DecimalFormat.format（）的更快替代方法？

Question

为了提高其性能，我一直在使用VisualVM采样器对我的一个应用程序进行性能分析，最小采样周期为20ms。根据探查器，主线程在该DecimalFormat.format()方法中花费了将近四分之一的CPU时间。

我正在DecimalFormat.format()与该0.000000模式一起使用，以将double数字“转换”
为正好有六个十进制数字的字符串表示形式。我知道这种方法相对昂贵并且 被 多次调用，但是我对这些结果感到有些惊讶。

1. 这种采样分析器的结果在多大程度上准确？我将如何验证它们-最好不借助仪器分析器？

2. 有比DecimalFormat我的用例更快的替代方法吗？推出自己的NumberFormat子类是否有意义？

更新：

我创建了一个微基准测试来比较以下三种方法的性能：

• DecimalFormat.format()：单个DecimalFormat对象多次重复使用。

• String.format()：多个独立通话。在内部这种方法可以归结为

  public static String format(String format, Object ... args) {
  return new Formatter().format(format, args).toString();
  

  }

因此，我希望它的性能非常类似于Formatter.format()。

• Formatter.format()：单个Formatter对象多次重复使用。

此方法有点尴尬-
Formatter使用默认构造函数创建的对象会将由该format()方法创建的所有字符串附加到内部StringBuilder对象，该内部对象无法正确访问，因此无法清除。结果，多次调用format()将创建所有结果字符串的
串联 。

要变通解决此问题，我提供了自己的StringBuilder实例，该实例在与setLength(0)呼叫一起使用之前已清除。

结果有趣之处：

• DecimalFormat.format() 是每次通话1.4us时的基准。
• String.format() 每次通话2.7us时速度降低了两倍。
• Formatter.format() 在每次通话时以2.5us的速度降低了两倍。

目前看来，DecimalFormat.format()在这些替代方案中，它仍然是最快的。

Answer 1

您可以编写自己的例程，只要您确切知道自己想要什么。

public static void appendTo6(StringBuilder builder, double d) {
    if (d < 0) {
        builder.append('-');
        d = -d;
    }
    if (d * 1e6 + 0.5 > Long.MAX_VALUE) {
        // TODO write a fall back.
        throw new IllegalArgumentException("number too large");
    }
    long scaled = (long) (d * 1e6 + 0.5);
    long factor = 1000000;
    int scale = 7;
    long scaled2 = scaled / 10;
    while (factor <= scaled2) {
        factor *= 10;
        scale++;
    }
    while (scale > 0) {
        if (scale == 6)
            builder.append('.');
        long c = scaled / factor % 10;
        factor /= 10;
        builder.append((char) ('0' + c));
        scale--;
    }
}

@Test
public void testCases() {
    for (String s : "-0.000001,0.000009,-0.000010,0.100000,1.100000,10.100000".split(",")) {
        double d = Double.parseDouble(s);
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        appendTo6(sb, d);
        assertEquals(s, sb.toString());
    }
}

public static void main(String[] args) {
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    long start = System.nanoTime();
    final int runs = 20000000;
    for (int i = 0; i < runs; i++) {
        appendTo6(sb, i * 1e-6);
        sb.setLength(0);
    }
    long time = System.nanoTime() - start;
    System.out.printf("Took %,d ns per append double%n", time / runs);
}

版画

Took 128 ns per append double

如果您想获得更高的性能，则可以写入直接的ByteBuffer（假设您想将数据写入某处），因此您产生的数据确实需要复制或编码。（假设还可以）

注意：这仅限于小于9万亿（Long.MAX_VALUE / 1e6）的正/负值。如果这可能是一个问题，则可以添加特殊处理。