Java語言特別強調準確性，但可靠的行為要以性能作為代價。這一特點反映在自動收集垃圾、嚴格的運行期檢查、完整的字節碼檢查以及保守的運行期同步等等方面。對一個解釋型的虛擬機來說，由于目前有大量平臺可供挑選，所以進一步阻礙了性能的發揮。
　　“先做完它，再逐步完善。幸好需要改進的地方通常不會太多。”（Steve McConnell的《About performance》[16]）
　　本附錄的宗旨就是指導大家尋找和優化“需要完善的那一部分”。

　　D.1 基本方法
　　只有正確和完整地檢測了程序后，再可著手解決性能方面的問題：
　　(1) 在現實環境中檢測程序的性能。若符合要求，則目標達到。若不符合，則轉到下一步。
　　(2) 尋找最致命的性能瓶頸。這也許要求一定的技巧，但所有努力都不會白費。如簡單地猜測瓶頸所在，并試圖進行優化，那么可能是白花時間。
　　(3) 運用本附錄介紹的提速技術，然后返回步驟1。

　　為使努力不至白費，瓶頸的定位是至關重要的一環。Donald Knuth[9]曾改進過一個程序，那個程序把50％的時間都花在約4％的代碼量上。在僅一個工作小時里，他修改了幾行代碼，使程序的執行速度倍增。此時，若將時間繼續投入到剩余代碼的修改上，那么只會得不償失。Knuth在編程界有一句名言：“過早的優化是一切麻煩的根源”（Premature optimization is the root of all evil）。最明智的做法是抑制過早優化的沖動，因為那樣做可能遺漏多種有用的編程技術，造成代碼更難理解和操控，并需更大的精力進行維護。

　　D.2 尋找瓶頸
　　為找出最影響程序性能的瓶頸，可采取下述幾種方法：

　　D.2.1 安插自己的測試代碼
　　插入下述“顯式”計時代碼，對程序進行評測：

　　long start = System.currentTimeMillis();
　　// 要計時的運算代碼放在這兒
　　long time = System.currentTimeMillis() - start;

　　利用System.out.println()，讓一種不常用到的方法將累積時間打印到控制臺窗口。由于一旦出錯，編譯器會將其忽略，所以可用一個“靜態最終布爾值”（Static final boolean）打開或關閉計時，使代碼能放心留在最終發行的程序里，這樣任何時候都可以拿來應急。盡管還可以選用更復雜的評測手段，但若僅僅為了量度一個特定任務的執行時間，這無疑是最簡便的方法。
　　System.currentTimeMillis()返回的時間以千分之一秒（1毫秒）為單位。然而，有些系統的時間精度低于1毫秒（如Windows PC），所以需要重復n次，再將總時間除以n，獲得準確的時間。

　　D.2.2 JDK性能評測[2]
　　JDK配套提供了一個內建的評測程序，能跟蹤花在每個例程上的時間，并將評測結果寫入一個文件。不幸的是，JDK評測器并不穩定。它在JDK 1.1.1中能正常工作，但在后續版本中卻非常不穩定。
　　為運行評測程序，請在調用Java解釋器的未優化版本時加上-prof選項。例如：
　　java_g -prof myClass
　　或加上一個程序片（Applet）：
　　java_g -prof sun.applet.AppletViewer applet.html
　　理解評測程序的輸出信息并不容易。事實上，在JDK 1.0中，它居然將方法名稱截短為30字符。所以可能無法區分出某些方法。然而，若您用的平臺確實能支持-prof選項，那么可試試Vladimir Bulatov的“HyperPorf”[3]或者Greg White的“ProfileViewer”來解釋一下結果。

　　D.2.3 特殊工具
　　如果想隨時跟上性能優化工具的潮流，最好的方法就是作一些Web站點的常客。比如由Jonathan Hardwick制作的“Tools for Optimizing Java”（Java優化工具）網站：
　　http://www.cs.cmu.edu/~jch/java/tools.html

　　D.2.4 性能評測的技巧
　　■由于評測時要用到系統時鐘，所以當時不要運行其他任何進程或應用程序，以免影響測試結果。
　　■如對自己的程序進行了修改，并試圖（至少在開發平臺上）改善它的性能，那么在修改前后應分別測試一下代碼的執行時間。
　　■盡量在完全一致的環境中進行每一次時間測試。
　　■如果可能，應設計一個不依賴任何用戶輸入的測試，避免用戶的不同反應導致結果出現誤差。

　　D.3 提速方法
　　現在，關鍵的性能瓶頸應已隔離出來。接下來，可對其應用兩種類型的優化：常規手段以及依賴Java語言。

　　D.3.1 常規手段
　　通常，一個有效的提速方法是用更現實的方式重新定義程序。例如，在《Programming Pearls》（編程拾貝）一書中[14]，Bentley利用了一段小說數據描寫，它可以生成速度非常快、而且非常精簡的拼寫檢查器，從而介紹了Doug McIlroy對英語語言的表述。除此以外，與其他方法相比，更好的算法也許能帶來更大的性能提升——特別是在數據集的尺寸越來越大的時候。欲了解這些常規手段的詳情，請參考本附錄末尾的“一般書籍”清單。

　　D.3.2 依賴語言的方法
　　為進行客觀的分析，最好明確掌握各種運算的執行時間。這樣一來，得到的結果可獨立于當前使用的計算機——通過除以花在本地賦值上的時間，最后得到的就是“標準時間”。

　　運算 示例 標準時間

　　本地賦值 i=n; 1.0
　　實例賦值 this.i=n; 1.2
　　int增值 i++; 1.5
　　byte增值 b++; 2.0
　　short增值 s++; 2.0
　　float增值 f++; 2.0
　　double增值 d++; 2.0
　　空循環 while(true) n++; 2.0
　　三元表達式 (x<0) ?-x : x 2.2
　　算術調用 Math.abs(x); 2.5
　　數組賦值 a[0] = n; 2.7
　　long增值 l++; 3.5
　　方法調用 funct(); 5.9
　　throw或catch異常 try{ throw e; }或catch(e){} 320
　　同步方法調用 synchMehod(); 570
　　新建對象 new Object(); 980
　　新建數組 new int[10]; 3100

　　通過自己的系統（如我的Pentium 200 Pro，Netscape 3及JDK 1.1.5），這些相對時間向大家揭示出：新建對象和數組會造成最沉重的開銷，同步會造成比較沉重的開銷，而一次不同步的方法調用會造成適度的開銷。參考資源[5]和[6]為大家總結了測量用程序片的Web地址，可到自己的機器上運行它們。