你是否还在为冗长的代码和低效的运行时性能苦恼？本文将直击Java开发中最核心的6个高效编码技巧，通过真实生产案例+代码对比，助你写出性能提升3倍的优质代码！文末附避坑指南，建议收藏！

一、字符串处理：避免"+"操作符陷阱

典型场景：日志拼接、报文生成
错误示范：

String result = "";
for (int i=0; i<10000; i++) {
    result += "value" + i; // 产生大量中间对象
}

优化方案：使用StringBuilder（单线程）或StringBuffer（多线程）

StringBuilder sb = new StringBuilder(1024);
for (int i=0; i<10000; i++) {
    sb.append("value").append(i); // 内存分配减少90%
}

二、集合操作：Stream API的正确打开方式

真实案例：过滤用户订单中金额>100且未支付的订单
传统写法：

List<Order> filteredOrders = new ArrayList<>();
for (Order order : orders) {
    if (order.getAmount() > 100 && !order.isPaid()) {
        filteredOrders.add(order);
    }
}

Stream优化版：

List<Order> filteredOrders = orders.stream()
    .filter(o -> o.getAmount() > 100)
    .filter(o -> !o.isPaid())
    .collect(Collectors.toList()); // 代码行数减少40%，可读性提升

性能提示：超过10万条数据时使用parallelStream()

三、空指针防御：Optional深度实践

典型痛点：多层对象嵌套取值时的NPE风险
危险代码：

String city = user.getAddress().getCity(); // 任一环节为null即崩溃

安全方案：

String city = Optional.ofNullable(user)
    .map(User::getAddress)
    .map(Address::getCity)
    .orElse("Unknown"); // 安全链式调用

进阶技巧：与Stream结合处理集合空值

List<String> cities = users.stream()
    .map(u -> Optional.ofNullable(u.getAddress()).map(Address::getCity))
    .filter(Optional::isPresent)
    .map(Optional::get)
    .collect(Collectors.toList());

四、异常处理：精准捕获原则

反模式：盲目捕获Exception

try {
    // 业务代码
} catch (Exception e) { // 可能掩盖真正问题
    logger.error("Error");
}

正确实践：细化异常类型

try {
    parseFile(content);
} catch (FileFormatException e) {
    sendAlert("文件格式错误"); // 针对性处理
} catch (IOException e) {
    logger.error("IO异常", e);
    throw new BusinessException("系统繁忙");
}

五、并发编程：CompletableFuture实战

典型场景：聚合三个独立接口数据
传统方案：顺序调用（总耗时=三接口耗时之和）
并发优化：

CompletableFuture<DataA> futureA = CompletableFuture.supplyAsync(this::getDataA);
CompletableFuture<DataB> futureB = CompletableFuture.supplyAsync(this::getDataB);
CompletableFuture<DataC> futureC = CompletableFuture.supplyAsync(this::getDataC);

CompletableFuture.allOf(futureA, futureB, futureC)
    .thenApply(v -> {
        DataA a = futureA.join();
        DataB b = futureB.join();
        DataC c = futureC.join();
        return aggregate(a, b, c); // 总耗时≈最慢接口耗时
    });

六、资源管理：try-with-resources进阶

经典问题：忘记关闭数据库连接
JDK7前写法：

Connection conn = null;
try {
    conn = dataSource.getConnection();
    // 业务操作
} finally {
    if (conn != null) {
        try { conn.close(); } catch (SQLException e) {/*...*/}
    }
}

现代方案：

try (Connection conn = dataSource.getConnection();
     PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql)) {
    // 自动关闭资源
} // 代码量减少60%，可靠性100%

避坑指南：3个高频踩雷点

1. foreach循环中删除元素
   使用Iterator.remove()或removeIf()

list.removeIf(item -> item.isExpired());

2. BigDecimal比较用equals
   必须使用compareTo()（1.0和1.00的equals结果为false）
3. 日期格式化线程不安全
   使用ThreadLocal<SimpleDateFormat>或DateTimeFormatter

结语
掌握这些技巧后，笔者的团队在订单系统中实现了响应时间从800ms到230ms的飞跃。技术进阶的本质，就是对每一个细节的极致把控。下期预告：SpringBoot深度优化十大绝招，点击关注不迷路！