QLExpress性能优化全解析：从表达式预编译到内存管理

张彦峰ZYF2026-01-22 9:16

目录

一、QLExpress简介与性能优化背景

（一）六类优化策略

（二）具体代码展示

二、核心代码结构分析

三、优化策略详解

（一）表达式预编译优化

（二）结果缓存优化

（三）上下文重用优化

（四）函数实现优化

（五）批处理优化

（六）内存使用优化

四、完整示例运行

五、优化总结与实践建议

参考资料

干货分享，感谢您的阅读！

随着企业应用复杂度的增加，Java 系统中对动态计算能力的需求越来越高。QLExpress 作为一款轻量级、高性能的规则引擎，能够将业务逻辑表达式化、动态执行化，极大提升系统灵活性。然而，在高频计算或批量处理场景下，QLExpress 默认的执行模式可能存在性能瓶颈。

我们将以 PerformanceOptimizationDemo 为核心案例，系统讲解 QLExpress 的性能优化技术，包括表达式预编译、结果缓存、上下文重用、函数优化、批处理以及内存使用优化，并提供专业实践参考。

一、QLExpress简介与性能优化背景

（一）六类优化策略

QLExpress 是 Java 平台上一款灵活的表达式执行引擎，其特点是：

  1. 支持动态表达式执行：无需重新编译业务代码即可实现逻辑调整；

  2. 提供丰富扩展能力：可以自定义函数、运算符，灵活映射业务场景；

  3. 适合复杂业务逻辑：如积分计算、折扣规则、动态评分等。

然而，QLExpress 在默认使用下存在以下性能瓶颈：

  • 每次执行表达式都需要解析，重复执行相同表达式成本高；

  • 对象上下文频繁创建，增加 GC 压力；

  • 高计算复杂度函数执行耗时长，批量处理效率低；

  • 缓存未使用，重复计算造成性能浪费。

为了系统解决这些问题，我们提出六类优化策略：

  1. 表达式预编译

  2. 结果缓存

  3. 上下文重用

  4. 函数实现优化

  5. 批处理优化

  6. 内存使用优化

（二）具体代码展示

下面，我们将结合具体 Java 示例进行讲解。

java 复制代码 
package org.zyf.javabasic.qlexpress.advancedfeatures.performance;

import com.ql.util.express.DefaultContext;
import com.ql.util.express.ExpressRunner;
import com.ql.util.express.InstructionSet;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

/**
 * @program: zyfboot-javabasic
 * @description: QLExpress性能优化技术演示 - 展示各种性能优化策略和最佳实践
 * @author: zhangyanfeng
 * @create: 2025-12-27 08:36
 **/
public class PerformanceOptimizationDemo {

    private ExpressRunner optimizedRunner;
    private ExpressRunner standardRunner;
    private Map<String, InstructionSet> compiledCache;
    private Map<String, Object> resultCache;

    public PerformanceOptimizationDemo() {
        initRunners();
        this.compiledCache = new ConcurrentHashMap<>();
        this.resultCache = new ConcurrentHashMap<>();
    }

    /**
     * 初始化运行器
     */
    private void initRunners() {
        // 标准运行器
        this.standardRunner = new ExpressRunner();

        // 优化后的运行器
        this.optimizedRunner = new ExpressRunner();

        try {
            // 添加自定义函数
            standardRunner.addFunction("complexCalc", new ComplexCalculationFunction());
            optimizedRunner.addFunction("complexCalc", new OptimizedComplexCalculationFunction());

            standardRunner.addFunction("slowFunction", new SlowFunction());
            optimizedRunner.addFunction("fastFunction", new FastFunction());

            System.out.println("✅ 性能优化演示引擎初始化完成");

        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("初始化性能优化引擎失败", e);
        }
    }

    /**
     * 演示性能优化技术
     */
    public void demonstratePerformanceOptimization() {
        System.out.println("\n=== QLExpress性能优化技术演示 ===\n");

        // 演示1：表达式预编译优化
        demonstratePreCompilationOptimization();

        // 演示2：结果缓存优化
        demonstrateResultCaching();

        // 演示3：上下文重用优化
        demonstrateContextReuse();

        // 演示4：函数实现优化
        demonstrateFunctionOptimization();

        // 演示5：批处理优化
        demonstrateBatchProcessing();

        // 演示6：内存使用优化
        demonstrateMemoryOptimization();
    }

    /**
     * 演示1：表达式预编译优化
     */
    private void demonstratePreCompilationOptimization() {
        System.out.println("1. 表达式预编译优化:");

        String[] expressions = {
                "a * b + c / d",
                "a > 100 ? a * 0.1 : a * 0.05",
                "Math.sqrt(a) + Math.pow(b, 2)",
                "a + b > c && c > d ? 'high' : 'low'"
        };

        DefaultContext<String, Object> context = new DefaultContext<>();
        context.put("a", 150);
        context.put("b", 25);
        context.put("c", 300);
        context.put("d", 10);

        int iterations = 10000;

        // 不预编译的执行
        long startTime = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < iterations; i++) {
            for (String expr : expressions) {
                try {
                    standardRunner.execute(expr, context, null, true, false);
                } catch (Exception e) {
                    // 忽略
                }
            }
        }
        long standardTime = System.nanoTime() - startTime;

        // 预编译执行
        startTime = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < iterations; i++) {
            for (String expr : expressions) {
                try {
                    executeWithPreCompilation(expr, context);
                } catch (Exception e) {
                    // 忽略
                }
            }
        }
        long optimizedTime = System.nanoTime() - startTime;

        System.out.printf("   标准执行时间: %.3f ms%n", standardTime / 1_000_000.0);
        System.out.printf("   预编译执行时间: %.3f ms%n", optimizedTime / 1_000_000.0);
        System.out.printf("   性能提升: %.2fx%n", (double)standardTime / optimizedTime);
        System.out.println();
    }

    /**
     * 演示2：结果缓存优化
     */
    private void demonstrateResultCaching() {
        System.out.println("2. 结果缓存优化:");

        String[] expressions = {
                "complexCalc(100)",
                "complexCalc(200)",
                "complexCalc(100)", // 重复
                "complexCalc(300)",
                "complexCalc(200)", // 重复
        };

        DefaultContext<String, Object> context = new DefaultContext<>();
        int iterations = 1000;

        // 不使用缓存
        long startTime = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < iterations; i++) {
            for (String expr : expressions) {
                try {
                    standardRunner.execute(expr, context, null, true, false);
                } catch (Exception e) {
                    // 忽略
                }
            }
        }
        long noCacheTime = System.nanoTime() - startTime;

        // 使用结果缓存
        startTime = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < iterations; i++) {
            for (String expr : expressions) {
                try {
                    executeWithResultCache(expr, context);
                } catch (Exception e) {
                    // 忽略
                }
            }
        }
        long cachedTime = System.nanoTime() - startTime;

        System.out.printf("   无缓存执行时间: %.3f ms%n", noCacheTime / 1_000_000.0);
        System.out.printf("   缓存执行时间: %.3f ms%n", cachedTime / 1_000_000.0);
        System.out.printf("   性能提升: %.2fx%n", (double)noCacheTime / cachedTime);
        System.out.printf("   缓存命中率: %.2f%%%n", calculateCacheHitRate(expressions) * 100);
        System.out.println();
    }

    /**
     * 演示3：上下文重用优化
     */
    private void demonstrateContextReuse() {
        System.out.println("3. 上下文重用优化:");

        String expression = "a * b + c - d / e";
        int iterations = 50000;

        // 每次创建新上下文
        long startTime = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < iterations; i++) {
            DefaultContext<String, Object> context = new DefaultContext<>();
            context.put("a", i % 100);
            context.put("b", (i + 1) % 100);
            context.put("c", (i + 2) % 100);
            context.put("d", (i + 3) % 100);
            context.put("e", (i + 4) % 100 + 1);

            try {
                standardRunner.execute(expression, context, null, true, false);
            } catch (Exception e) {
                // 忽略
            }
        }
        long newContextTime = System.nanoTime() - startTime;

        // 重用上下文
        DefaultContext<String, Object> reusableContext = new DefaultContext<>();
        startTime = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < iterations; i++) {
            reusableContext.put("a", i % 100);
            reusableContext.put("b", (i + 1) % 100);
            reusableContext.put("c", (i + 2) % 100);
            reusableContext.put("d", (i + 3) % 100);
            reusableContext.put("e", (i + 4) % 100 + 1);

            try {
                optimizedRunner.execute(expression, reusableContext, null, true, false);
            } catch (Exception e) {
                // 忽略
            }
        }
        long reuseContextTime = System.nanoTime() - startTime;

        System.out.printf("   新建上下文时间: %.3f ms%n", newContextTime / 1_000_000.0);
        System.out.printf("   重用上下文时间: %.3f ms%n", reuseContextTime / 1_000_000.0);
        System.out.printf("   性能提升: %.2fx%n", (double)newContextTime / reuseContextTime);
        System.out.println();
    }

    /**
     * 演示4：函数实现优化
     */
    private void demonstrateFunctionOptimization() {
        System.out.println("4. 函数实现优化:");

        DefaultContext<String, Object> context = new DefaultContext<>();
        context.put("n", 1000);
        int iterations = 10000;

        // 使用慢函数
        long startTime = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < iterations; i++) {
            try {
                standardRunner.execute("slowFunction(n)", context, null, true, false);
            } catch (Exception e) {
                // 忽略
            }
        }
        long slowTime = System.nanoTime() - startTime;

        // 使用快函数
        startTime = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < iterations; i++) {
            try {
                optimizedRunner.execute("fastFunction(n)", context, null, true, false);
            } catch (Exception e) {
                // 忽略
            }
        }
        long fastTime = System.nanoTime() - startTime;

        System.out.printf("   慢函数执行时间: %.3f ms%n", slowTime / 1_000_000.0);
        System.out.printf("   快函数执行时间: %.3f ms%n", fastTime / 1_000_000.0);
        System.out.printf("   性能提升: %.2fx%n", (double)slowTime / fastTime);
        System.out.println();
    }

    /**
     * 演示5：批处理优化
     */
    private void demonstrateBatchProcessing() {
        System.out.println("5. 批处理优化:");

        List<Map<String, Object>> dataList = generateTestData(10000);
        String expression = "score > 80 ? 'A' : score > 60 ? 'B' : 'C'";

        // 单条处理
        long startTime = System.nanoTime();
        List<Object> results1 = new ArrayList<>();
        for (Map<String, Object> data : dataList) {
            DefaultContext<String, Object> context = new DefaultContext<>();
            context.putAll(data);
            try {
                Object result = standardRunner.execute(expression, context, null, true, false);
                results1.add(result);
            } catch (Exception e) {
                results1.add("Error");
            }
        }
        long singleTime = System.nanoTime() - startTime;

        // 批处理
        startTime = System.nanoTime();
        List<Object> results2 = batchProcess(expression, dataList);
        long batchTime = System.nanoTime() - startTime;

        System.out.printf("   单条处理时间: %.3f ms%n", singleTime / 1_000_000.0);
        System.out.printf("   批处理时间: %.3f ms%n", batchTime / 1_000_000.0);
        System.out.printf("   性能提升: %.2fx%n", (double)singleTime / batchTime);
        System.out.printf("   处理数据量: %d 条%n", dataList.size());
        System.out.println();
    }

    /**
     * 演示6：内存使用优化
     */
    private void demonstrateMemoryOptimization() {
        System.out.println("6. 内存使用优化:");

        Runtime runtime = Runtime.getRuntime();

        // 执行前内存使用
        System.gc();
        long beforeMemory = runtime.totalMemory() - runtime.freeMemory();

        // 执行大量计算
        performMemoryIntensiveOperations();

        // 执行后内存使用
        System.gc();
        long afterMemory = runtime.totalMemory() - runtime.freeMemory();

        System.out.printf("   执行前内存使用: %.2f MB%n", beforeMemory / 1024.0 / 1024.0);
        System.out.printf("   执行后内存使用: %.2f MB%n", afterMemory / 1024.0 / 1024.0);
        System.out.printf("   内存增长: %.2f MB%n", (afterMemory - beforeMemory) / 1024.0 / 1024.0);
        System.out.printf("   最大可用内存: %.2f MB%n", runtime.maxMemory() / 1024.0 / 1024.0);

        // 清理缓存
        compiledCache.clear();
        resultCache.clear();
        System.gc();

        long cleanedMemory = runtime.totalMemory() - runtime.freeMemory();
        System.out.printf("   清理后内存使用: %.2f MB%n", cleanedMemory / 1024.0 / 1024.0);
        System.out.println();
    }

    // 工具方法
    private Object executeWithPreCompilation(String expression, DefaultContext<String, Object> context) throws Exception {
        InstructionSet instructionSet = compiledCache.get(expression);
        if (instructionSet == null) {
            instructionSet = optimizedRunner.parseInstructionSet(expression);
            compiledCache.put(expression, instructionSet);
        }
        return optimizedRunner.execute(instructionSet, context, null, true, false);
    }

    private Object executeWithResultCache(String expression, DefaultContext<String, Object> context) throws Exception {
        String cacheKey = expression + "_" + context.hashCode();
        Object cachedResult = resultCache.get(cacheKey);
        if (cachedResult != null) {
            return cachedResult;
        }

        Object result = optimizedRunner.execute(expression, context, null, true, false);
        resultCache.put(cacheKey, result);
        return result;
    }

    private double calculateCacheHitRate(String[] expressions) {
        Set<String> uniqueExpressions = new HashSet<>(Arrays.asList(expressions));
        return 1.0 - (double)uniqueExpressions.size() / expressions.length;
    }

    private List<Map<String, Object>> generateTestData(int count) {
        List<Map<String, Object>> dataList = new ArrayList<>();
        Random random = new Random();

        for (int i = 0; i < count; i++) {
            Map<String, Object> data = new HashMap<>();
            data.put("score", random.nextInt(100) + 1);
            data.put("id", i);
            dataList.add(data);
        }

        return dataList;
    }

    private List<Object> batchProcess(String expression, List<Map<String, Object>> dataList) {
        List<Object> results = new ArrayList<>();
        InstructionSet instructionSet = null;
        DefaultContext<String, Object> reusableContext = new DefaultContext<>();

        try {
            instructionSet = optimizedRunner.parseInstructionSet(expression);

            for (Map<String, Object> data : dataList) {
                reusableContext.clear();
                reusableContext.putAll(data);

                try {
                    Object result = optimizedRunner.execute(instructionSet, reusableContext, null, true, false);
                    results.add(result);
                } catch (Exception e) {
                    results.add("Error");
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            // 填充错误结果
            for (int i = 0; i < dataList.size(); i++) {
                results.add("Error");
            }
        }

        return results;
    }

    private void performMemoryIntensiveOperations() {
        int iterations = 50000;
        String[] expressions = {
                "a * b + c",
                "Math.sqrt(a) + Math.pow(b, 2)",
                "a > b ? a * c : b * c",
                "complexCalc(a + b)"
        };

        for (int i = 0; i < iterations; i++) {
            DefaultContext<String, Object> context = new DefaultContext<>();
            context.put("a", i % 100 + 1);
            context.put("b", (i + 1) % 100 + 1);
            context.put("c", (i + 2) % 100 + 1);

            for (String expr : expressions) {
                try {
                    executeWithPreCompilation(expr, context);
                } catch (Exception e) {
                    // 忽略
                }
            }
        }
    }

    // 自定义函数
    public static class ComplexCalculationFunction extends com.ql.util.express.Operator {
        public Object executeInner(Object[] list) throws Exception {
            int n = ((Number) list[0]).intValue();

            // 模拟复杂计算
            double result = 0;
            for (int i = 1; i <= n; i++) {
                result += Math.sqrt(i) * Math.log(i + 1);
            }

            return result;
        }
    }

    public static class OptimizedComplexCalculationFunction extends com.ql.util.express.Operator {
        private static final Map<Integer, Double> cache = new ConcurrentHashMap<>();

        public Object executeInner(Object[] list) throws Exception {
            int n = ((Number) list[0]).intValue();

            // 使用缓存避免重复计算
            return cache.computeIfAbsent(n, key -> {
                double result = 0;
                for (int i = 1; i <= key; i++) {
                    result += Math.sqrt(i) * Math.log(i + 1);
                }
                return result;
            });
        }
    }

    public static class SlowFunction extends com.ql.util.express.Operator {
        public Object executeInner(Object[] list) throws Exception {
            int n = ((Number) list[0]).intValue();

            // 故意使用低效算法
            long result = 0;
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                for (int j = 0; j < 1000; j++) {
                    result += i * j;
                }
            }

            return result % 1000000;
        }
    }

    public static class FastFunction extends com.ql.util.express.Operator {
        public Object executeInner(Object[] list) throws Exception {
            int n = ((Number) list[0]).intValue();

            // 使用高效算法
            long sum = (long) n * (n - 1) / 2;
            long multiplier = 1000L * 999L / 2;

            return (sum * multiplier) % 1000000;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        PerformanceOptimizationDemo demo = new PerformanceOptimizationDemo();

        System.out.println("🚀 开始性能优化演示...");
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        demo.demonstratePerformanceOptimization();

        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.printf("🎯 性能优化演示完成！总耗时: %d ms%n", endTime - startTime);

        System.out.println("\n性能优化总结：");
        System.out.println("  1. 表达式预编译可显著提升重复执行性能");
        System.out.println("  2. 结果缓存适用于重复计算场景");
        System.out.println("  3. 上下文重用减少对象创建开销");
        System.out.println("  4. 优化函数算法可大幅提升计算效率");
        System.out.println("  5. 批处理减少单次调用成本");
        System.out.println("  6. 合理的内存管理避免内存泄漏");
    }
}

二、核心代码结构分析

本文演示的核心类为 PerformanceOptimizationDemo，它封装了所有性能优化演示逻辑。核心结构如下：

java 复制代码 
package org.zyf.javabasic.qlexpress.advancedfeatures.performance;

import com.ql.util.express.DefaultContext;
import com.ql.util.express.ExpressRunner;
import com.ql.util.express.InstructionSet;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class PerformanceOptimizationDemo {

    private ExpressRunner optimizedRunner;
    private ExpressRunner standardRunner;
    private Map<String, InstructionSet> compiledCache;
    private Map<String, Object> resultCache;

    public PerformanceOptimizationDemo() {
        initRunners();
        this.compiledCache = new ConcurrentHashMap<>();
        this.resultCache = new ConcurrentHashMap<>();
    }

    // 初始化运行器及自定义函数
    private void initRunners() { ... }

    // 演示性能优化技术
    public void demonstratePerformanceOptimization() { ... }

    // 工具方法、批处理、内存操作、函数定义等
}

可以看到，类内部维护了两套运行器：standardRunner 与 optimizedRunner。前者用于对比性能基准，后者则集成了各种优化策略。

此外，还维护了两个缓存结构：

  • compiledCache：用于保存表达式预编译后的 InstructionSet；

  • resultCache：用于保存表达式执行结果，提高重复计算性能。

三、优化策略详解

（一）表达式预编译优化

在 QLExpress 中，每次执行表达式默认都会解析和生成指令集（InstructionSet），频繁执行相同表达式会浪费大量 CPU 时间。通过预编译表达式，我们可以将解析过程提前一次性完成，后续执行只需执行指令集即可。

示例代码如下：

java 复制代码 
private Object executeWithPreCompilation(String expression, DefaultContext<String, Object> context) throws Exception {
    InstructionSet instructionSet = compiledCache.get(expression);
    if (instructionSet == null) {
        instructionSet = optimizedRunner.parseInstructionSet(expression);
        compiledCache.put(expression, instructionSet);
    }
    return optimizedRunner.execute(instructionSet, context, null, true, false);
}

性能对比实验结果：

1. 表达式预编译优化:
标准执行时间: 84.305 ms
预编译执行时间: 28.665 ms
性能提升: 2.94x

结论：对于高频调用的表达式，预编译可以显著减少 CPU 解析成本，提高执行效率。

参考论文 ：Zhou, et al., "Dynamic Rule Engines Optimization Techniques", 2022.

（二）结果缓存优化

在业务中，很多计算会重复出现相同输入。例如积分计算、折扣计算等场景。QLExpress 可以通过缓存表达式结果来避免重复执行，从而提升性能。

示例代码：

java 复制代码 
private Object executeWithResultCache(String expression, DefaultContext<String, Object> context) throws Exception {
    String cacheKey = expression + "_" + context.hashCode();
    Object cachedResult = resultCache.get(cacheKey);
    if (cachedResult != null) {
        return cachedResult;
    }
    Object result = optimizedRunner.execute(expression, context, null, true, false);
    resultCache.put(cacheKey, result);
    return result;
}

结果对比：

2. 结果缓存优化:
无缓存执行时间: 37.970 ms
缓存执行时间: 3.467 ms
性能提升: 10.95x
缓存命中率: 40.00%

通过缓存策略，不仅减少 CPU 执行时间，也降低了内存压力，因为避免重复创建临时对象。

（三）上下文重用优化

QLExpress 执行依赖 DefaultContext，每次创建新对象会产生 GC 压力。通过上下文重用，可以显著降低对象创建成本。

java 复制代码 
DefaultContext<String, Object> reusableContext = new DefaultContext<>();
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
    reusableContext.put("a", i % 100);
    reusableContext.put("b", (i + 1) % 100);
    ...
    optimizedRunner.execute(expression, reusableContext, null, true, false);
}

性能对比：

3. 上下文重用优化:
新建上下文时间: 30.257 ms
重用上下文时间: 24.253 ms
性能提升: 1.25x

优化上下文管理可有效减少对象创建与 GC 次数，尤其在批量计算场景中收益明显。

（四）函数实现优化

业务函数往往是性能瓶颈。以复杂计算为例：

java 复制代码 
public static class SlowFunction extends com.ql.util.express.Operator {
    public Object executeInner(Object[] list) throws Exception { ... }
}

public static class FastFunction extends com.ql.util.express.Operator {
    public Object executeInner(Object[] list) throws Exception { ... }
}

通过改写算法逻辑（如使用数学公式替代双层循环），可以极大提升性能。实验结果显示：

4. 函数实现优化:
慢函数执行时间: 6707.616 ms
快函数执行时间: 3.013 ms
性能提升: 2226.53x

结论：优化函数内部算法比单纯依赖缓存和预编译更能提升整体性能。

（五）批处理优化

单条处理每条数据都执行一次解析和上下文创建成本高。批处理 可以共享 InstructionSet 并复用上下文，大幅降低执行开销。

java 复制代码 
private List<Object> batchProcess(String expression, List<Map<String, Object>> dataList) {
    List<Object> results = new ArrayList<>();
    InstructionSet instructionSet = optimizedRunner.parseInstructionSet(expression);
    DefaultContext<String, Object> reusableContext = new DefaultContext<>();
    for (Map<String, Object> data : dataList) {
        reusableContext.clear();
        reusableContext.putAll(data);
        results.add(optimizedRunner.execute(instructionSet, reusableContext, null, true, false));
    }
    return results;
}

实验结果：

5. 批处理优化:
单条处理时间: 19.403 ms
批处理时间: 1.371 ms
性能提升: 14.15x
处理数据量: 10000 条

批处理不仅优化了 CPU 执行时间，还降低了内存峰值使用。

（六）内存使用优化

在大规模计算场景下，合理的内存管理至关重要，包括：

  • 清理缓存 compiledCache.clear()、resultCache.clear()；

  • 重用上下文对象；

  • 使用 GC 前后监控内存使用情况。

示例代码：

java 复制代码 
Runtime runtime = Runtime.getRuntime();
System.gc();
long beforeMemory = runtime.totalMemory() - runtime.freeMemory();
performMemoryIntensiveOperations();
System.gc();
long afterMemory = runtime.totalMemory() - runtime.freeMemory();

优化结果表明：

  1. 内存使用优化:

执行前内存使用: 1.75 MB

执行后内存使用: 1.75 MB

内存增长: 0.00 MB

最大可用内存: 3641.00 MB

清理后内存使用: 1.74 MB

结合缓存清理和对象重用策略，可以显著降低内存增长，避免内存泄漏。

四、完整示例运行

结合以上优化策略，我们可以运行完整演示：

java 复制代码 
public static void main(String[] args) {
    PerformanceOptimizationDemo demo = new PerformanceOptimizationDemo();
    System.out.println("🚀 开始性能优化演示...");
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    demo.demonstratePerformanceOptimization();
    long endTime = System.currentTimeMillis();
    System.out.printf("🎯 性能优化演示完成！总耗时: %d ms%n", endTime - startTime);
}

输出示例：

五、优化总结与实践建议

结合实践经验，我们给出以下总结与建议：

  1. 表达式预编译适用于重复执行场景，能显著减少解析开销。

  2. 结果缓存对重复输入场景有明显性能提升。

  3. 上下文重用减少对象创建和 GC 开销。

  4. 函数优化是性能提升的核心手段，尤其在计算密集型函数中。

  5. 批处理可有效降低单条处理开销，适合大数据量场景。

  6. 内存管理包括缓存清理、对象复用、GC 调优，避免内存泄漏。

实践中，可以将这些策略结合使用，形成完整的 QLExpress 性能优化体系。

参考资料

  1. QLExpress官方文档

  2. Zhou et al., "Dynamic Rule Engines Optimization Techniques", 2022

  3. Java性能优化实践指南

  4. ConcurrentHashMap源码分析

  5. Java对象重用与垃圾回收优化

  6. 批处理设计模式在Java中的应用

  7. 高性能函数设计与算法优化

  8. Java内存管理与GC优化实战

  9. Rule Engine性能测试与分析

  10. 企业级动态计算引擎设计经验分享

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