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Java8 Lambdas:解释性能缺陷的排序

發(fā)布時(shí)間:2023/12/3 java 47 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Java8 Lambdas:解释性能缺陷的排序 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

與Peter Lawrey合作撰寫 。

幾天前,我對(duì)使用新的Java8聲明式的排序性能提出了嚴(yán)重的問題。 在這里查看博客文章。 在那篇文章中,我僅指出了問題所在,但在這篇文章中,我將更深入地了解和解釋問題的原因。 這將通過使用聲明式樣式重現(xiàn)問題,然后一點(diǎn)一點(diǎn)地修改代碼來完成,直到我們消除了性能問題并保留了使用舊樣式比較所期望的性能。

回顧一下,我們對(duì)此類的實(shí)例進(jìn)行排序:

private static class MyComparableInt{private int a,b,c,d;public MyComparableInt(int i) {a = i%2;b = i%10;c = i%1000;d = i;}public int getA() return a;public int getB() return b;public int getC() return c;public int getD() return d; }

使用聲明性的Java 8樣式(如下),大約需要6秒鐘才能排序10m個(gè)實(shí)例:

List mySortedList = myComparableList.stream().sorted(Comparator.comparing(MyComparableInt::getA).thenComparing(MyComparableInt::getB).thenComparing(MyComparableInt::getC).thenComparing(MyComparableInt::getD)).collect(Collectors.toList());

使用自定義排序器(如下)花費(fèi)了約1.6秒的時(shí)間來排序10m個(gè)實(shí)例。

這是排序的代碼調(diào)用:

List mySortedList = myComparableList.stream().sorted(MyComparableIntSorter.INSTANCE).collect(Collectors.toList());

使用此自定義比較器:

public enum MyComparableIntSorter implements Comparator<MyComparableInt>{INSTANCE;@Overridepublic int compare(MyComparableInt o1, MyComparableInt o2) {int comp = Integer.compare(o1.getA(), o2.getA());if(comp==0){comp = Integer.compare(o1.getB(), o2.getB());if(comp==0){comp = Integer.compare(o1.getC(), o2.getC());if(comp==0){comp = Integer.compare(o1.getD(), o2.getD());}}}return comp;}}

讓我們?cè)陬愔袆?chuàng)建一個(gè)comparing方法,以便我們可以更緊密地分析代碼。 comparing方法的原因是允許我們輕松交換實(shí)現(xiàn),但將調(diào)用代碼保持不變。

在所有情況下,這都是comparing方法的調(diào)用方式:

List mySortedList = myComparableList.stream().sorted(comparing(MyComparableInt::getA,MyComparableInt::getB,MyComparableInt::getC,MyComparableInt::getD)).collect(Collectors.toList());

比較的第一個(gè)實(shí)現(xiàn)幾乎是jdk中的一個(gè)副本。

public static <T, U extends Comparable<? super U>> Comparator<T> comparing(Function<? super T, ? extends U> ke1,Function<? super T, ? extends U> ke2,Function<? super T, ? extends U> ke3,Function<? super T, ? extends U> ke4){return Comparator.comparing(ke1).thenComparing(ke2).thenComparing(ke3).thenComparing(ke4);}

毫不奇怪,這花了大約6秒鐘才能完成測(cè)試-但是至少我們重現(xiàn)了該問題,并為進(jìn)一步進(jìn)行奠定了基礎(chǔ)。

讓我們看一下該測(cè)試的飛行記錄:

可以看出有兩個(gè)大問題:

  • lambda$comparing方法中的性能問題
  • 反復(fù)調(diào)用Integer.valueOf (自動(dòng)裝箱)
  • 讓我們嘗試處理比較方法中的第一個(gè)方法。 乍一看,這似乎很奇怪,因?yàn)楫?dāng)您查看代碼時(shí),該方法沒有發(fā)生太多事情。 然而,隨著代碼找到該函數(shù)的正確實(shí)現(xiàn),虛擬表查找將在這里廣泛進(jìn)行。 當(dāng)從一行代碼中調(diào)用多種方法時(shí),將使用虛擬表查找。 我們可以通過下面的comparing實(shí)現(xiàn)消除這種延遲源。 通過擴(kuò)展Function接口的所有用途,每一行只能調(diào)用一個(gè)實(shí)現(xiàn),因此可以內(nèi)聯(lián)該方法。

    public static <T, U extends Comparable<? super U>> Comparator<T> comparing(Function<? super T, ? extends U> ke1,Function<? super T, ? extends U> ke2,Function<? super T, ? extends U> ke3,Function<? super T, ? extends U> ke4){return (c1, c2) -> {int comp = compare(ke1.apply(c1), ke1.apply(c2));if (comp == 0) {comp = compare(ke2.apply(c1), ke2.apply(c2));if (comp == 0) {comp = compare(ke3.apply(c1), ke3.apply(c2));if (comp == 0) {comp = compare(ke4.apply(c1), ke4.apply(c2));}}}return comp;};}

    通過展開方法,JIT應(yīng)該能夠內(nèi)聯(lián)方法查找。

    確實(shí),時(shí)間幾乎減少了一半至3.5秒,讓我們來看一下此運(yùn)行的飛行記錄:

    當(dāng)我第一次看到此消息時(shí),我感到非常驚訝,因?yàn)榈侥壳盀橹?#xff0c;我們還沒有進(jìn)行任何更改來減少對(duì)Integer.valueOf的調(diào)用,但是該百分比已經(jīng)下降了! 發(fā)生了什么實(shí)際上發(fā)生在這里的是,由于變化,我們提出允許內(nèi)聯(lián),該Integer.valueOf已內(nèi)聯(lián),并采取了時(shí)間Integer.valueOf被呼叫者指責(zé)( lambda$comparing ),它內(nèi)聯(lián)了被調(diào)用者( Integer.valueOf )。 這是事件探查器中的一個(gè)常見問題,因?yàn)樗麄兛赡軙?huì)誤解應(yīng)歸咎于哪種方法,尤其是在內(nèi)聯(lián)發(fā)生時(shí)。

    但是我們知道在之前的Flight Recording Integer.valueOf
    突出顯示了,因此讓我們通過comparing實(shí)現(xiàn)comparing刪除,看看是否可以進(jìn)一步減少時(shí)間。

    return (c1, c2) -> {int comp = compare(ke1.applyAsInt(c1), ke1.applyAsInt(c2));if (comp == 0) {comp = compare(ke2.applyAsInt(c1), ke2.applyAsInt(c2));if (comp == 0) {comp = compare(ke3.applyAsInt(c1), ke3.applyAsInt(c2));if (comp == 0) {comp = compare(ke4.applyAsInt(c1), ke4.applyAsInt(c2));}}}return comp; };

    使用此實(shí)現(xiàn),時(shí)間可以縮短到1.6s,這是我們使用自定義比較器可以實(shí)現(xiàn)的。

    讓我們?cè)俅尾榭创诉\(yùn)行的飛行記錄:

    現(xiàn)在,所有時(shí)間都在使用實(shí)際的排序方法,而不是開銷。

    總之,我們從這次調(diào)查中學(xué)到了一些有趣的事情:

  • 由于自動(dòng)裝箱和虛擬表查找的成本,在某些情況下,使用新的Java8聲明式排序?qū)⒈染帉懽远x比較器慢4倍。
  • FlightRecorder雖然比其他分析器要好(有關(guān)此問題,請(qǐng)參閱我的第一篇博客文章 ),但仍將時(shí)間歸因于錯(cuò)誤的方法,尤其是在進(jìn)行內(nèi)聯(lián)時(shí)。
  • 翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2015/01/java8-lambdas-sorting-performance-pitfall-explained.html

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的Java8 Lambdas:解释性能缺陷的排序的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

    如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò),歡迎將生活随笔推薦給好友。

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