网络网站如何推广百度指数对比

阿里电商平台每年的各种大促活动，对于Java技术来说，其中重要一个操作环节就是预热操作。

预热是什么？

预热是指，在 JVM 启动后，JVM 刚刚启动后，我们并不会立即向调用方提供正常的流量，而是通过采用一些技术手段，通常是一些能跑到大部分case的测试流量对服务进行预热，直到服务能够按照预期的响应时间提供服务为止。此后才开始真正为调用方提供服务。

对比看下百度AI给出的开车预热。Java程序世界有类似之处

为什么要预热？

显然因为不预热，第一次访问将会比较慢，调用方无法接受。

为什么第一次访问慢？

OpenJDK 使用了 JIT(Just-in-time) 即时编译技术，可以动态的把 Java 字节码编译成高度优化过机器码，提高执行效率，但是，在编译之前，Java 代码是以相对低效的解释器模式执行的。（可以顺带复习下.class文件加载过程：https://doctording.blog.csdn.net/article/details/145503360）

在应用启动完成后、业务流量刚进来的短时间内，容易出现的状况是:

• 大量 Java 方法开始被 JIT 编译，请求处理很慢，线程可能大部分慢慢处理、有很多排队等待着、甚至有gc现象，最终的结果就是系统负载飙高，可能导致很多用户请求超时。
• 极端情况：可能JVM服务一启动，立刻被高流量打死

参考：https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/132793889

java 程序不预热和预热的调用对比

预热的调用

预热通常包括以下步骤：

• 多次执行：执行多次（例如1000次）相同的操作或方法调用，让JVM有时间进行代码优化。

• 垃圾收集：在预热期间，可以触发垃圾收集，确保JVM的内存管理达到稳定状态。

• 记录预热时间：记录预热所需的时间，这部分时间不计入实际性能测试中。

不预热：

预热：

可以看到结果都是正确的，不预热耗时11,865,732ns, 预热是3,572,354ns 相差了3倍

附测试程序：

package warmup;class Fibonacci {/*** 计算斐波那契数列：*/public static long fib(int n) {if (n <= 1) {return n;}return fib(n - 1) + fib(n - 2);}
}class TestNoWarmup {public static void test() {long startTime = System.nanoTime();long result = Fibonacci.fib(30); // 直接计算斐波那契数long endTime = System.nanoTime();System.out.println("TestNoWarmup Result: " + result);System.out.println("TestNoWarmup Time taken: " + (endTime - startTime) + "ns");}
}class TestWithWarmup {public static void test() {// 预热阶段，执行多次以优化JIT编译for (int i = 0; i < 100; i++) {Fibonacci.fib(30); // 预热调用}// 正式测试阶段long startTime = System.nanoTime();long result = Fibonacci.fib(30); // 实际计算斐波那契数long endTime = System.nanoTime();System.out.println("TestWithWarmup Result: " + result);System.out.println("TestWithWarmup Time taken (excluding warmup): " + (endTime - startTime) + "ns");}
}public class Test {public static void main(String[] args) {
//        TestNoWarmup.test();TestWithWarmup.test();}
}