Java中快速排序的性能瓶颈主要有以下几点：
数据量大：当数据量较大时，快速排序需要进行大量的递归调用，这会导致栈空间的消耗和函数调用的开销。在这种情况下，可以考虑使用其他排序算法，如归并排序或者堆排序，它们的空间复杂度更低。
递归深度过大：当递归深度过大时，会导致栈空间不足，从而引发栈溢出错误。为了解决这个问题，可以考虑使用尾递归优化或者将递归转换为迭代。
基准值选取不佳：快速排序的性能与基准值的选取密切相关。如果基准值选取不佳，可能导致分区不均匀，从而导致排序效率降低。为了解决这个问题，可以采用随机选取基准值、三数取中等方法来提高基准值的选取质量。
数据本身已经有序或接近有序：当数据本身已经有序或接近有序时，快速排序的性能会降低。在这种情况下，可以考虑使用其他排序算法，如插入排序或计数排序，它们在数据有序或接近有序时具有较好的性能。
多线程并行处理：由于快速排序是一种原地排序算法，所以在多核处理器上并行处理的效果有限。但是，可以通过将快速排序与多线程技术结合，将数据分成多个部分并行处理，从而提高排序性能。
非优化版本的快速排序：在实际应用中，可能会遇到非优化版本的快速排序，这些版本可能存在一些性能问题。为了提高性能，可以使用优化版本的快速排序，如双轴快速排序、三轴快速排序等。
总之，为了提高Java中快速排序的性能，需要关注数据量、递归深度、基准值选取、数据有序程度、多线程并行处理以及快速排序的优化版本等方面。
