在CentOS系统上优化Java应用性能是一个涉及多个层面的复杂任务，以下是一些常用的方法：
JVM调优
- 内存管理：通过调整堆内存大小（-Xmx和-Xms）、非堆内存、垃圾回收器等参数来优化内存分配和回收策略。例如，可以设置初始和最大堆内存大小为16GB以适应大内存需求。
- 垃圾收集器选择：选择合适的垃圾收集器，如G1垃圾收集器（-XX:UseG1GC），并调整其参数以减少内存碎片和降低GC停顿时间。
- 性能监控：使用-XX:PrintGCDetails等参数打印垃圾收集细节，并通过-Xloggc将GC日志写入文件以便分析。
代码优化
- 避免过度对象创建：减少临时对象的创建，重用对象或使用对象池来减轻垃圾收集器的负担。
- 选择高效算法和数据结构：根据操作需求选择合适的算法和数据结构，例如使用ArrayList而非LinkedList以提高数据插入和删除的性能。
- 循环优化：避免在循环内部重复调用方法，如list.size()，可以将其值存储在一个局部变量中重复使用。使用增强型for循环（for-each）来遍历集合，这通常比传统的for循环更高效。
资源管理
- 管理资源泄露：确保打开的文件和数据库连接在使用后被正确关闭，以防止资源泄露。
- 锁竞争优化：使用并发库中的数据结构（如ConcurrentHashMap）以减少锁竞争和提高多线程性能。
启动优化
- 优化启动流程：减少应用程序启动时加载的类数量和初始化操作，以提高启动速度。
- 调整JVM启动参数：使用-Xshare:on来共享类数据，减少JVM之间的类数据重复加载。
性能监控与分析工具
- 性能监控工具：使用如JProfiler、VisualVM等性能监控工具来实时监控系统性能指标，找出性能瓶颈。
- 分析工具：使用MAT（Memory Analyzer Tool）等工具分析堆转储文件，定位内存泄漏问题。
其他优化技巧
- 使用缓存：像Caffeine或Ehcache这样的库可以将频繁的数据库调用转变为闪电般的内存查找。
- 异步编程：使用CompletableFuture等异步编程工具来提高应用程序的并发处理能力。
- 数据库优化：优化数据库查询和连接，使用索引、缓存、批处理等技术。
- 监控与调优工具：使用Stagemonitor、Pinpoint、MoSKito、Glowroot、Kamon等工具进行系统监控和性能分析。
通过上述方法，可以显著提升Java应用程序在CentOS系统上的运行效率和稳定性。需要注意的是，性能优化是一个持续的过程，需要根据应用程序的实际运行情况进行调整和测试。