使用特定的包在Java中高效处理日志记录

核心提示：这几天，由于工作的原因对以前开发的系统进行了测试，使用特定的包在Java中高效处理日志记录，这个系统主要作用就是传输数据，将一个数据库的数据搬到另外一个数据库中，只有在中间某一个值时，两种损耗都不是非凡显现时，期间可能需要通过Internet，而目标的接收者也不一定再线的这么一个咚咚

　　这几天，由于工作的原因对以前开发的系统进行了测试。这个系统主要作用就是传输数据，将一个数据库的数据搬到另外一个数据库中，期间可能需要通过Internet，而目标的接收者也不一定再线的这么一个咚咚。
　　
　　　　测试了两种数据库，分别对其进行数据转入转出处理。常被人说你写的程序效率低，不可用。其实不然，这次测试发现原来配置非常重要:
　　
　　　　1) 编码
　　
　　　　由于程序使用java写的，又要兼容各个不同的数据库，因而需要对字符串型的数据进行编码转换。
　　
　　　　String str = new String(rs.getString(i).getByte(databaseEncoding));
　　
　　　　当数据量小的时候，察觉不出来，当数据量大时就发现这个消耗有些惊人。
　　
　　　　if(databaseEncoding.equals(fileEncoding)){
　　
　　　　　　return new String(rs.getString(i).getByte(databaseEncoding));
　　
　　　　}
　　
　　　　经过更改后，当fileEncoding和databaseEncoding时，数据处理效率提高5倍以上。
　　
　　　　2）硬盘
　　
　　　　在做测试时，当数据库与应用在同一台机器上时，发现硬盘灯从来就没有熄灭过。移开应用程序到另外一台机，重现测试，发现性能至少提高50％。这和我以前的经验相反。经过分析发现，原来我使用的是笔记本，硬盘只有4200rpm。当数据量大时，硬盘根本应付不过来。分开应用后，JDBC写入数据的网络通信开销要小于硬盘资源争夺的开销，速度当然提上去了。
　　
　　　　看来不同环境下同一应用，做测试结论不一定都相同。
　　
　　　　3）综合损耗
　　
　　　　做测试时，发现系统最优性能既不是数据较小时，也不是数据最大时，而是在一个中间值。分析发现，程序运行有一些“综合损耗”，这些综合损耗不论你数据大或小都客观存在，如取数据连接、格式校验等。当数据量小时，这些损耗占的时间比重就多，而当数据量大时，虽然这些综合损耗占的比重少，但是数据量大占的“动态损耗就多了”。只有在中间某一个值时，两种损耗都不是非凡显现时，系统运行的效率达到了最高值。