Java 7:如何编写非常快速的Java代码

当我第一次写此博客时,我的目的是向您介绍ThreadLocalRandom类,它是Java 7中新增的用于生成随机数的类。 我已在一系列微基准测试中分析了ThreadLocalRandom的性能,以了解其在单线程环境中的性能。

结果相对令人惊讶:尽管代码非常相似,但ThreadLocalRandom速度是Math.random()两倍! 结果引起了我的兴趣,我决定对此进行进一步的研究。 我已经记录了我的分析过程。 它是对分析步骤,技术和一些JVM诊断工具的介绍,以了解小型代码段的性能差异。 所描述的工具集和技术的一些经验将使您能够为特定的Hotspot目标环境编写更快的Java代码。

好,那就足够了,让我们开始吧! 我的机器是运行Windows XP的普通Intel 386 32位双核。

Math.random()处理Random的静态单例实例,而ThreadLocalRandom -> current() -> nextDouble()处理ThreadLocalRandom的线程本地实例,该实例是Random的子类。 ThreadLocal在每次调用current()方法时引入了变量查找的开销。 考虑到我刚才说的话,在单个线程中它的运行速度是Math.random()的两倍,这确实有点令人惊讶吗? 我没想到会有如此大的差异。

同样,我使用的是Heinz博客之一中介绍的微型基准测试框架。 Heinz开发的框架解决了在现代JVM上对Java程序进行基准测试时遇到的一些挑战。 这些挑战包括:热身,垃圾回收,Javas time API的准确性,测试准确性的验证等等。

这是我可运行的基准测试类:

public class ThreadLocalRandomGenerator implements BenchmarkRunnable {private double r;@Overridepublic void run() {r = r + ThreadLocalRandom.current().nextDouble();}public double getR() {return r;}@Overridepublic Object getResult() {return r;}}public class MathRandomGenerator implements BenchmarkRunnable {private double r;@Overridepublic void run() {r = r + Math.random();}public double getR() {return r;}@Overridepublic Object getResult() {return r;}
}

让我们使用Heinz的框架运行基准测试:

public class FirstBenchmark {private static List<BenchmarkRunnable> benchmarkTargets = Arrays.asList(new MathRandomGenerator(),new ThreadLocalRandomGenerator());public static void main(String[] args) {DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.##");for (BenchmarkRunnable runnable : benchmarkTargets) {Average average = new PerformanceHarness().calculatePerf(new PerformanceChecker(1000, runnable), 5);System.out.println("Benchmark target: " + runnable.getClass().getSimpleName());System.out.println("Mean execution count: " + df.format(average.mean()));System.out.println("Standard deviation: " + df.format(average.stddev()));System.out.println("To avoid dead code coptimization: " + runnable.getResult());}}
}

注意:为了确保JVM不会将代码标识为“死代码”,我返回了一个字段变量,并立即打印出基准测试的结果。 这就是为什么我的可运行类实现名为RunnableBenchmark的接口。 我已经运行了三次基准测试。 第一次运行是在默认模式下,启用了内联和JIT优化:

Benchmark target: MathRandomGenerator
Mean execution count: 14773594,4
Standard deviation: 180484,9
To avoid dead code coptimization: 6.4005410634212025E7
Benchmark target: ThreadLocalRandomGenerator
Mean execution count: 29861911,6
Standard deviation: 723934,46
To avoid dead code coptimization: 1.0155096190946539E8

然后再次不进行JIT优化(VM选项-Xint ):

Benchmark target: MathRandomGenerator
Mean execution count: 963226,2
Standard deviation: 5009,28
To avoid dead code coptimization: 3296912.509302683
Benchmark target: ThreadLocalRandomGenerator
Mean execution count: 1093147,4
Standard deviation: 491,15
To avoid dead code coptimization: 3811259.7334526842

最后一个测试是使用JIT优化,但是使用-XX:MaxInlineSize=0 ,它(几乎)禁用了内联:

Benchmark target: MathRandomGenerator
Mean execution count: 13789245
Standard deviation: 200390,59
To avoid dead code coptimization: 4.802723374491231E7
Benchmark target: ThreadLocalRandomGenerator
Mean execution count: 24009159,8
Standard deviation: 149222,7
To avoid dead code coptimization: 8.378231170741305E7

让我们仔细地解释结果:借助完整的JVM JIT优化, ThreadLocalRanom速度是Math.random()两倍。 关闭JIT优化表明,两者的性能相同(差)。 方法内联似乎使性能相差30%。 其他差异可能归因于其他优化技术 。

JIT编译器可以更有效地调整ThreadLocalRandom原因之一是ThreadLocalRandom.next()的改进实现。

public class Random implements java.io.Serializable {
...protected int next(int bits) {long oldseed, nextseed;AtomicLong seed = this.seed;do {oldseed = seed.get();nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;} while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));return (int)(nextseed >>> (48 - bits));}
...
}public class ThreadLocalRandom extends Random {
...protected int next(int bits) {rnd = (rnd * multiplier + addend) & mask;return (int) (rnd >>> (48-bits));}
...
}

第一个片段显示Random.next() ,它在Math.random()的基准测试中大量使用。 与ThreadLocalRandom.next()相比,该方法需要更多的指令,尽管这两种方法都做同样的事情。 在Random类中, seed变量将全局共享状态存储到所有线程,并且每次调用next()方法时都会更改。 因此,需要AtomicLong安全地访问和更改对nextDouble()调用中的seed值。 另一方面, ThreadLocalRandom是–很好–线程局部:-) next()方法不必是线程安全的,可以使用普通的long变量作为种子值。

关于方法内联和ThreadLocalRandom

方法内联是一种非常有效的JIT优化。 在频繁执行的热路径中,热点编译器决定将被调用方法(子方法)的代码内联到调用方方法(父方法)中。 内联具有重要的好处。 它显着降低了方法调用的动态频率,从而节省了执行这些方法调用所需的时间。 但更重要的是,内联会产生更大的代码块,以供优化程序使用。 这就造成了一种情况,大大提高了传统编译器优化的效率,克服了提高Java编程语言性能的主要障碍。”

从Java 7开始,您可以使用诊断JVM选项监视方法内联。 使用' -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintInlining '运行代码将显示JIT编译器的内联工作。 以下是Math.random()基准测试输出的相关部分:

@ 13   java.util.Random::nextDouble (24 bytes)@ 3   java.util.Random::next (47 bytes)   callee is too large@ 13   java.util.Random::next (47 bytes)   callee is too large

JIT编译器无法内联Random.next()中调用的Random.nextDouble() 。 这是ThreaLocalRandom.next()的内联输出:

@ 8   java.util.Random::nextDouble (24 bytes)@ 3   java.util.concurrent.ThreadLocalRandom::next (31 bytes)@ 13   java.util.concurrent.ThreadLocalRandom::next (31 bytes)

由于next()方法较短(31个字节),因此可以内联它。 因为在两个基准测试中都强烈调用next()方法,所以该日志表明方法内联可能是ThreadLocalRandom显着提高执行速度的原因之一。

为了验证这一点并查找更多信息,需要深入研究汇编代码。 使用Java 7 JDK,可以将汇编代码打印到控制台中。 有关如何启用-XX:+PrintAssembly VM选项的信息,请参见此处 。 该选项将打印出JIT优化的代码,这意味着您可以看到JVM实际执行的代码。 我已经将相关的汇编代码复制到下面的链接中。

此处的ThreadLocalRandomGenerator.run()的汇编代码。
MathRandomGenerator.run()的汇编代码在此处 。
Math.random() 在此处调用的Random.next()的汇编代码。

汇编代码是机器特定的低级代码,比字节代码要复杂得多。 让我们尝试在我的基准测试中验证方法内联对性能的影响,以及:JIT编译器如何处理ThreadLocalRandomMath.random ()还有其他明显的区别吗? 在ThreadLocalRandomGenerator.run() ,没有对任何子例程(如Random.nextDouble()ThreatLocalRandom.next()过程调用。 仅可见一个虚拟(因此很昂贵)的ThreadLocal.get() )方法调用(请参阅ThreadLocalRandomGenerator.run()程序集的第35行)。 其他所有代码都内联到ThreadLocalRandomGenerator.run() 。 在的情况下MathRandomGenerator.run()两个虚拟方法调用到Random.next()见块B4线204页及以后中的汇编代码MathRandomGenerator.run() 这一事实证实了我们的怀疑,即方法内联是导致性能差异的一个重要根本原因。 此外,由于同步的麻烦, Random.next()需要的汇编指令要多得多(并且有些昂贵!),这在执行速度方面也适得其反。

了解invokevirtual指令的开销

那么,为什么(虚拟)方法调用昂贵且方法内联如此有效? invokevirtual指令的指针不是类实例中具体方法的偏移量。 编译器不知道类实例的内部布局。 相反,它生成对实例方法的符号引用,这些符号引用存储在运行时常量池中。 这些运行时常量池项将在运行时解析以确定实际的方法位置。 这种动态(运行时)绑定需要验证,准备和解决,​​这可能会大大影响性能。 (有关详细信息,请参见JVM规范中的调用方法和链接 )。

目前为止就这样了。 免责声明:当然,解决性能难题需要了解的主题列表无穷无尽。 除了微基准测试,JIT优化,方法内联,java字节码,assemby语言等等之外,还有更多的知识要理解。 同样,除了虚拟方法调用或昂贵的线程同步指令之外,还有更多导致性能差异的根本原因。 但是,我认为我所介绍的主题是此类深入研究的一个好的开始。 期待批评和愉快的评论!

参考资料:来自JCG合作伙伴 Niklas的“ Java 7:如何编写真正快速的Java代码”。


翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2012/01/java-7-how-to-write-really-fast-java.html

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