if快还是switch快？解密switch背后的秘密

这是我的第 57 篇原创文章

条件判断语句是程序的重要组成部分，也是系统业务逻辑的控制手段。重要程度和使用频率更是首屈一指，那我们要如何选择 if 还是 switch 呢？他们的性能差别有多大？switch 性能背后的秘密是什么？接下来让我们一起来寻找这些问题的答案。

switch VS if

我在之前的文章《9个小技巧让你的 if else看起来更优雅》中有提过，要尽量使用 switch 因为他的性能比较高，但具体高多少？以及为什么高的原因将在本文为你揭晓。

我们依然借助 Oracle 官方提供的 JMH（Java Microbenchmark Harness，JAVA 微基准测试套件）框架来进行测试，首先引入 JMH 框架，在 pom.xml 文件中添加如下配置：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.openjdk.jmh/jmh-core -->
<dependency><groupId>org.openjdk.jmh</groupId><artifactId>jmh-core</artifactId><version>1.23</version>
</dependency>

然后编写测试代码，我们这里添加 5 个条件判断分支，具体实现代码如下：

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;import java.util.concurrent.TimeUnit;@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 测试完成时间
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 2, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 预热 2 轮，每次 1s
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 测试 5 轮，每次 3s
@Fork(1) // fork 1 个线程
@State(Scope.Thread) // 每个测试线程一个实例
public class SwitchOptimizeTest {static Integer _NUM = 9;public static void main(String[] args) throws RunnerException {// 启动基准测试Options opt = new OptionsBuilder().include(SwitchOptimizeTest.class.getSimpleName()) // 要导入的测试类.output("/Users/admin/Desktop/jmh-switch.log") // 输出测试结果的文件.build();new Runner(opt).run(); // 执行测试}@Benchmarkpublic void switchTest() {int num1;switch (_NUM) {case 1:num1 = 1;break;case 3:num1 = 3;break;case 5:num1 = 5;break;case 7:num1 = 7;break;case 9:num1 = 9;break;default:num1 = -1;break;}}@Benchmarkpublic void ifTest() {int num1;if (_NUM == 1) {num1 = 1;} else if (_NUM == 3) {num1 = 3;} else if (_NUM == 5) {num1 = 5;} else if (_NUM == 7) {num1 = 7;} else if (_NUM == 9) {num1 = 9;} else {num1 = -1;}}
}

以上代码的测试结果如下：

备注：本文的测试环境为：JDK 1.8 / Mac mini (2018) / Idea 2020.1

从以上结果可以看出（Score 列），switch 的平均执行完成时间比 if 的平均执行完成时间快了约 2.33 倍。

性能分析

为什么 switch 的性能会比 if 的性能高这么多？

这需要从他们字节码说起，我们把他们的代码使用 javac 生成字节码如下所示：

public class com.example.optimize.SwitchOptimize {static java.lang.Integer _NUM;public com.example.optimize.SwitchOptimize();Code:0: aload_01: invokespecial #1                  // Method java/lang/Object."<init>":()V4: returnpublic static void main(java.lang.String[]);Code:0: invokestatic  #7                  // Method switchTest:()V3: invokestatic  #12                 // Method ifTest:()V6: returnpublic static void switchTest();Code:0: getstatic     #15                 // Field _NUM:Ljava/lang/Integer;3: invokevirtual #19                 // Method java/lang/Integer.intValue:()I6: tableswitch   { // 1 to 91: 562: 833: 614: 835: 666: 837: 718: 839: 77default: 83}56: iconst_157: istore_058: goto          8561: iconst_362: istore_063: goto          8566: iconst_567: istore_068: goto          8571: bipush        773: istore_074: goto          8577: bipush        979: istore_080: goto          8583: iconst_m184: istore_085: returnpublic static void ifTest();Code:0: getstatic     #15                 // Field _NUM:Ljava/lang/Integer;3: invokevirtual #19                 // Method java/lang/Integer.intValue:()I6: iconst_17: if_icmpne     1510: iconst_111: istore_012: goto          8115: getstatic     #15                 // Field _NUM:Ljava/lang/Integer;18: invokevirtual #19                 // Method java/lang/Integer.intValue:()I21: iconst_322: if_icmpne     3025: iconst_326: istore_027: goto          8130: getstatic     #15                 // Field _NUM:Ljava/lang/Integer;33: invokevirtual #19                 // Method java/lang/Integer.intValue:()I36: iconst_537: if_icmpne     4540: iconst_541: istore_042: goto          8145: getstatic     #15                 // Field _NUM:Ljava/lang/Integer;48: invokevirtual #19                 // Method java/lang/Integer.intValue:()I51: bipush        753: if_icmpne     6256: bipush        758: istore_059: goto          8162: getstatic     #15                 // Field _NUM:Ljava/lang/Integer;65: invokevirtual #19                 // Method java/lang/Integer.intValue:()I68: bipush        970: if_icmpne     7973: bipush        975: istore_076: goto          8179: iconst_m180: istore_081: returnstatic {};Code:0: iconst_11: invokestatic  #25                 // Method java/lang/Integer.valueOf:(I)Ljava/lang/Integer;4: putstatic     #15                 // Field _NUM:Ljava/lang/Integer;7: return
}

这些字节码中最重要的信息是“getstatic #15”，这段代码表示取出“_NUM”变量和条件进行判断。

从上面的字节码可以看出，在 switch 中只取出了一次变量和条件进行比较，而 if 中每次都会取出变量和条件进行比较，因此 if 的效率就会比 switch 慢很多。

提升测试量

前面的测试代码我们使用了 5 个分支条件来测试了 if 和 switch 的性能，那如果把分支的判断条件增加 3 倍（15 个）时，测试的结果又会怎么呢？

增加至 15 个分支判断的实现代码如下：

package com.example.optimize;import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;import java.util.concurrent.TimeUnit;@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 测试完成时间
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 2, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 预热 2 轮，每次 1s
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 测试 5 轮，每次 3s
@Fork(1) // fork 1 个线程
@State(Scope.Thread) // 每个测试线程一个实例
public class SwitchOptimizeTest {static Integer _NUM = 1;public static void main(String[] args) throws RunnerException {// 启动基准测试Options opt = new OptionsBuilder().include(SwitchOptimizeTest.class.getSimpleName()) // 要导入的测试类.output("/Users/admin/Desktop/jmh-switch.log") // 输出测试结果的文件.build();new Runner(opt).run(); // 执行测试}@Benchmarkpublic void switchTest() {int num1;switch (_NUM) {case 1:num1 = 1;break;case 2:num1 = 2;break;case 3:num1 = 3;break;case 4:num1 = 4;break;case 5:num1 = 5;break;case 6:num1 = 6;break;case 7:num1 = 7;break;case 8:num1 = 8;break;case 9:num1 = 9;break;case 10:num1 = 10;break;case 11:num1 = 11;break;case 12:num1 = 12;break;case 13:num1 = 13;break;case 14:num1 = 14;break;case 15:num1 = 15;break;default:num1 = -1;break;}}@Benchmarkpublic void ifTest() {int num1;if (_NUM == 1) {num1 = 1;} else if (_NUM == 2) {num1 = 2;} else if (_NUM == 3) {num1 = 3;} else if (_NUM == 4) {num1 = 4;} else if (_NUM == 5) {num1 = 5;} else if (_NUM == 6) {num1 = 6;} else if (_NUM == 7) {num1 = 7;} else if (_NUM == 8) {num1 = 8;} else if (_NUM == 9) {num1 = 9;} else if (_NUM == 10) {num1 = 10;} else if (_NUM == 11) {num1 = 11;} else if (_NUM == 12) {num1 = 12;} else if (_NUM == 13) {num1 = 13;} else if (_NUM == 14) {num1 = 14;} else if (_NUM == 15) {num1 = 15;} else {num1 = -1;}}
}

以上代码的测试结果如下：

从 Score 的值可以看出，当分支判断增加至 15 个，switch 的性能比 if 的性能高出了约 3.7 倍，而之前有 5 个分支判断时的测试结果为，switch 的性能比 if 的性能高出了约 2.3 倍，也就是说分支的判断条件越多，switch 性能高的特性体现的就越明显。

switch 的秘密

对于 switch 来说，他最终生成的字节码有两种形态，一种是 tableswitch，另一种是 lookupswitch，决定最终生成的代码使用那种形态取决于 switch 的判断添加是否紧凑，例如到 case 是 1...2...3...4 这种依次递增的判断条件时，使用的是 tableswitch，而像 case 是 1...33...55...22 这种非紧凑型的判断条件时则会使用 lookupswitch，测试代码如下：

public class SwitchOptimize {static Integer _NUM = 1;public static void main(String[] args) {tableSwitchTest();lookupSwitchTest();}public static void tableSwitchTest() {int num1;switch (_NUM) {case 1:num1 = 1;break;case 2:num1 = 2;break;case 3:num1 = 3;break;case 4:num1 = 4;break;case 5:num1 = 5;break;case 6:num1 = 6;break;case 7:num1 = 7;break;case 8:num1 = 8;break;case 9:num1 = 9;break;default:num1 = -1;break;}}public static void lookupSwitchTest() {int num1;switch (_NUM) {case 1:num1 = 1;break;case 11:num1 = 2;break;case 3:num1 = 3;break;case 4:num1 = 4;break;case 19:num1 = 5;break;case 6:num1 = 6;break;case 33:num1 = 7;break;case 8:num1 = 8;break;case 999:num1 = 9;break;default:num1 = -1;break;}}
}

对应的字节码如下：

public class com.example.optimize.SwitchOptimize {static java.lang.Integer _NUM;public com.example.optimize.SwitchOptimize();Code:0: aload_01: invokespecial #1                  // Method java/lang/Object."<init>":()V4: returnpublic static void main(java.lang.String[]);Code:0: invokestatic  #7                  // Method tableSwitchTest:()V3: invokestatic  #12                 // Method lookupSwitchTest:()V6: returnpublic static void tableSwitchTest();Code:0: getstatic     #15                 // Field _NUM:Ljava/lang/Integer;3: invokevirtual #19                 // Method java/lang/Integer.intValue:()I6: tableswitch   { // 1 to 91: 562: 613: 664: 715: 766: 817: 878: 939: 99default: 105}56: iconst_157: istore_058: goto          10761: iconst_262: istore_063: goto          10766: iconst_367: istore_068: goto          10771: iconst_472: istore_073: goto          10776: iconst_577: istore_078: goto          10781: bipush        683: istore_084: goto          10787: bipush        789: istore_090: goto          10793: bipush        895: istore_096: goto          10799: bipush        9101: istore_0102: goto          107105: iconst_m1106: istore_0107: returnpublic static void lookupSwitchTest();Code:0: getstatic     #15                 // Field _NUM:Ljava/lang/Integer;3: invokevirtual #19                 // Method java/lang/Integer.intValue:()I6: lookupswitch  { // 91: 883: 984: 1036: 1138: 12511: 9319: 10833: 119999: 131default: 137}88: iconst_189: istore_090: goto          13993: iconst_294: istore_095: goto          13998: iconst_399: istore_0100: goto          139103: iconst_4104: istore_0105: goto          139108: iconst_5109: istore_0110: goto          139113: bipush        6115: istore_0116: goto          139119: bipush        7121: istore_0122: goto          139125: bipush        8127: istore_0128: goto          139131: bipush        9133: istore_0134: goto          139137: iconst_m1138: istore_0139: returnstatic {};Code:0: iconst_11: invokestatic  #25                 // Method java/lang/Integer.valueOf:(I)Ljava/lang/Integer;4: putstatic     #15                 // Field _NUM:Ljava/lang/Integer;7: return
}

从上面字节码可以看出 tableSwitchTest 使用的 tableswitch，而 lookupSwitchTest 则是使用的 lookupswitch。

tableswitch VS lookupSwitchTest

当执行一次 tableswitch 时，堆栈顶部的 int 值直接用作表中的索引，以便抓取跳转目标并立即执行跳转。也就是说 tableswitch 的存储结构类似于数组，是直接用索引获取元素的，所以整个查询的时间复杂度是 O(1)，这也意味着它的搜索速度非常快。

而执行 lookupswitch 时，会逐个进行分支比较或者使用二分法进行查询，因此查询时间复杂度是 O(log n)，所以使用 lookupswitch 会比 tableswitch 慢。

接下来我们使用实际的代码测试一下，他们两个之间的性能，测试代码如下：

package com.example.optimize;import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;import java.util.concurrent.TimeUnit;@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 测试完成时间
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 2, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 预热 2 轮，每次 1s
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 测试 5 轮，每次 3s
@Fork(1) // fork 1 个线程
@State(Scope.Thread) // 每个测试线程一个实例
public class SwitchOptimizeTest {static Integer _NUM = -1;public static void main(String[] args) throws RunnerException {// 启动基准测试Options opt = new OptionsBuilder().include(SwitchOptimizeTest.class.getSimpleName()) // 要导入的测试类.build();new Runner(opt).run(); // 执行测试}@Benchmarkpublic void tableSwitchTest() {int num1;switch (_NUM) {case 1:num1 = 1;break;case 2:num1 = 2;break;case 3:num1 = 3;break;case 4:num1 = 4;break;case 5:num1 = 5;break;case 6:num1 = 6;break;case 7:num1 = 7;break;case 8:num1 = 8;break;case 9:num1 = 9;break;default:num1 = -1;break;}}@Benchmarkpublic void lookupSwitchTest() {int num1;switch (_NUM) {case 1:num1 = 1;break;case 11:num1 = 2;break;case 3:num1 = 3;break;case 4:num1 = 4;break;case 19:num1 = 5;break;case 6:num1 = 6;break;case 33:num1 = 7;break;case 8:num1 = 8;break;case 999:num1 = 9;break;default:num1 = -1;break;}}
}

以上代码的测试结果如下：

可以看出在分支判断为 9 个时，tableswitch 的性能比 lookupwitch 的性能快了约 1.3 倍。但即使这样 lookupwitch 依然比 if 查询性能要高很多。

总结

switch 的判断条件是 5 个时，性能比 if 高出了约 2.3 倍，而当判断条件的数量越多时，他们的性能相差就越大。而 switch 在编译为字节码时，会根据 switch 的判断条件是否紧凑生成两种代码：tableswitch（紧凑时生成）和 lookupswitch（非紧凑时生成），其中 tableswitch 是采用类似于数组的存储结构，直接根据索引查询元素；而 lookupswitch 则需要逐个查询或者使用二分法查询，因此 tableswitch 的性能会比 lookupswitch 的性能高，但无论如何 switch 的性能都比 if 的性能要高。