经过以下问题后,同步块能比原子更快吗<我编写了一个简单的程序来比较AtomicInteger和synchronized块(其中int递增)的性能差异。每次我运行这个程序,它都会给我一个比率
System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors())
当我使用
THREAD_COUNT = 1;
该比率最小。它在100左右变化
THREAD_COUNT = 10;
比率约为800。
问题1:你能告诉我这是测试AtomicInteger和synchronized increment()方法性能差异的正确方法吗?
问题2:如果我增加THREAD\u计数,比率会增加,为什么?我认为这是因为更多的线程在synchronized语句中被阻塞,需要更多的CPU任务。请发表评论。
package concurrent.atomic;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class Performance {
private static final AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0);
private static volatile int counter = 0;
private static final Object LOCK = new Object();
private static final int THREAD_COUNT = 10;
public static void main(String[] args) {
System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
Runnable atomic = new Runnable() {
@Override
public void run() {
while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
int value = atomicInt.incrementAndGet();
//if (value % 1000 == 0)
//System.out.println("atomic value : "+value);
}
}
};
//System.out.println("1");
Runnable intCounter = new Runnable() {
@Override
public void run() {
while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
synchronized (LOCK) {
int value = ++counter;
//if (value % 1000 == 0)
//System.out.println("sync value "+value);
}
}
}
};
final ExecutorService atomicExecutor = Executors.newCachedThreadPool();
final ExecutorService primitiveExecutor = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < THREAD_COUNT ; ++i) {
atomicExecutor.submit(atomic);
primitiveExecutor.submit(intCounter);
}
while (true) {
float ratio = (((float) (atomicInt.get() * 1.0) ) / counter) * 100;
System.out.println("ratio : " + ratio);
}
}
}
问题1:你能告诉我这是测试AtomicInteger和synchronized increment()方法性能差异的正确方法吗?
您的测试代码有一些微妙的问题:
有了这个,你就可以更好地测试这两个测试了,尽管这样的独立测试除了告诉我们你在测试什么之外,并没有其他任何东西。连续执行一百万个中断与将20个中断混合到实际代码中非常不同。
问题2:如果我增加THREAD_COUNT,比率会增加,为什么?我认为这是因为更多的线程在同步语句中被阻塞,需要更多的CPU任务。请评论。
原子nteger.incrementAndGet()
通过旋转工作,直到测试和设置成功。这与执行锁获取、增量和释放非常不同。如果不知道精确的操作系统线程处理细节,很难解释这里发生了什么,我不确定这在所有情况下都是正确的。
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