性能优化基本属于Java高级岗的必备技能了，特备对于大流量的互联网应用至关重要@mikechen
今天主要给大家介绍下9种性能优化的方法：
之所以把代码放到第一位，是因为这一点最容易引忽视，比如拿到一个性能优化的需求以后，言必称缓存、异步等。
实际上，第一步就应该是分析相关的代码，找出相应的瓶颈，再来考虑具体的优化策略。
有一些性能问题，完全是由于代码写的不合理，通过直接修改一下代码就能解决问题的，比如for循环次数过多、作了很多无谓的条件判断、相同逻辑重复多次等，这样的优化成本是最低的。
2.数据库
这里以MySQL为例，最常见的方式是，由自带的慢查询日志或者开源的慢查询系统定位到具体的出问题的SQL，然后使用explain、profile等工具来逐步调优，最后经过测试达到效果后上线。
这里举几个优化的例子：
1.查询优化
对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.避免null判断
应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
3.避免全表扫描
应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
in和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
4.大数据量查询
对于多张大数据量的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高。
5.合理使用索引
索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。
一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
6.多使用数字型字段
尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
这是因为引擎在处理查询和连 接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
7.避免大数量
尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
8.避免大事务
尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
2.连接池调优我们的应用为了实现数据库连接的高效获取、对数据库连接的限流等目的，通常会采用连接池类的方案，即每一个应用节点都管理了一个到各个数据库的连接池。
随着业务访问量或者数据量的增长，原有的连接池参数可能不能很好地满足需求，这个时候就需要结合当前使用连接池的原理、具体的连接池监控数据和当前的业务量作一个综合的判断，通过反复的几次调试得到最终的调优参数。
3.架构层面这一类调优包括读写分离、多从库负载均衡、水平和垂直分库分表等方面，一般需要的改动较大，但是频率没有SQL调优高，而且一般需要DBA来配合参与。
