का एरैटिक प्रदर्शन मैंने एक बहुत ही सरल मानचित्र की अत्यधिक अनियमित प्रदर्शन प्रोफ़ाइल/आदिम सरणी पर संचालन को कम करने के उदाहरण पर ध्यान दिया है।Arrays.stream()। नक्शा()। Sum()
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OperationsPerInvocation(Measure.ARRAY_SIZE)
@Warmup(iterations = 300, time = 200, timeUnit=MILLISECONDS)
@Measurement(iterations = 1, time = 1000, timeUnit=MILLISECONDS)
@State(Scope.Thread)
@Threads(1)
@Fork(1)
public class Measure
{
static final int ARRAY_SIZE = 1<<20;
final int[] ds = new int[ARRAY_SIZE];
private IntUnaryOperator mapper;
@Setup public void setup() {
setAll(ds, i->(int)(Math.random()*(1<<7)));
final int multiplier = (int)(Math.random()*10);
mapper = d -> multiplier*d;
}
@Benchmark public double multiply() {
return Arrays.stream(ds).map(mapper).sum();
}
}
और यहाँ ठेठ उत्पादन के स्निपेट कर रहे हैं: यहाँ मेरी JMH बेंचमार्क कोड है
# VM invoker: /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_20.jdk/Contents/Home/jre/bin/java
# VM options: <none>
# Warmup: 300 iterations, 200 ms each
# Measurement: 1 iterations, 1000 ms each
# Threads: 1 thread, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Average time, time/op
# Benchmark: org.sample.Measure.multiply
# Run progress: 0,00% complete, ETA 00:01:01
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration 1: 0,779 ns/op
# Warmup Iteration 2: 0,684 ns/op
# Warmup Iteration 3: 0,608 ns/op
# Warmup Iteration 4: 0,619 ns/op
# Warmup Iteration 5: 0,642 ns/op
# Warmup Iteration 6: 0,638 ns/op
# Warmup Iteration 7: 0,660 ns/op
# Warmup Iteration 8: 0,611 ns/op
# Warmup Iteration 9: 0,636 ns/op
# Warmup Iteration 10: 0,692 ns/op
# Warmup Iteration 11: 0,632 ns/op
# Warmup Iteration 12: 0,612 ns/op
# Warmup Iteration 13: 1,280 ns/op
# Warmup Iteration 14: 7,261 ns/op
# Warmup Iteration 15: 7,379 ns/op
# Warmup Iteration 16: 7,376 ns/op
# Warmup Iteration 17: 7,379 ns/op
# Warmup Iteration 18: 7,195 ns/op
# Warmup Iteration 19: 7,351 ns/op
# Warmup Iteration 20: 7,761 ns/op
....
....
....
# Warmup Iteration 100: 7,300 ns/op
# Warmup Iteration 101: 7,384 ns/op
# Warmup Iteration 102: 7,132 ns/op
# Warmup Iteration 103: 7,278 ns/op
# Warmup Iteration 104: 7,331 ns/op
# Warmup Iteration 105: 7,335 ns/op
# Warmup Iteration 106: 7,450 ns/op
# Warmup Iteration 107: 7,346 ns/op
# Warmup Iteration 108: 7,826 ns/op
# Warmup Iteration 109: 7,221 ns/op
# Warmup Iteration 110: 8,017 ns/op
# Warmup Iteration 111: 7,611 ns/op
# Warmup Iteration 112: 7,376 ns/op
# Warmup Iteration 113: 0,707 ns/op
# Warmup Iteration 114: 0,828 ns/op
# Warmup Iteration 115: 0,608 ns/op
# Warmup Iteration 116: 0,634 ns/op
# Warmup Iteration 117: 0,633 ns/op
# Warmup Iteration 118: 0,660 ns/op
# Warmup Iteration 119: 0,635 ns/op
# Warmup Iteration 120: 0,566 ns/op
महत्वपूर्ण क्षणों होने पुनरावृत्तियों 13 और 113 पर: पहला प्रदर्शन का एक पहलू से अपमानित किया जाता है दस, तो यह बहाल किया जाता है। इसी समय परीक्षण रन में 2.5 और 22.5 सेकंड होते हैं। इन घटनाओं का समय सरणी आकार, बीटीडब्ल्यू के प्रति बहुत संवेदनशील है।
इस तरह के व्यवहार को संभवतः समझा सकता है? जेआईटी कंपाइलर ने संभवतः पहले पुनरावृत्ति के भीतर अपना काम किया था; बोलने के लिए कोई जीसी कार्रवाई नहीं है (VisualVM द्वारा पुष्टि) ... मैं किसी भी तरह के स्पष्टीकरण के रूप में पूरी तरह से नुकसान में हूं।
जावा (ओएस एक्स) की मेरी संस्करण:
$ java -version
java version "1.8.0_20"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_20-b26)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.20-b23, mixed mode)
आप प्रोफाइलिंग के साथ कुछ प्रयोगों को आजमा सकते हैं। लेकिन हाँ ... यह विचित्र है। –
पॉल सैंडोज ने एक ही बार देखा था, जो कि पुनर्मूल्यांकन के बाद किए गए विभिन्न इनलाइनिंग निर्णयों द्वारा समझाया गया था। –
@AlekseyShipilev तो, लंबे समय तक रनटाइम (2.5 सेकंड) के बाद, JVM नए प्रोफाइलिंग डेटा के आधार पर पुन: संकलित करने का निर्णय लेता है, लेकिन यह निर्णय खराब हो जाता है? –