和总金额计算相关逻辑封装到一个小对象中，并对该小对象加锁：
class CartItemList {
private List<CartItem> items;
private double totalAmount;
public synchronized void addItem(CartItem item) {
items.add(item);
totalAmount += item.getPrice();
}
}
class ShoppingCart {
private CartItemList itemList;
// 其他购物车相关逻辑
}
- 效果：减少锁竞争，提高并发性能。在高并发的电商购物车系统中，可使更多线程同时操作购物车，提升系统的并发处理能力。
- 偏向锁与对象布局
- 原理：偏向锁是JVM优化锁性能的一种机制，它假设在大多数情况下，锁总是由同一线程获取。对象头中的偏向锁标志位等信息与对象内存布局相关。如果对象的访问模式符合偏向锁的假设，可减少锁竞争。
- 优化方式：通过合理设计对象的访问模式，尽量让对象在初始化后被同一线程频繁访问。例如，在一个单线程初始化并频繁使用的对象场景中，偏向锁能发挥较好的优化效果。
- 效果：减少锁获取和释放的开销，提升高并发性能。在一些单线程频繁操作对象的场景中，性能可提升20 - 50%。
