64 öğeli birden çok diziyi 65 öğelik diziyi bildirmekten 1000 kat daha hızlı bildirme

Son zamanlarda, 64 öğe içeren bir diziyi bildirmenin, 65 öğeli aynı tür diziyi bildirmekten çok daha hızlı (> 1000 kat) olduğunu fark ettim.

İşte bunu test etmek için kullandığım kod:

public class Tests{
    public static void main(String args[]){
        double start = System.nanoTime();
        int job = 100000000;//100 million
        for(int i = 0; i < job; i++){
            double[] test = new double[64];
        }
        double end = System.nanoTime();
        System.out.println("Total runtime = " + (end-start)/1000000 + " ms");
    }
}

Değiştirirsem yaklaşık 7 saniye sürer new double[64], new double[65]bu yaklaşık 6 ms içinde çalışır . İş gittikçe daha fazla iş parçacığına yayılırsa bu sorun katlanarak daha şiddetli hale geliyor, benim sorunum da buradan kaynaklanıyor.

Bu sorun, int[65]veya gibi farklı dizi türlerinde de ortaya çıkar String[65]. Bu sorun büyük dizelerde ortaya çıkmaz: String test = "many characters";ancak bu değiştirildiğinde ortaya çıkmaya başlar.String test = i + "";

Neden böyle olduğunu ve bu sorunu aşmanın mümkün olup olmadığını merak ediyordum.

Java sanal makinenizin JIT derleyicisi tarafından yapılan optimizasyonların neden olduğu bir davranış gözlemliyorsunuz . Bu davranış, 64 öğeye kadar skaler dizilerle tetiklenir ve 64'ten büyük dizilerle tetiklenmez.

Ayrıntılara girmeden önce, döngünün gövdesine daha yakından bakalım:

double[] test = new double[64];

Vücudun etkisi yoktur (gözlemlenebilir davranış) . Bu, bu ifadenin yürütülüp yürütülmemesinin program yürütme dışında hiçbir fark yaratmadığı anlamına gelir. Aynısı tüm döngü için de geçerlidir. Dolayısıyla, kod iyileştirici döngüyü aynı işlevsel ve farklı zamanlama davranışına sahip bir şeye (veya hiçbir şeye) çevirebilir .

Kıyaslamalar için en azından aşağıdaki iki kurala uymalısınız. Bunu yapsaydınız, fark önemli ölçüde daha küçük olurdu.

• JIT derleyicisini (ve optimize ediciyi) birkaç kez kıyaslama yaparak ısıtın.
• Her ifadenin sonucunu kullanın ve kıyaslamanın sonunda yazdırın.

Şimdi ayrıntılara girelim. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde 64 öğeden büyük olmayan skaler diziler için tetiklenen bir optimizasyon vardır. Optimizasyon, Escape analizinin bir parçasıdır . Küçük nesneleri ve küçük dizileri yığına ayırmak yerine yığının üzerine koyar - veya daha da iyisi onları tamamen optimize eder. Bununla ilgili bazı bilgileri Brian Goetz'in 2005 yılında yazdığı şu makalede bulabilirsiniz:

• Kentsel performans efsaneleri yeniden ele alındı: Tahsisat sandığınızdan daha hızlı ve daha hızlı hale geliyor

Optimizasyon, komut satırı seçeneği ile devre dışı bırakılabilir -XX:-DoEscapeAnalysis. Skaler diziler için 64 sihirli değeri de komut satırından değiştirilebilir. Programınızı aşağıdaki gibi çalıştırırsanız, 64 ve 65 elemanlı diziler arasında fark olmayacaktır:

java -XX:EliminateAllocationArraySizeLimit=65 Tests

Bunu söyledikten sonra, bu tür komut satırı seçeneklerini kullanmaktan kesinlikle vazgeçiyorum. Gerçekçi bir uygulamada çok büyük bir fark yarattığından şüpheliyim. Bunu yalnızca, gerekliliğe kesinlikle ikna olursam kullanırdım - ve bazı sözde kıyaslamaların sonuçlarına dayanmaz.

Bir nesnenin boyutuna bağlı olarak bir fark olmanın birçok yolu vardır.

Nosid'in belirttiği gibi, JITC yığın üzerinde küçük "yerel" nesneler tahsis ediyor olabilir (büyük olasılıkla) ve "küçük" diziler için boyut sınırı 64 eleman olabilir.

Yığın üzerinde tahsis etmek, yığın ayırmaktan önemli ölçüde daha hızlıdır ve daha da önemlisi, yığının çöp olarak toplanması gerekmez, bu nedenle GC ek yükü büyük ölçüde azalır. (Ve bu test senaryosu için GC ek yükü, muhtemelen toplam yürütme süresinin% 80-90'ıdır.)

Ayrıca, değer yığın tahsis edildikten sonra, JITC "ölü kod eleme" gerçekleştirebilir, sonucunun newhiçbir yerde kullanılmadığını belirleyebilir ve kaybolacak yan etkilerin olmadığından emin olduktan sonra tüm newoperasyonu ortadan kaldırabilir , ve sonra (artık boş) döngünün kendisi.

JITC yığın tahsisi yapmasa bile, belirli bir boyuttan daha küçük nesnelerin bir yığın içinde büyük nesnelerden farklı bir şekilde (örneğin, farklı bir "boşluktan") ayrılması tamamen mümkündür. (Normalde bu, çok dramatik zamanlama farkları üretmez.)