简述垃圾对象产生_使用零垃圾创建数百万个对象

简述垃圾对象产生

如性能优化第一规则中所述，垃圾是快速代码的敌人。 通过使用垃圾收集器的服务，它不仅会破坏任何确定性的性能，而且我们开始用垃圾填充CPU高速缓存，这将导致程序的高速缓存未命中。

那么，我们可以在不创建垃圾的情况下使用Java吗？ 例如，在自然Java中是否可以解决此问题：

创建10m个金融工具对象，将它们存储在地图中，检索它们并使用每个对象执行计算，而完全不会产生任何垃圾。

如果您使用Chronicle ！ Chronicle提供了库，因此您可以轻松地以对象的内存映射文件形式使用堆外存储。 （有关本文的完整源代码，请参见此处 。）

让我们看一下实现上述问题的解决方案。

首先，让我们看一下如何在普通Java中执行此操作，以确保我们理解问题以及如果使用标准Java库进行实现会发生什么情况。 

package zeroalloc;import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;/*** Class to demonstrate zero garbage creation.* Run with -verbose:gc -Xmx4G*/
public class CreateOnHeapTest {private static final int ITERATIONS = 10_000_000;@Testpublic void testOnHeapMap() {System.out.println("----- HASHMAP ------------------------");Map<Integer, BondVOImpl> map = new ConcurrentHashMap<>(ITERATIONS);long actualQuantity = 0;long expectedQuantity = 0;long time = System.currentTimeMillis();System.out.println("*** Entering critical section ***");for (int i = 0; i < ITERATIONS; i++) {BondVOImpl bondVo = new BondVOImpl();bondVo.setQuantity(i);map.put(Integer.valueOf(i), bondVo);expectedQuantity += i;}long putTime = System.currentTimeMillis() - time;time = System.currentTimeMillis();System.out.println("************* STARTING GET *********************");for (int i = 0; i < map.size(); i++) {actualQuantity += map.get(i).getQuantity();}System.out.println("*** Exiting critical section ***");System.out.println("Time for putting " + putTime);System.out.println("Time for getting " + (System.currentTimeMillis() - time));Assert.assertEquals(expectedQuantity, actualQuantity);printMemUsage();}public static void printMemUsage() {System.gc();System.gc();System.out.println("Memory(heap) used " + humanReadableByteCount(Runtime.getRuntime().totalMemory() - Runtime.getRuntime().freeMemory(), true));}public static String humanReadableByteCount(long bytes, boolean si) {int unit = si ? 1000 : 1024;if (bytes < unit) return bytes + " B";int exp = (int) (Math.log(bytes) / Math.log(unit));String pre = (si ? "kMGTPE" : "KMGTPE").charAt(exp - 1) + (si ? "" : "i");return String.format("%.1f %sB", bytes / Math.pow(unit, exp), pre);}
}

这是程序的输出： 

*** Entering critical section ***
[GC (Allocation Failure)  98816K->92120K(125952K), 0.0317021 secs]
[Full GC (Ergonomics)  92120K->91917K(216576K), 0.2510530 secs]
[GC (Allocation Failure)  125197K->125430K(224256K), 0.0449051 secs]
[GC (Allocation Failure)  166390K->166686K(244224K), 0.0504341 secs]
[Full GC (Ergonomics)  166686K->165777K(387072K), 0.6243385 secs]
[GC (Allocation Failure)  226705K->226513K(388096K), 0.0785121 secs]
[GC (Allocation Failure)  293073K->293497K(392704K), 0.0825828 secs]
[Full GC (Ergonomics)  293497K->292649K(591872K), 1.2479519 secs]
[GC (Allocation Failure)  359209K->359433K(689664K), 0.0666344 secs]
[GC (Allocation Failure)  449033K->449417K(695296K), 0.1759746 secs]
[GC (Allocation Failure)  539017K->539385K(747008K), 0.1907760 secs]
[GC (Allocation Failure)  632569K->633009K(786944K), 0.2293778 secs]
[Full GC (Ergonomics)  633009K->631584K(1085952K), 2.1328028 secs]
[GC (Allocation Failure)  724768K->723368K(1146368K), 0.3092297 secs]
[GC (Allocation Failure)  827816K->825088K(1174016K), 0.3156138 secs]
[GC (Allocation Failure)  929536K->929952K(1207296K), 0.3891754 secs]
[GC (Allocation Failure)  1008800K->1009560K(1273856K), 0.4149915 secs]
[Full GC (Ergonomics)  1009560K->1007636K(1650688K), 3.4521240 secs]
[GC (Allocation Failure)  1086484K->1087425K(1671680K), 0.3884906 secs]
[GC (Allocation Failure)  1195969K->1196129K(1694208K), 0.2905121 secs]
[GC (Allocation Failure)  1304673K->1305257K(1739776K), 0.4291658 secs]
[GC (Allocation Failure)  1432745K->1433137K(1766912K), 0.4470582 secs]
[GC (Allocation Failure)  1560625K->1561697K(1832960K), 0.6003558 secs]
[Full GC (Ergonomics)  1561697K->1558537K(2343936K), 4.9359721 secs]
[GC (Allocation Failure)  1728009K->1730019K(2343936K), 0.7616385 secs]
[GC (Allocation Failure)  1899491K->1901139K(2413056K), 0.5187234 secs]
[Full GC (Ergonomics)  1901139K->1897477K(3119616K), 5.7177263 secs]
[GC (Allocation Failure)  2113029K->2114505K(3119616K), 0.6768888 secs]
[GC (Allocation Failure)  2330057K->2331441K(3171840K), 0.4812436 secs]
[Full GC (Ergonomics)  2331441K->2328578K(3530240K), 6.3054896 secs]
[GC (Allocation Failure)  2600962K->2488834K(3528704K), 0.1580837 secs]
*** Exiting critical section ***
Time for putting 32088
Time for getting 454
[GC (System.gc())  2537859K->2488834K(3547136K), 0.1599314 secs]
[Full GC (System.gc())  2488834K->2488485K(3547136K), 6.2759293 secs]
[GC (System.gc())  2488485K->2488485K(3559936K), 0.0060901 secs]
[Full GC (System.gc())  2488485K->2488485K(3559936K), 6.0975322 secs]
Memory(heap) used 2.6 GB

跳出此问题的两个要点是：一是垃圾回收的数量和开销（显然可以调整），二是使用了2.6GB的堆数量。 简而言之，无法摆脱它，该程序会产生大量垃圾。

我们这次使用ChronicleMap尝试完全相同的操作。

这是解决问题的代码： 

package zeroalloc;import net.openhft.chronicle.map.ChronicleMap;
import net.openhft.chronicle.map.ChronicleMapBuilder;
import net.openhft.lang.values.IntValue;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;import java.io.File;
import java.io.IOException;/*** Class to demonstrate zero garbage creation.* Run with -verbose:gc* To run in JFR use these options for best results* -XX:+UnlockCommercialFeatures -XX:+FlightRecorder*/
public class CreateChronicleTest {private static final int ITERATIONS = 10_000_000;@Testpublic void demoChronicleMap() throws IOException, InterruptedException {System.out.println("----- CHRONICLE MAP ------------------------");File file = new File("/tmp/chronicle-map-" + System.nanoTime() + ".map");file.deleteOnExit();ChronicleMapBuilder<IntValue, BondVOInterface> builder =ChronicleMapBuilder.of(IntValue.class, BondVOInterface.class).entries(ITERATIONS);try (ChronicleMap<IntValue, BondVOInterface> map =builder.createPersistedTo(file)) {final BondVOInterface value = map.newValueInstance();final IntValue key = map.newKeyInstance();long actualQuantity = 0;long expectedQuantity = 0;long time = System.currentTimeMillis();System.out.println("*** Entering critical section ***");for (int i = 0; i < ITERATIONS; i++) {value.setQuantity(i);key.setValue(i);map.put(key, value);expectedQuantity += i;}long putTime = (System.currentTimeMillis()-time);time = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < ITERATIONS; i++) {key.setValue(i);actualQuantity += map.getUsing(key, value).getQuantity();}System.out.println("*** Exiting critical section ***");System.out.println("Time for putting " + putTime);System.out.println("Time for getting " + (System.currentTimeMillis()-time));Assert.assertEquals(expectedQuantity, actualQuantity);printMemUsage();} finally {file.delete();}}public static void printMemUsage(){System.gc();System.gc();System.out.println("Memory(heap) used " + humanReadableByteCount(Runtime.getRuntime().totalMemory() - Runtime.getRuntime().freeMemory(), true));}public static String humanReadableByteCount(long bytes, boolean si) {int unit = si ? 1000 : 1024;if (bytes < unit) return bytes + " B";int exp = (int) (Math.log(bytes) / Math.log(unit));String pre = (si ? "kMGTPE" : "KMGTPE").charAt(exp-1) + (si ? "" : "i");return String.format("%.1f %sB", bytes / Math.pow(unit, exp), pre);}
}

这是程序的输出： 

[GC (Allocation Failure)  33280K->6595K(125952K), 0.0072065 secs]
[GC (Allocation Failure)  39875K->12177K(125952K), 0.0106678 secs]
[GC (Allocation Failure)  45457K->15289K(125952K), 0.0068434 secs]
[GC (Allocation Failure)  48569K->18357K(159232K), 0.0098287 secs]
[GC (Allocation Failure)  84917K->21008K(159232K), 0.0156393 secs]
*** Entering critical section ***
*** Exiting critical section ***
Time for putting 8554
Time for getting 4351
[GC (System.gc())  36921K->21516K(230400K), 0.0331916 secs]
[Full GC (System.gc())  21516K->15209K(230400K), 0.0630483 secs]
[GC (System.gc())  15209K->15209K(230912K), 0.0006491 secs]
[Full GC (System.gc())  15209K->15209K(230912K), 0.0234045 secs]
Memory(heap) used 18.2 MB

显然，这里的要点是，关键部分没有 GC，整个程序仅使用18MB的堆。 我们已经设法创建了一个程序，该程序通常会产生千兆字节的垃圾，而根本不会产生任何垃圾。

关于时间的注意事项

ChronicleMap显然不是ConcurrentHashMap的替代品，它们的用法有很大不同，并且超出该讨论范围的内容不在本文的讨论范围之内。 但是功能上的主要区别是ChronicleMap是持久的，并且可以在许多JVM之间共享。 （ChronicleMap也具有可以复制tcp的功能。）尽管如此，快速地比较时间安排还是很有趣的，除非要确保我们在同一个球场。 ChronicleMap的投放速度更快，从32秒提高到8.5秒。 但是ConcurrentHashMap中的大部分时间都花在GC上，并且可能会在某种程度上进行调整。 ConcurrentHashMap的获取速度比4.3s快了0.5s。 不过，在其他运行中，由于该部分中发生了GC，因此我看到ConcurrentHashMap占用了7s。 即使ChronicleMap所做的工作要多得多，但实际上由于缺少垃圾而使计时与ConcurrentHashMap相当。

重新启动程序

ChronicleMap真正发挥作用的地方是重新启动。 假设您的程序崩溃了，您需要重新计算与之前相同的计算。 在ConcurrentHashMap的情况下，我们必须完全按照之前的方法重新填充地图。 使用ChronicleMap，由于地图是持久的，因此只需将地图指向现有文件，然后重新运行计算以产生totalQuantity。

摘要

并发哈希图 编年史
gc暂停 许多 没有
更新时间 32秒 8秒
读取允许gc 7秒 4秒
不读gc 0.5秒 4秒
堆大小 2.6GB 18MB
坚持不懈 没有 是
快速重启 没有 是

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2015/03/creating-millions-of-objects-with-zero-garbage.html

简述垃圾对象产生

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