这个是最近感觉最有成就的一个发现了。
我们的系统有一个存储过程执行一个很核心的查询功能，但是在某些情况下非常的慢，而且最近QA一直在做性能测试，每天发送大量的数据，导致系统的性能越来越慢，我原来也曾经优化过这个存储过程，建了很多索引，解决了那个时候管理员用户的问题，但是现在很多普通用户的问题更加的严重，经过调试发现第一步的查询非常的慢，打印出结果来发现那个查询会产生9千万条纪录，而且会使用多达6G的硬盘空间来存储临时数据，后来加了个distinct解决了空间问题，空间使用不到6M，但是速度还是很慢，使用Tuning Advisor优化也没有什么帮助，后来我想了下为什么会产生那么多相同的数据呢？仔细看了下SQL，发现它用6个表进行inner join，但是只从其中的四个表各取一个字段，我就把另外的两个表从inner join移到where条件了，查询时间从6分钟（问题最大的一个用户）减少到6秒，呵呵
呵呵，说了这么多，到底怎么优化性能还是没有说多少，而且一个产品的代码比这个例子复杂得多，怎么才能优化产品代码呢？
很简单，找到性能瓶颈，而大部分的性能瓶颈都有一个特点：被执行的次数太多。一个耗时2分钟的操作，如果系统运行一天才需要运行一次，那么我们根本就不要去理会它，如果一个操作耗时2秒，但是一般运行一天它要被执行几千亿次，那么你就要小心了。
如何才能知道系统中的哪些代码被执行的次数最多呢？有很多工具可以，有的是挂到系统上一起运行，有的是可以单独运行，但是我推荐的方法就是使用单元测试工具和代码覆盖工具，运行所有的单元测试，查看代码覆盖报告中被执行的次数最多的那些语句，看看他们是否可以被优化，或者可以被减少执行的次数。
可以参考我以前的一些日志：
Ant+JUnit+Cobertura
成功提高20倍性能
很多情况下，找到性能的瓶颈并不是很困难，真正困难的是如何进行优化。这个没有通用的解决方法，只能结合具体的问题具体解决，一个大部分情况下有效的方法是使用某种缓存机制（实际上，我的第二个例子也是使用了缓存机制，把运算结果缓存了9次）。
其实在例子二的基础上，我们进一步的分析，可以把缓存10个结果换成缓存100个结果，性能可以得到进一步提升：
public class GoogleFn {
private static int MAX = 13200000;
private static int MAX2 = MAX / 10;
private static int MAX3 = MAX2 / 10;
private static int count(int n) {
int count = 0;
while (n > 0) {
int mod = n % 10;
if (mod == 1)
count++;
n = n / 10;
}
return count;
}
主要是修改http Connector的一些参数，我认为比较主要的有：
maxThreads：可以创建的用来处理请求的最大线程数，这个是在服务器负载没有完全发挥出来时可以调整的最重要的参数，默认是200，建议可以开到500左右。
bufferSize：请求的输入流的缓存大小，默认是2K，建议可以开到10K左右，特别是对于发布大文本内容而言。
connectionTimeout：连接超时的时间，默认是60秒，建议修改为20秒
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