何时使用数组，缓冲区或直接缓冲区

Question

在编写用于OpenGL库的Matrix类时，我遇到了一个问题，即使用Java数组还是使用Buffer策略存储数据（JOGL为Matrix操作提供直接缓冲区复制）。为了对此进行分析，我编写了一个小型性能测试程序，该程序比较了Arrays
vs Buffers和Direct Buffers上循环和批量操作的相对速度。

我想在这里与您分享我的结果（因为我发现它们很有趣）。请随时发表评论和/或指出任何错误。
可以在pastebin.com/is7UaiMV上查看该代码。

笔记

• 循环读取数组实现为 A [i] = B [i] ，否则JIT优化器将完全删除该代码。实际 var = A [i] 似乎几乎相同。

• 在数组大小为10,000的示例结果中，很可能JIT优化器已用类似System.arraycopy的实现代替了循环数组访问。

• 由于Java将 A.get（B）实现 为 B.put（A） ，因此没有大容量获取缓冲区-> buffer ，因此结果将与大容量获取结果相同。

结论

在几乎所有情况下，强烈建议使用Java内部数组。不仅放置/获取速度大大提高了，而且JIT还能对最终代码执行更好的优化。

只有 同时 满足以下 两个条件 时才 应使用缓冲区：

• 您需要处理 大量 数据。
• 该数据大部分或始终被 批量处理 。

请注意，backened-buffer具有Java Array来备份缓冲区的内容。建议在此后​​缓冲区上执行操作，而不是循环放置/获取。

仅 当您担心 内存使用情况 并且从不访问基础数据时， 才
应使用直接缓冲区。它们比非直接缓冲区要慢一些，如果访问基础数据则要慢得多，但是使用更少的内存。此外，使用直接缓冲区将非字节数据（如float数组）转换为字节时，会产生额外的开销。

样品结果

注意：百分比仅是为了易于阅读，没有实际意义。

使用大小为16的数组进行10,000,000次迭代…

-- Array tests: -----------------------------------------

Loop-write array:           87.29 ms  11,52%
Arrays.fill:                64.51 ms   8,51%
Loop-read array:            42.11 ms   5,56%
System.arraycopy:           47.25 ms   6,23%

-- Buffer tests: ----------------------------------------

Loop-put buffer:           603.71 ms  79,65%
Index-put buffer:          536.05 ms  70,72%
Bulk-put array->buffer:    105.43 ms  13,91%
Bulk-put buffer->buffer:    99.09 ms  13,07%

Bulk-put bufferD->buffer:   80.38 ms  10,60%
Loop-get buffer:           505.77 ms  66,73%
Index-get buffer:          562.84 ms  74,26%
Bulk-get buffer->array:    137.86 ms  18,19%

-- Direct buffer tests: ---------------------------------

Loop-put bufferD:          570.69 ms  75,29%
Index-put bufferD:         562.76 ms  74,25%
Bulk-put array->bufferD:   712.16 ms  93,96%
Bulk-put buffer->bufferD:   83.53 ms  11,02%

Bulk-put bufferD->bufferD: 118.00 ms  15,57%
Loop-get bufferD:          528.62 ms  69,74%
Index-get bufferD:         560.36 ms  73,93%
Bulk-get bufferD->array:   757.95 ms 100,00%

使用大小为1,000的数组进行100,000次迭代…

-- Array tests: -----------------------------------------

Loop-write array:           22.10 ms   6,21%
Arrays.fill:                10.37 ms   2,91%
Loop-read array:            81.12 ms  22,79%
System.arraycopy:           10.59 ms   2,97%

-- Buffer tests: ----------------------------------------

Loop-put buffer:           355.98 ms 100,00%
Index-put buffer:          353.80 ms  99,39%
Bulk-put array->buffer:     16.33 ms   4,59%
Bulk-put buffer->buffer:     5.40 ms   1,52%

Bulk-put bufferD->buffer:    4.95 ms   1,39%
Loop-get buffer:           299.95 ms  84,26%
Index-get buffer:          343.05 ms  96,37%
Bulk-get buffer->array:     15.94 ms   4,48%

-- Direct buffer tests: ---------------------------------

Loop-put bufferD:          355.11 ms  99,75%
Index-put bufferD:         348.63 ms  97,93%
Bulk-put array->bufferD:   190.86 ms  53,61%
Bulk-put buffer->bufferD:    5.60 ms   1,57%

Bulk-put bufferD->bufferD:   7.73 ms   2,17%
Loop-get bufferD:          344.10 ms  96,66%
Index-get bufferD:         333.03 ms  93,55%
Bulk-get bufferD->array:   190.12 ms  53,41%

使用大小为10,000的数组进行100,000次迭代…

-- Array tests: -----------------------------------------

Loop-write array:          156.02 ms   4,37%
Arrays.fill:               109.06 ms   3,06%
Loop-read array:           300.45 ms   8,42%
System.arraycopy:          147.36 ms   4,13%

-- Buffer tests: ----------------------------------------

Loop-put buffer:          3385.94 ms  94,89%
Index-put buffer:         3568.43 ms 100,00%
Bulk-put array->buffer:    159.40 ms   4,47%
Bulk-put buffer->buffer:     5.31 ms   0,15%

Bulk-put bufferD->buffer:    6.61 ms   0,19%
Loop-get buffer:          2907.21 ms  81,47%
Index-get buffer:         3413.56 ms  95,66%
Bulk-get buffer->array:    177.31 ms   4,97%

-- Direct buffer tests: ---------------------------------

Loop-put bufferD:         3319.25 ms  93,02%
Index-put bufferD:        3538.16 ms  99,15%
Bulk-put array->bufferD:  1849.45 ms  51,83%
Bulk-put buffer->bufferD:    5.60 ms   0,16%

Bulk-put bufferD->bufferD:   7.63 ms   0,21%
Loop-get bufferD:         3227.26 ms  90,44%
Index-get bufferD:        3413.94 ms  95,67%
Bulk-get bufferD->array:  1848.24 ms  51,79%

Answer 1

直接缓冲区并不旨在加速从Java代码的访问。（如果可能的话，JVM自己的数组实现有问题。）

这些字节缓冲区用于与其他组件接口，因为您可以向a写入字节缓冲区，ByteChannel并且可以将直接缓冲区与本机代码（例如您提到的OpenGL库）结合使用。旨在加速_这些_ 操作。使用图形卡的芯片进行渲染可以加快整体操作的速度，而不是补偿Java代码对缓冲区的较慢访问。

顺便说一句，如果您测量对字节缓冲区（特别是直接字节缓冲区）的访问速度，那么在获取视图之前，有必要将字节顺序更改为本 _机_字节顺序FloatBuffer：

FloatBuffer bufferD = ByteBuffer.allocateDirect(SIZE * 4)
                                .order(ByteOrder.nativeOrder())
                                .asFloatBuffer();