绩效工作流_流绩效

绩效工作流_流绩效–您的想法

绩效工作流

上周，我介绍了一些有关Java 8流性能的基准测试结果。你们和gal足够有兴趣留下一些想法，还有哪些可以介绍。

这就是我所做的，这里是结果。

总览

最后一篇文章的序言也适用于此。阅读它，以找出所有数字为何撒谎，我如何提出这些数字以及如何复制它们。

我在GitHub上的代码中添加了一个新类CommentOperationsBenchmark ，其中包括本文中讨论的基准。我还更新了Google电子表格，以包括新的数字。

比较的影响

真好长期以来一直在说要像Ansi C一样写Java更快（数组而不是列表）。

兔子洞的下一步是…

尝试{for（int i = 0 ;;）做东西； } catch（ex ex ex）{等等！ }

根本不检查循环，仅捕获异常，非常适合高清像素处理。

混沌实验室

WAT？人们正在这样做吗？

打破ArrayIndexOotOfBoundsException

public int array_max_forWithException() {int m = Integer.MIN_VALUE;try {for (int i = 0; ; i++)if (intArray[i] > m)m = intArray[i];} catch (ArrayIndexOutOfBoundsException ex) {return m;}
}

也许他们应该停止，因为它看起来并不能改善性能：

	以毫秒为单位的运行时间标准化为1'000'000个元素
	5万	500'000	1'000'000	5'000'000	10'000'000	50'000'000
array_max_for	0.261	0.261	0.277	0.362	0.347	0.380
array_max_forWithException	0.265	0.265	0.273	0.358	0.347	0.386

看来，用于打破循环的机制没有可衡量的影响。这是有道理的，因为展开循环可以避免大多数比较，并且引发异常的代价在几微秒的范围内，因此比此处发生的情况小几个数量级。

这是假设编译器确实有更多技巧。也许它在更深层次上理解循环，并且JIT将这两种方法编译为相同的指令。

附带说明一下：看看在循环之后array_max_forWithException如何没有return语句？

事实证明Java编译器可以识别简单的无限循环。哇！因此，它知道具有有限计算的每个代码路径都会返回，而不关心无限的代码路径。

归结为以下内容：

一无所有

public int infiniteLoop() {for(;;);
}

您永远不会停止学习……

作业的影响

[F]或“最大”测试我希望每次迭代更新局部变量都会有一些阻力。我很好奇是否发现最小值在可比较的时间内运行。
b0b0b0b

这是指所有测试都是在数组或列表上运行的，这些数组或列表的元素等于结构中的索引，即[0，1，2，…，n-1]。因此，找到最大值确实需要n个分配。

那找到一个只需要分配一次的最小值呢？

	以毫秒为单位的运行时间标准化为1'000'000个元素
	5万	500'000	1'000'000	5'000'000	10'000'000	50'000'000
array_max_for	0.261	0.261	0.277	0.362	0.347	0.380
array_min_for	0.264	0.260	0.280	0.353	0.348	0.359

不，没有区别。我的猜测是，由于流水线作业，分配实际上是免费的。

由Khalid Albaih在CC-BY 2.0下发布 –视角被我改变了。

拳击的影响

关于拳击有两条评论。

最好看到Integer []实现，以确认对拳击的怀疑。

黏黏的

好吧，让我们这样做。以下数字显示了int []，Integer []和List <Integer>上的for循环和for-each循环：

	以毫秒为单位的运行时间标准化为1'000'000个元素
	5万	500'000	1'000'000	5'000'000	10'000'000	50'000'000
array_max_for	0.261	0.261	0.277	0.362	0.347	0.380
array_max_forEach	0.269	0.262	0.271	0.349	0.349	0.356
boxedArray_max_for	0.804	1.180	1.355	1.387	1.306	1.476
boxedArray_max_forEach	0.805	1.195	1.338	1.405	1.292	1.421
list_max_for	0.921	1.306	1.436	1.644	1.509	1.604
list_max_forEach	1.042	1.472	1.579	1.704	1.561	1.629

我们可以清楚地看到，运行时的主要指标是数据结构是包含基元还是对象。但是将Integer数组包装到列表中会导致额外的速度降低。

Yann Le Tallec也对拳击发表了评论：

intList.stream（）。max（Math :: max）; 造成不必要的拆箱。
intList.stream（）。mapToInt（x-> x）.max（）; 速度大约是阵列版本的两倍。

扬·勒·塔雷克（Yann Le Tallec）

此声明与我们在上一篇文章中得出的结论一致：尽快对流进行拆箱可提高性能。

只是再次检查：

	以ms为单位的运行时间标准化为1'000'000元素（以％为单位的错误）
	5万	500'000	1'000'000	5'000'000	10'000'000	50'000'000
boxedArray_max _stream	4.231（43％）	5.715（3％）	5.004（27％）	5.461（53％）	5.307（56％）	5.507（54％）
boxedArray_max _stream_unbox	3.367（<1％）	3.515（<1％）	3.548（2％）	3.632（1％）	3.547（1％）	3.600（2％）
list_max _stream	7.230（7％）	6.492（<1％）	5.595（36％）	5.619（48％）	5.852（45％）	5.631（51％）
list_max _stream_unbox	3.370（<1％）	3.515（1％）	3.527（<1％）	3.668（3％）	3.807（2％）	3.702（5％）