使用特定的包在Java中高效處理日志記錄

2019-11-18 12:04:18

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供稿：網友

　　這幾天，由于工作的原因對以前開發的系統進行了測試。這個系統主要作用就是傳輸數據，將一個數據庫的數據搬到另外一個數據庫中，期間可能需要通過Internet，而目標的接收者也不一定再線的這么一個咚咚。
　　
　　　　測試了兩種數據庫，分別對其進行數據轉入轉出處理。常被人說你寫的程序效率低，不可用。其實不然，這次測試發現原來配置非常重要:
　　
　　　　1) 編碼
　　
　　　　由于程序使用java寫的，又要兼容各個不同的數據庫，因而需要對字符串型的數據進行編碼轉換。
　　
　　　　String str = new String(rs.getString(i).getByte(databaseEncoding));
　　
　　　　當數據量小的時候，察覺不出來，當數據量大時就發現這個消耗有些驚人。
　　
　　　　if(databaseEncoding.equals(fileEncoding)){
　　
　　　　　　return new String(rs.getString(i).getByte(databaseEncoding));
　　
　　　　}
　　
　　　　經過更改后，當fileEncoding和databaseEncoding時，數據處理效率提高5倍以上。
　　
　　　　2）硬盤
　　
　　　　在做測試時，當數據庫與應用在同一臺機器上時，發現硬盤燈從來就沒有熄滅過。移開應用程序到另外一臺機，重現測試，發現性能至少提高50％。這和我以前的經驗相反。經過分析發現，原來我使用的是筆記本，硬盤只有4200rpm。當數據量大時，硬盤根本應付不過來。分開應用后，JDBC寫入數據的網絡通信開銷要小于硬盤資源爭奪的開銷，速度當然提上去了。
　　
　　　　看來不同環境下同一應用，做測試結論不一定都相同。
　　
　　　　3）綜合損耗
　　
　　　　做測試時，發現系統最優性能既不是數據較小時，也不是數據最大時，而是在一個中間值。分析發現，程序運行有一些“綜合損耗”，這些綜合損耗不論你數據大或小都客觀存在，如取數據連接、格式校驗等。當數據量小時，這些損耗占的時間比重就多，而當數據量大時，雖然這些綜合損耗占的比重少，但是數據量大占的“動態損耗就多了”。只有在中間某一個值時，兩種損耗都不是非凡顯現時，系統運行的效率達到了最高值。

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