根据场景选择解析方式：小文件用DOM，大文件读取用SAX，中大型文件推荐StAX；选用Jackson XML等轻量库，避免反射开销；优化XML结构，减少嵌套，使用属性存储简单数据，启用GZIP压缩；对重复内容进行缓存，预编译XPath，静态配置可转JSON或二进制格式以提升效率。

处理XML时，性能问题常出现在解析大文件、频繁读写或复杂查询场景。优化核心在于减少内存占用、提升解析速度和降低资源消耗。以下是几种实用的优化方法。

选择合适的解析方式

解析方式直接影响性能表现：

• DOM解析：将整个XML加载到内存，适合小文件和频繁修改的场景，但大文件容易导致内存溢出。
• SAX解析：基于事件驱动，逐行读取，内存占用低，适合大文件读取，但不支持随机访问和修改。
• StAX解析：结合SAX和DOM优点，提供拉式解析接口，控制更灵活，推荐用于中大型XML处理。

根据使用场景选择：读多改少用SAX，需部分修改用StAX，小文件且需多次操作可用DOM。

使用轻量级库和高效数据绑定

避免使用重量级框架处理简单任务：

• 优先选用Jackson XML或SimpleXML等轻量库，比JAXB启动更快、内存更省。
• 若需对象映射，合理使用注解减少反射开销，避免深层嵌套对象。
• 考虑延迟加载（lazy loading）机制，只在需要时解析子节点。

优化XML结构与内容

源头设计影响解析效率：

• 避免深层嵌套，减少层级深度，提升查找速度。
• 使用属性而非元素存储简单数据，减少节点数量。
• 压缩重复标签名，如用code代替responseCode，配合外部文档说明。
• 启用GZIP压缩传输或存储，尤其适用于网络传输场景。

缓存与预处理

对重复使用的XML内容进行缓存：

• 将解析后的对象缓存到内存（如Redis或本地缓存），避免重复解析。
• 预编译XPath表达式，减少每次查询的解析开销。
• 静态配置类XML可转为JSON或二进制格式（如Protocol Buffers）提升加载速度。

基本上就这些。关键是根据实际场景权衡内存、速度和维护性，不盲目追求单一指标。合理设计加上合适工具，能显著提升XML处理效率。