Java持久化数据结构详解.pdf

像这样的日志代码会更好： if (log.isLoggable(Level.FINE)) { log.log(Level.FINE, "I am here, and the value of X is {} and Y is {}", new Object[]{calcX(), calcY()}); } 应用的性能取决于它的代码如何编写。例如，如果程序循环遍历数组中的所有元素，JVM 就可以优化数组的边界检查，使循环更快，展开循环能提供额外的加速。但如果循环是为了找到特定元素，那目前还没有什么优化的办法，使得遍历数组和采用HashMap 的版本一样快。以数据库的性能为例，但运行环境的任何部分都可能会引起性能问题。 对于整体系统，采取结构化方法针对系统的所有方面分析性能。CPU 使用率、I/O 延迟、系统整体的吞吐量都必须测量和分析。只有到那时，我们才能判定到底是哪个组件导致了性能瓶颈。关于这个主题有大量优秀的资源，相关的方法和工具也不只针对Java。假定你已经完成了分析，并且判断出是运行环境中Java 组件的性能需要改善。 在Java编程中，持久化数据结构是一个重要的概念，它涉及到数据如何在程序运行期间和运行之后保持其状态。本文档“Java持久化数据结构详解.pdf”可能会深入探讨如何在Java中存储和检索数据，以便在应用程序重启或关闭后仍然能够访问。持久化不仅仅是将数据保存在磁盘上，还包括对数据的管理，例如数据库操作、序列化以及云存储等。 描述中提到的日志代码优化是一个常见实践，确保在不影响性能的情况下记录必要的信息。`isLoggable()` 方法检查当前日志级别是否允许输出 `FINE` 级别的消息，避免了不必要的计算（如 `calcX()` 和 `calcY()`）当日志实际上不会被记录时。这在处理大规模数据或高性能要求的场景中尤为重要。 接着，描述提到了性能分析的重要性。在Java中，JVM（Java虚拟机）会进行一些自动优化，如数组边界检查的优化，但这并不适用于所有情况。例如，对于寻找特定元素的循环，哈希映射（如HashMap）通常比遍历数组更快。性能分析应该涵盖整个系统，包括CPU使用率、I/O延迟和系统吞吐量，以确定性能瓶颈所在。 文档可能详细讲解了如何使用Java实现数据结构的持久化。在提供的部分代码中，可以看到一个名为 `TrainJourney` 的类，用于表示火车旅程。这个类有两个属性：`price`（价格）和`onward`（指向下一个旅程的引用），以及一个构造函数来初始化这些属性。`onward` 属性创建了一个链表结构，可以表示一系列连续的火车旅程。 代码中的 `link()` 函数用于连接两个 `TrainJourney` 对象，形成一个更长的旅程链。它通过遍历链表直到找到最后一个元素（`onward` 为 `null` 的元素），然后将新的旅程链接到这个位置。这种操作类似于链表的追加操作，保持了原有的顺序。 另外，还展示了 `append()` 函数，它使用递归的方式将两个链表合并。如果第一个链表（`a`）为空，返回第二个链表（`b`）。否则，创建一个新的 `TrainJourney` 实例，其价格是第一个链表的第一个元素的价格，下一个旅程是指向递归合并其余部分的结果。这个函数实现了链表的合并操作，可以将多个旅程连接在一起。 这份文档可能详细介绍了如何使用Java实现数据结构，特别是链表的创建、连接和操作，以及在实际应用中的性能优化。它可能还会涉及序列化、数据库连接、文件存储等其他持久化方法，帮助开发者理解如何在Java中有效地管理和持久化数据。