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Java 中的五个代码性能提升技巧,最高提升近10倍

时间:2021-12-29 23:13     来源/作者:Hollis

Java 中的五个代码性能提升技巧,最高提升近10倍

这篇文章介绍几个 Java 开发中可以进行性能优化的小技巧,虽然大多数情况下极致优化代码是没有必要的,但是作为一名技术开发者,我们还是想追求代码的更小、更快,更强。如果哪天你发现程序的运行速度不尽人意,可能会想到这篇文章。

提示:我们不应该为了优化而优化,这有时会增加代码的复杂度。

这篇文章中的代码都在以下环境中进行性能测试。

  • JMH version: 1.33(Java 基准测试框架)
  • VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724

通过这篇文章的测试,将发现以下几个操作的性能差异。

  1. 预先分配 HashMap 的大小,提高 1/4 的性能。
  2. 优化 HashMap 的 key,性能相差 9.5 倍。
  3. 不使用 Enum.values() 遍历,Spring 也曾如此优化。
  4. 使用 Enum 代替 String 常量,性能高出 1.5 倍。
  5. 使用高版本 JDK,基础操作有 2-5 倍性能差异。

预先分配 HashMap 的大小

HashMap 是 Java 中最为常用的集合之一,大多数的操作速度都非常快,但是 HashMap 在调整自身的容量大小时是很慢且难以自动优化,因此我们在定义一个 HashMap 之前,应该尽可能的给出它的容量大小。给出 size 值时要考虑负载因子,HashMap 默认负载因子是 0.75,也就是要设置的 size 值要除于 0.75。

相关文章:HashMap 源码分析解读

下面使用 JMH 进行基准测试,测试分别向初始容量为 16 和 32 的 HashMap 中插入 14 个元素的效率。

  1. /**
  2. * @author https://www.wdbyte.com
  3. */
  4. @State(Scope.Benchmark)
  5. @Warmup(iterations = 3,time = 3)
  6. @Measurement(iterations = 5,time = 3)
  7. public class HashMapSize {
  8. @Param({"14"})
  9. int keys;
  10. @Param({"16", "32"})
  11. int size;
  12. @Benchmark
  13. public HashMap<Integer, Integer> getHashMap() {
  14. HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>(size);
  15. for (int i = 0; i < keys; i++) {
  16. map.put(i, i);
  17. }
  18. return map;
  19. }
  20. }

HashMap 的初始容量是 16,负责因子 0.75,即最多插入 12 个元素,再插入时就要进行扩容,所以插入 14 个元素过程中需要扩容一次,但是如果 HashMap 初始化时就给了 32 容量,那么最多可以承载 32 * 0.75 = 24 个元素,所以插入 14 个元素时是不需要扩容操作的。

  1. # JMH version: 1.33
  2. # VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724
  3. Benchmark (keys) (size) Mode Cnt Score Error Units
  4. HashMapSize.getHashMap 14 16 thrpt 25 4825825.152 ± 323910.557 ops/s
  5. HashMapSize.getHashMap 14 32 thrpt 25 6556184.664 ± 711657.679 ops/s

可以看到在这次测试中,初始容量为32 的 HashMap 比初始容量为 16 的 HashMap 每秒可以多操作 26% 次,已经有 1/4 的性能差异了。

优化 HashMap 的 key

如果 HashMap 的 key 值需要用到多个 String 字符串时,把字符串作为某个类属性,然后使用这个类的实例作为 key 会比使用字符串拼接效率更高。

下面测试使用两个字符串拼接作为 key,和把两个字符串作为 MutablePair 类的属性引用,然后使用 MutablePair 对象作为 key 的运行效率差异。

  1. /**
  2. * @author https://www.wdbyte.com
  3. */
  4. @State(Scope.Benchmark)
  5. @Warmup(iterations = 3, time = 3)
  6. @Measurement(iterations = 5, time = 3)
  7. public class HashMapKey {
  8. private int size = 1024;
  9. private Map<String, Object> stringMap;
  10. private Map<Pair, Object> pairMap;
  11. private String[] prefixes;
  12. private String[] suffixes;
  13. @Setup(Level.Trial)
  14. public void setup() {
  15. prefixes = new String[size];
  16. suffixes = new String[size];
  17. stringMap = new HashMap<>();
  18. pairMap = new HashMap<>();
  19. for (int i = 0; i < size; ++i) {
  20. prefixes[i] = UUID.randomUUID().toString();
  21. suffixes[i] = UUID.randomUUID().toString();
  22. stringMap.put(prefixes[i] + ";" + suffixes[i], i);
  23. // use new String to avoid reference equality speeding up the equals calls
  24. pairMap.put(new MutablePair(prefixes[i], suffixes[i]), i);
  25. }
  26. }
  27. @Benchmark
  28. @OperationsPerInvocation(1024)
  29. public void stringKey(Blackhole bh) {
  30. for (int i = 0; i < prefixes.length; i++) {
  31. bh.consume(stringMap.get(prefixes[i] + ";" + suffixes[i]));
  32. }
  33. }
  34. @Benchmark
  35. @OperationsPerInvocation(1024)
  36. public void pairMap(Blackhole bh) {
  37. for (int i = 0; i < prefixes.length; i++) {
  38. bh.consume(pairMap.get(new MutablePair(prefixes[i], suffixes[i])));
  39. }
  40. }
  41. }

测试结果:

  1. # JMH version: 1.33
  2. # VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724
  3. Benchmark Mode Cnt Score Error Units
  4. HashMapKey.pairMap thrpt 25 89295035.436 ± 6498403.173 ops/s
  5. HashMapKey.stringKey thrpt 25 9410641.728 ± 389850.653 ops/s

可以发现使用对象引用作为 key 的性能,是使用 String 拼接作为 key 的性能的 9.5 倍。

不使用 Enum.values() 遍历

我们通常会使用 Enum.values() 进行枚举类遍历,但是这样每次调用都会分配枚举类值数量大小的数组用于操作,这里完全可以缓存起来,以减少每次内存分配的时间和空间消耗。

  1. /**
  2. * 枚举类遍历测试
  3. *
  4. * @author https://www.wdbyte.com
  5. */
  6. @State(Scope.Benchmark)
  7. @Warmup(iterations = 3, time = 3)
  8. @Measurement(iterations = 5, time = 3)
  9. @BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
  10. @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
  11. public class EnumIteration {
  12. enum FourteenEnum {
  13. a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n;
  14. static final FourteenEnum[] VALUES;
  15. static {
  16. VALUES = values();
  17. }
  18. }
  19. @Benchmark
  20. public void valuesEnum(Blackhole bh) {
  21. for (FourteenEnum value : FourteenEnum.values()) {
  22. bh.consume(value.ordinal());
  23. }
  24. }
  25. @Benchmark
  26. public void enumSetEnum(Blackhole bh) {
  27. for (FourteenEnum value : EnumSet.allOf(FourteenEnum.class)) {
  28. bh.consume(value.ordinal());
  29. }
  30. }
  31. @Benchmark
  32. public void cacheEnums(Blackhole bh) {
  33. for (FourteenEnum value : FourteenEnum.VALUES) {
  34. bh.consume(value.ordinal());
  35. }
  36. }
  37. }

运行结果

  1. # JMH version: 1.33
  2. # VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724
  3. Benchmark Mode Cnt Score Error Units
  4. EnumIteration.cacheEnums thrpt 25 15623401.567 ± 2274962.772 ops/s
  5. EnumIteration.enumSetEnum thrpt 25 8597188.662 ± 610632.249 ops/s
  6. EnumIteration.valuesEnum thrpt 25 14713941.570 ± 728955.826 ops/s

很明显使用缓存后的遍历速度是最快的,使用 EnumSet 遍历效率是最低的,这很好理解,数组的遍历效率是大于哈希表的。

可能你会觉得这里使用 values() 缓存和直接使用 Enum.values() 的效率差异很小,其实在某些调用频率很高的场景下是有很大区别的,在 Spring 框架中,曾使用 Enum.values() 这种方式在每次响应时遍历 HTTP 状态码枚举类,这在请求量大时造成了不必要的性能开销,后来进行了 values() 缓存优化。

下面是这次提交的截图:

Java 中的五个代码性能提升技巧,最高提升近10倍

Spring Enum.values 改动

使用 Enum 代替 String 常量

使用 Enum 枚举类代替 String 常量有明显的好处,枚举类强制验证,不会出错,同时使用枚举类的效率也更高。即使作为 Map 的 key 值来看,虽然 HashMap 的速度已经很快了,但是使用 EnumMap 的速度可以更快。

提示:不要为了优化而优化,这会增加代码的复杂度。

下面测试使用使用 Enum 作为 key,和使用 String 作为 key,在 map.get 操作下的性能差异。

  1. /**
  2. * @author https://www.wdbyte.com
  3. */
  4. @State(Scope.Benchmark)
  5. @Warmup(iterations = 3, time = 3)
  6. @Measurement(iterations = 5, time = 3)
  7. public class EnumMapBenchmark {
  8. enum AnEnum {
  9. a, b, c, d, e, f, g,
  10. h, i, j, k, l, m, n,
  11. o, p, q, r, s, t,
  12. u, v, w, x, y, z;
  13. }
  14. /** 要查找的 key 的数量 */
  15. private static int size = 10000;
  16. /** 随机数种子 */
  17. private static int seed = 99;
  18. @State(Scope.Benchmark)
  19. public static class EnumMapState {
  20. private EnumMap<AnEnum, String> map;
  21. private AnEnum[] values;
  22. @Setup(Level.Trial)
  23. public void setup() {
  24. map = new EnumMap<>(AnEnum.class);
  25. values = new AnEnum[size];
  26. AnEnum[] enumValues = AnEnum.values();
  27. SplittableRandom random = new SplittableRandom(seed);
  28. for (int i = 0; i < size; i++) {
  29. int nextInt = random.nextInt(0, Integer.MAX_VALUE);
  30. values[i] = enumValues[nextInt % enumValues.length];
  31. }
  32. for (AnEnum value : enumValues) {
  33. map.put(value, UUID.randomUUID().toString());
  34. }
  35. }
  36. }
  37. @State(Scope.Benchmark)
  38. public static class HashMapState{
  39. private HashMap<String, String> map;
  40. private String[] values;
  41. @Setup(Level.Trial)
  42. public void setup() {
  43. map = new HashMap<>();
  44. values = new String[size];
  45. AnEnum[] enumValues = AnEnum.values();
  46. int pos = 0;
  47. SplittableRandom random = new SplittableRandom(seed);
  48. for (int i = 0; i < size; i++) {
  49. int nextInt = random.nextInt(0, Integer.MAX_VALUE);
  50. values[i] = enumValues[nextInt % enumValues.length].toString();
  51. }
  52. for (AnEnum value : enumValues) {
  53. map.put(value.toString(), UUID.randomUUID().toString());
  54. }
  55. }
  56. }
  57. @Benchmark
  58. public void enumMap(EnumMapState state, Blackhole bh) {
  59. for (AnEnum value : state.values) {
  60. bh.consume(state.map.get(value));
  61. }
  62. }
  63. @Benchmark
  64. public void hashMap(HashMapState state, Blackhole bh) {
  65. for (String value : state.values) {
  66. bh.consume(state.map.get(value));
  67. }
  68. }
  69. }

运行结果:

  1. # JMH version: 1.33
  2. # VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724
  3. Benchmark Mode Cnt Score Error Units
  4. EnumMapBenchmark.enumMap thrpt 25 22159.232 ± 1268.800 ops/s
  5. EnumMapBenchmark.hashMap thrpt 25 14528.555 ± 1323.610 ops/s

很明显,使用 Enum 作为 key 的性能比使用 String 作为 key 的性能高出 1.5 倍。但是仍然要根据实际情况考虑是否使用 EnumMap 和 EnumSet。

使用高版本 JDK

String 类应该是 Java 中使用频率最高的类了,但是 Java 8 中的 String 实现相比高版本 JDK ,则占用空间更多,性能更低。

下面测试 String 转 bytes 和 bytes 转 String 在 Java 8 以及 Java 11 中的性能开销。

  1. /**
  2. * @author https://www.wdbyte.com
  3. * @date 2021/12/23
  4. */
  5. @State(Scope.Benchmark)
  6. @Warmup(iterations = 3, time = 3)
  7. @Measurement(iterations = 5, time = 3)
  8. public class StringInJdk {
  9. @Param({"10000"})
  10. private int size;
  11. private String[] stringArray;
  12. private List<byte[]> byteList;
  13. @Setup(Level.Trial)
  14. public void setup() {
  15. byteList = new ArrayList<>(size);
  16. stringArray = new String[size];
  17. for (int i = 0; i < size; i++) {
  18. String uuid = UUID.randomUUID().toString();
  19. stringArray[i] = uuid;
  20. byteList.add(uuid.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
  21. }
  22. }
  23. @Benchmark
  24. public void byteToString(Blackhole bh) {
  25. for (byte[] bytes : byteList) {
  26. bh.consume(new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8));
  27. }
  28. }
  29. @Benchmark
  30.  
  31. public void stringToByte(Blackhole bh) {
  32. for (String s : stringArray) {
  33. bh.consume(s.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
  34. }
  35. }
  36. }

测试结果:

  1. # JMH version: 1.33
  2. # VM version: JDK 1.8.0_151, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.151-b12
  3. Benchmark (size) Mode Cnt Score Error Units
  4. StringInJdk.byteToString 10000 thrpt 25 2396.713 ± 133.500 ops/s
  5. StringInJdk.stringToByte 10000 thrpt 25 1745.060 ± 16.945 ops/s
  6. # JMH version: 1.33
  7. # VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724
  8. Benchmark (size) Mode Cnt Score Error Units
  9. StringInJdk.byteToString 10000 thrpt 25 5711.954 ± 41.865 ops/s
  10. StringInJdk.stringToByte 10000 thrpt 25 8595.895 ± 704.004 ops/s

可以看到在 bytes 转 String 操作上,Java 17 的性能是 Java 8 的 2.5 倍左右,而 String 转 bytes 操作,Java 17 的性能是 Java 8 的 5 倍。关于字符串的操作非常基础,随处可见,可见高版本的优势十分明显。

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/vSDzixX-Fi1T_0tKJeO8cA

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