System.currentTimeMillis()存在性能问题
System.currentTimeMillis()是極其常用的基礎(chǔ)Java API，廣泛地用來獲取時(shí)間戳或測(cè)量代碼執(zhí)行時(shí)長(zhǎng)等，在我們的印象中應(yīng)該快如閃電。但實(shí)際上在并發(fā)調(diào)用或者特別頻繁調(diào)用它的情況下（比如一個(gè)業(yè)務(wù)繁忙的接口，或者吞吐量大的需要取得時(shí)間戳的流式程序），其性能表現(xiàn)會(huì)令人大跌眼鏡。
直接看代碼
public class CurrentTimeMillisPerfDemo {
private static final int COUNT = 100;
?
public static void main(String[] args) throws Exception {
long beginTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
System.currentTimeMillis();
}
?
long elapsedTime = System.nanoTime() - beginTime;
System.out.println("100 System.currentTimeMillis() serial calls: " + elapsedTime + " ns");
?
CountDownLatch startLatch = new CountDownLatch(1);
CountDownLatch endLatch = new CountDownLatch(COUNT);
for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
new Thread(() -> {
try {
startLatch.await();
System.currentTimeMillis();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
endLatch.countDown();
}
}).start();
}
?
beginTime = System.nanoTime();
startLatch.countDown();
endLatch.await();
elapsedTime = System.nanoTime() - beginTime;
System.out.println("100 System.currentTimeMillis() parallel calls: " + elapsedTime + " ns");
}
}
執(zhí)行結(jié)果如下圖。
可見，并發(fā)調(diào)用System.currentTimeMillis()一百次，耗費(fèi)的時(shí)間是單線程調(diào)用一百次的250倍。如果單線程的調(diào)用頻次增加（比如達(dá)到每毫秒數(shù)次的地步），也會(huì)觀察到類似的情況。實(shí)際上在極端情況下，System.currentTimeMillis()的耗時(shí)甚至?xí)葎?chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的對(duì)象實(shí)例還要多，看官可以自行將上面線程中的語句換成new HashMap<>之類的試試看。
為什么會(huì)這樣？
來到HotSpot源碼的hotspot/src/os/linux/vm/os_linux.cpp文件中，有一個(gè)javaTimeMillis()方法，這就是System.currentTimeMillis()的native實(shí)現(xiàn)。
jlong os::javaTimeMillis() {
timeval time;
int status = gettimeofday(&time, NULL);
assert(status != -1, "linux error");
return jlong(time.tv_sec) * 1000 + jlong(time.tv_usec / 1000);
}
挖源碼就到此為止，因?yàn)橐呀?jīng)有國外大佬深入到了匯編的級(jí)別來探究，詳情可以參見《The Slow currentTimeMillis()》這篇文章。簡(jiǎn)單來講就是：
-
調(diào)用gettimeofday()需要從用戶態(tài)切換到內(nèi)核態(tài)；
-
gettimeofday()的表現(xiàn)受Linux系統(tǒng)的計(jì)時(shí)器（時(shí)鐘源）影響，在HPET計(jì)時(shí)器下性能尤其差；
-
系統(tǒng)只有一個(gè)全局時(shí)鐘源，高并發(fā)或頻繁訪問會(huì)造成嚴(yán)重的爭(zhēng)用。
HPET計(jì)時(shí)器性能較差的原因是會(huì)將所有對(duì)時(shí)間戳的請(qǐng)求串行執(zhí)行。TSC計(jì)時(shí)器性能較好，因?yàn)橛袑Ｓ玫募拇嫫鱽肀４鏁r(shí)間戳。缺點(diǎn)是可能不穩(wěn)定，因?yàn)樗羌冇布挠?jì)時(shí)器，頻率可變（與處理器的CLK信號(hào)有關(guān)）。關(guān)于HPET和TSC的細(xì)節(jié)可以參見https://en.wikipedia.org/wiki/HighPrecisionEventTimer與https://en.wikipedia.org/wiki/TimeStamp_Counter。
另外，可以用以下的命令查看和修改時(shí)鐘源。
~ cat /sys/devices/system/clocksource/clocksource0/available_clocksource
tsc hpet acpi_pm
~ cat /sys/devices/system/clocksource/clocksource0/current_clocksource
tsc
~ echo 'hpet' > /sys/devices/system/clocksource/clocksource0/current_clocksource
如何解決這個(gè)問題？
最常見的辦法是用單個(gè)調(diào)度線程來按毫秒更新時(shí)間戳，相當(dāng)于維護(hù)一個(gè)全局緩存。其他線程取時(shí)間戳?xí)r相當(dāng)于從內(nèi)存取，不會(huì)再造成時(shí)鐘資源的爭(zhēng)用，代價(jià)就是犧牲了一些精確度。具體代碼如下。
public class CurrentTimeMillisClock {
private volatile long now;
?
private CurrentTimeMillisClock() {
this.now = System.currentTimeMillis();
scheduleTick();
}
?
private void scheduleTick() {
new ScheduledThreadPoolExecutor(1, runnable -> {
Thread thread = new Thread(runnable, "current-time-millis");
thread.setDaemon(true);
return thread;
}).scheduleAtFixedRate(() -> {
now = System.currentTimeMillis();
}, 1, 1, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
?
public long now() {
return now;
}
?
public static CurrentTimeMillisClock getInstance() {
return SingletonHolder.INSTANCE;
}
?
private static class SingletonHolder {
private static final CurrentTimeMillisClock INSTANCE = new CurrentTimeMillisClock();
}
}
使用的時(shí)候，直接 CurrentTimeMillisClock.getInstance().now()就可以了。
不過，在System.currentTimeMillis()的效率沒有影響程序整體的效率時(shí)，就完全沒有必要做這種優(yōu)化，這只是為極端情況準(zhǔn)備的。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的System.currentTimeMillis()存在性能问题的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： Spark _03RDD_Transfo
- 下一篇： Git使用教程：最详细、最浅显