使用AtomicLong.IncrementAndGet方法测试JDK7和JDK8的性能差异,测试数据表明JDK7的性能优于JDK8。为什么JDK7的性能比JDK8好?是什么导致JDK8中的性能差?
<table border="1">
<thead>
<tr>
<th>The number of threads</th>
<th>JDK7(Unit:Milliseconds)</th>
<th>JDK8(Unit:Milliseconds)</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>1</td>
<td>441351</td>
<td>444246</td>
</tr>
<tr>
<td>4</td>
<td>245872</td>
<td>248655</td>
</tr>
<tr>
<td>8</td>
<td>240513</td>
<td>245395</td>
</tr>
<tr>
<td>16</td>
<td>275445</td>
<td>279481</td>
</tr>
</tbody>
</table>
系统环境:
CPU:Intel(R)至强(R)CPU E5620@2.40 GHz 2.40 GHz(双处理器)
内存:8.00 GB
set jvm_opt=-xms1024m-xmx1024m-xmn256m-xx:survivorratio=8-xx:permsize=128m-xx:maxpermsize=256m-xx:+useconcmarksweepgc-xx:+useparnewgc set jvm_opt=%jvm_opt%-xx:+disableexplicitgc set jvm_opt=%jvm_opt%-xx:+usecmscompactatfullcollection-xx:cmsfullgcsbeforecompaction=0 set
JDK 8:
set jvm_opt=-xms1024m-xmx1024m-xmn256m-xx:SurvivorRatio=8-xx:MetaspaceSize=128m-xx:MaxMetaspaceSize=256m-xx:+UseConcMarkSweepGC-xx:+UseParnewGC set jvm_opt=%Jvm_opt%-xx:+DisableExplicitGC set jvm_opt=%Jvm_opt%-xx:+UseFastAccessorMethods-xx:+CmsClassUnloadingEnabled
测试代码:
public class Main {
private static final int K_SIZE = 1024;
private static final long MAX = 300_000_000L;
public static void main(String[] args) {
int threadCount = Integer.getInteger("thread_count", 4);
final int size = Integer.getInteger("size", 5);
final long max = Long.getLong("max", MAX);
final AtomicLong count = new AtomicLong();
final CountDownLatch beginLatch = new CountDownLatch(1);
final CountDownLatch endLatch = new CountDownLatch(threadCount);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
executor.execute(new Runnable() {
ConcurrentMap<Long, Long> map = new ConcurrentHashMap<Long, Long>();
@Override
public void run() {
try {
beginLatch.await();
byte[] data = null;
while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
data = new byte[size * K_SIZE];
long current = count.incrementAndGet();
map.put(current, current);
data[0] = (byte) current;
if (current >= max) {
endLatch.countDown();
break;
} else if ((current % 1000) == 0) {
map.clear();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
});
}
long startTime = System.currentTimeMillis();
beginLatch.countDown();
try {
endLatch.await();
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(endTime - startTime);
} catch (InterruptedException e) {
}
executor.shutdown();
}
}
您正在演示的性能差异不到1%。这是如此之小,以致于除了一个非常小的应用程序子集之外的所有应用程序都不相关。即使使用高分辨率的分析工具,也很难确定导致这种无关紧要的性能变化的确切原因。在1.7到1.8之间有这么多的新特性,这可能是由许多因素造成的。
纯粹是一时的猜测,在1.7和1.8之间有数百个bug修复。为了应对边缘条件而进行的额外错误检查很容易导致性能的轻微下降。
问题内容: 我正在计算稀疏自动编码器的算法。我已经使用和在python中实现了它。代码几乎相同,但是性能却大不相同。matlab完成任务所需的时间为0.252454秒,而numpy为0.973672151566,几乎是原来的四倍。在最小化问题中,我将在以后多次调用此代码,因此这种差异会导致实现之间的延迟几分钟。这是正常行为吗?如何提高numpy的性能? numpy实现: Sparse.rho是调整
是的,这是一个老话题,但我还是有些困惑。 在爪哇,人们说: LinkedList的插入速度比ArrayList快。这里插入是什么意思?如果这意味着向后移动一些元素,然后将元素放在中间的空点,那么ArrayList应该比LinkedList慢。如果插入只意味着添加(对象)操作,这怎么会慢呢?
是的,这是一个老话题,但我仍然有一些困惑。 在Java,人们说: > 如果我随机访问它的元素,ArrayList比LinkedList快。我认为随机存取意味着“给我第n个元素”。为什么ArrayList更快? LinkedList的删除速度比ArrayList快。我理解这一点。ArrayList速度较慢,因为需要重新分配内部备份阵列。代码说明: LinkedList的插入速度比ArrayList快
我想知道使用子句和之间的性能差异。我从他们两个那里得到了不同的时间。假设我有10个组,我想让一个用户可以访问5个组,同时排除5个组。因此,我有两种使用查询的方式: 我可以在布尔查询中使用子句,并执行。我可以再次在布尔查询中使用子句,并执行。 我在这里没有提供很多细节,因为我只是想更多地了解使用这两个术语的性能差异。我在ES文档中读到了Boolean查询,它说在子句中忽略评分,尽管我还不明白在Luc
问题内容: 我终于在代码中发现了性能瓶颈,但是对于原因是很困惑的。为了解决这个问题,我将所有对的调用都改为使用。但是为什么太慢了? 例如(注意在电话): 但是奇怪的是,写入使用创建的数组要慢于使用创建的数组: 我的猜测是使用一些CPU技巧,而不是实际写入内存来分配它。写入时可以即时完成。但这仍不能解释数组创建时间的巨大差异。 我正在使用当前的numpy版本运行Mac OS X Yosemite:
问题内容: 很快就有两个相等运算符:double equals( )和Triple equals( ),两者之间有什么区别? 问题答案: 简而言之: 操作员检查其实例值是否相等, 操作员检查引用是否指向同一实例, 长答案: 类是引用类型,可能有多个常量和变量在幕后引用类的同一单个实例。类引用保留在运行时堆栈(RTS)中,其实例保留在内存的堆区域中。当您控制平等时, 这意味着它们的实例是否彼此相等。