इस विधि को अनुकूलित क्यों नहीं किया जाता है?

Question

यह Java method धीमी गति से गणना का अनुकरण के लिए मानदंड में इस्तेमाल किया जाता है:

static int slowItDown() { 
    int result = 0; 
    for (int i = 1; i <= 1000; i++) { 
     result += i; 
    } 
    return result; 
} 

यह IMHO एक बहुत बुरा विचार है, के रूप में अपने शरीर return 500500 द्वारा प्रतिस्थापित कर सकते हैं। ऐसा कभी नहीं होता है; शायद अमेरिकी स्काईट के रूप में वास्तविक कोड के लिए अप्रासंगिक होने के कारण इस तरह के अनुकूलन की वजह से अप्रासंगिक है।

दिलचस्प बात यह है result += 1; साथ एक से थोड़ा सरल तरीका पूरी तरह से दूर हो जाता है अनुकूलित (कैलिपर ०.४६०५४३ एनएस रिपोर्ट)।

लेकिन फिर भी जब हम सहमत हैं कि दूर एक निरंतर परिणाम लौटने के तरीकों के अनुकूलन वास्तविक कोड के लिए बेकार है, वहां अभी भी पाश unrolling, जो

static int slowItDown() { 
    int result = 0; 
    for (int i = 1; i <= 1000; i += 2) { 
     result += 2 * i + 1; 
    } 
    return result; 
} 

की तरह कुछ करने के लिए ले जा सकता है है तो मेरे सवाल बनी हुई है: क्यों नहीं अनुकूलन है यहाँ प्रदर्शन किया?

क्या मैं मूल रूप से लिखा था के विपरीत; मैंने कुछ ऐसा देखा होगा जो वहां नहीं था।

Answer 1

खैर, JVM इस तरह के कोड दूर का अनुकूलन करता है। प्रश्न यह है कि इस तरह से विश्लेषण किए जाने से पहले इसे वास्तविक हॉटस्पॉट के रूप में कितनी बार पता होना चाहिए (मानक इस विधि से कुछ और अधिक करते हैं) आमतौर पर इसका विश्लेषण किया जाएगा। निष्पादन समय (लगभग) शून्य पर जाने से पहले मेरे सेटअप में इसे 16830 आमंत्रणों की आवश्यकता थी।

यह सही है कि इस तरह के एक कोड वास्तविक कोड में प्रकट नहीं होता। हालांकि यह अन्य हॉटस्पॉट्स के कई इनलाइनिंग ऑपरेशंस के बाद बना सकता है जो मानते हैं कि संकलन-समय स्थिरांक नहीं है लेकिन रनटाइम स्थिरांक या डी-फैक्टो स्थिरांक (मूल्य जो सिद्धांत में बदल सकते हैं लेकिन व्यावहारिक रूप से नहीं)। जब कोड का ऐसा टुकड़ा बनी रहती है तो इसे पूरी तरह से अनुकूलित करने के लिए यह एक बड़ा लाभ है, लेकिन जल्द ही ऐसा होने की उम्मीद नहीं है, यानी मुख्य विधि से सही कॉल करते समय।

अद्यतन: मैं कोड को सरल बनाया और अनुकूलन पहले भी आया था।

public static void main(String[] args) { 
    final int inner=10; 
    final float innerFrac=1f/inner; 
    int count=0; 
    for(int j=0; j<Integer.MAX_VALUE; j++) { 
    long t0=System.nanoTime(); 
    for(int i=0; i<inner; i++) slowItDown(); 
    long t1=System.nanoTime(); 
    count+=inner; 
    final float dt = (t1-t0)*innerFrac; 
    System.out.printf("execution time: %.0f ns%n", dt); 
    if(dt<10) break; 
    } 
    System.out.println("after "+count+" invocations"); 
    System.out.println(System.getProperty("java.version")); 
    System.out.println(System.getProperty("java.vm.version")); 
} 
static int slowItDown() { 
    int result = 0; 
    for (int i = 1; i <= 1000; i++) { 
     result += i; 
    } 
    return result; 
} 

...

execution time: 0 ns 
after 15300 invocations 
1.7.0_13 
23.7-b01 

(64Bit सर्वर वीएम)