盡管大多數開發人員仍然使用Java 8 ，但Java 11還是在不久前發布的。 讓我們看看其中哪個對OptaPlanner更快。 找出答案的最佳方法當然是運行OptaPlanner基準測試。 本文是我們針對Java 8的類似文章的后續文章 。

基準方法

為了運行基準測試，我們使用了：

• 運行RHEL 6，運行2 x Intel? Xeon? CPU E5-2609 0 @ 2.4 GHz (8 cores total)和31.3 GiB RAM內存的穩定機器，無需運行任何其他計算要求高的進程。
• 兩種Java版本的G1和Parallel GC都比較了垃圾回收的影響。 Java分別使用-Xmx1536M -server -XX:+UseG1GC和-Xmx1536M -server -XX:+UseParallelGC參數執行。
• 兩種Oracle Java 8：

java version "1.8.0_191" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_191-b12) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.191-b12, mixed mode)

和OpenJDK 11：

openjdk version "11.0.1" 2018-10-16 OpenJDK Runtime Environment 18.9 (build 11.0.1+13) OpenJDK 64-Bit Server VM 18.9 (build 11.0.1+13, mixed mode)

• OptaPlanner 7.14.0.Final
• 解決計劃問題不涉及任何IO （啟動期間要加載輸入的時間只有幾毫秒）。 一個CPU完全飽和。 它會不斷創建許多短命的對象，然后GC會收集它們。
• 每次運行都可以使用OptaPlanner解決11個計劃問題。 每個計劃問題將運行5分鐘，并從30秒的JVM預熱開始，將其丟棄。
• 基準衡量每毫秒計算出的分數數。 越高越好。 為擬議的規劃解決方案計算分數并非易事：涉及許多計算，包括檢查每個實體與每個其他實體之間的沖突。

執行摘要

使用Java 11，G1的平均改進為16.1 ％ ，并行GC的平均改進為4.5％ 。 盡管并行GC面向吞吐量，而G1則側重于低延遲垃圾回收，但是Java 11中G1的顯著改進導致可以直接比較這兩種垃圾回收算法 。 有關各種GC算法之間差異的更多信息，請參見本文 。

這表明并行GC仍然是OptaPlanner的首選GC，因為吞吐量對于解決OptaPlanner的優化問題比GC引入的延遲更為重要。

結果

Java 8和Java 11

云平衡	機器重新分配	課程安排	考試安排	護士名冊。	巡回賽
JDK	200度	800c	B1	B10	c7	c8	s2	s3	11	1小時	14天
Java 8	38,074	34,870	113,490	20,398	4,296	4,840	7,003	5,437	2,385	2,021	812
OpenJDK 11	41,753	41,282	166,676	20,363	4,473	5,466	8,157	5,927	2,772	2,536	957年
區別	9.7％	18.4％	46.9％	-0.2％	4.1％	12.9％	16.5％	9.0％	16.2％	25.5％	17.9％
平均	16.1％

使用G1垃圾收集器，幾乎所有數據集在Java 11上都比Java 8有所改進。 平均而言，僅切換到Java 11即可實現16％的改進。對此改進的可能解釋可能是Java 10中引入的JEP 307：用于G1的并行完整GC 。

云平衡	機器重新分配	課程安排	考試安排	護士名冊。	巡回賽
JDK	200度	800c	B1	B10	c7	c8	s2	s3	11	1小時	14天
Java 8	54,990	52,514	122,611	13,382	4,821	5,880	8,775	6,170	3,234	2,682	880
OpenJDK 11	54,316	50,120	140,816	11,129	4,927	6,071	8,996	6,383	3,336	3,087	1,125
區別	-1.2％	-4.6％	14.8％	-16.8％	2.2％	3.2％	2.5％	3.5％	3.2％	15.1％	27.8％
平均	4.5％

使用并行垃圾收集器，結果的確定性不及G1。 有些數據集有所改進，而另一些數據集則保持不變，甚至表現出性能下降。 但是，平均而言，Java 11的性能要高出4％以上。

Java 11上的并行GC與G1 GC

云平衡	機器重新分配	課程安排	考試安排	護士名冊。	巡回賽
Java 11	200度	800c	B1	B10	c7	c8	s2	s3	11	1小時	14天
OpenJDK 11并行GC	54,316	50,120	140,816	11,129	4,927	6,071	8,996	6,383	3,336	3,087	1,125
OpenJDK 11 G1 GC	41,753	41,282	166,676	20,363	4,473	5,466	8,157	5,927	2,772	2,536	957年
區別	-23.1％	-17.6％	18.4％	83.0％	-9.2％	-10.0％	-9.3％	-7.1％	-16.9％	-17.8％	-14.9％
平均	-2.3％

盡管與并行GC相比，G1 GC在Java 8方面顯示出明顯的改進，但對于大多數數據集而言，OptaPlanner的GC策略效益較低。 唯一的例外是機器重新分配，這表明G1 OptaPlanner能夠更快地計算分數計算83％。 這也適用于Java 8，如使用G1 GC的“每秒分數計算計數”所示。

結論

Java 11帶來了其他改進，這些改進在不同的OptaPlanner示例和數據集之間有所不同。 平均而言，使用并行GC的速度要快4.5％，使用G1 GC的速度要快16.1％。 盡管G1 GC有了顯著改進，但在此基準測試中，大多數數據集的并行GC仍然更快。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2019/01/how-much-faster-is-java-11.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Java 11快多少？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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