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[英]Long running multi threaded application runs 4x slower when deployed to tomcat than when run from command line
[英]Unexpected VarHandle performance (4X slower than alternatives)
在JEP193中,VarHandles 的一个具体目标是提供使用VarHandles
和AtomicIntegers
的替代FieldUpdaters
(并避免与它们相关的一些开销)。
AtomicIntegers
在 memory 方面可能特别浪费,因为它们是一个单独的 object (它们每个使用大约 36 个字节,具体取决于一些因素,例如是否启用了压缩 OOP 等)。
如果您有许多可能需要原子更新的整数(在许多小对象中),如果您想减少浪费,基本上有三个选项:
AtomicFieldUpdater
VarHandle
AtomicIntegerArray
而不是对象中的字段。因此,我决定测试替代方案并了解每种方案的性能影响。
使用 integer 字段的原子(易失模式)增量作为代理,我在 2014 年中的 MacBook Pro 上得到以下结果:
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
VarHandleBenchmark.atomic thrpt 5 448041037.223 ± 36448840.301 ops/s
VarHandleBenchmark.atomicArray thrpt 5 453785339.203 ± 64528885.282 ops/s
VarHandleBenchmark.fieldUpdater thrpt 5 459802512.169 ± 52293792.737 ops/s
VarHandleBenchmark.varhandle thrpt 5 136482396.440 ± 9439041.030 ops/s
在这个基准测试中, VarHandles
大约慢了四倍。
我想了解的是开销来自哪里?
这是由于签名多态访问方法吗? 我在微基准测试中犯了错误吗?
基准详细信息如下。
我在 2014 年中的 MacBook Pro 上使用以下 JVM 运行基准测试
> java -version
openjdk version "11.0.2" 2019-01-15
OpenJDK Runtime Environment AdoptOpenJDK (build 11.0.2+9)
OpenJDK 64-Bit Server VM AdoptOpenJDK (build 11.0.2+9, mixed mode)
基准测试的源代码:
import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark;
import org.openjdk.jmh.annotations.Fork;
import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement;
import org.openjdk.jmh.annotations.Scope;
import org.openjdk.jmh.annotations.State;
import org.openjdk.jmh.annotations.Threads;
import org.openjdk.jmh.annotations.Warmup;
import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;
import java.lang.invoke.MethodHandles;
import java.lang.invoke.VarHandle;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicIntegerArray;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicIntegerFieldUpdater;
@State(Scope.Thread)
@Fork(value = 1, jvmArgs = {"-Xms256m", "-Xmx256m", "-XX:+UseG1GC"})
@Warmup(iterations = 3, time = 3)
@Measurement(iterations = 5, time = 5)
@Threads(4)
public class VarHandleBenchmark {
// array option
private final AtomicIntegerArray array = new AtomicIntegerArray(1);
// vanilla AtomicInteger
private final AtomicInteger counter = new AtomicInteger();
// count field and its VarHandle
private volatile int count;
private static final VarHandle COUNT;
// count2 field and its field updater
private volatile int count2;
private static final AtomicIntegerFieldUpdater<VarHandleBenchmark> COUNT2 ;
static {
try {
COUNT = MethodHandles.lookup()
.findVarHandle(VarHandleBenchmark.class, "count", Integer.TYPE);
COUNT2 = AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(VarHandleBenchmark.class, "count2");
} catch (ReflectiveOperationException e) {
throw new AssertionError(e);
}
}
@Benchmark
public void atomic(Blackhole bh) {
bh.consume(counter.getAndAdd(1));
}
@Benchmark
public void atomicArray(Blackhole bh) {
bh.consume(array.getAndAdd(0, 1));
}
@Benchmark
public void varhandle(Blackhole bh) {
bh.consume(COUNT.getAndAdd(this, 1));
}
@Benchmark
public void fieldUpdater(Blackhole bh) {
bh.consume(COUNT2.getAndAdd(this, 1));
}
}
更新:应用apangin的解决方案后,这些是基准测试的结果:
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
VarHandleBenchmark.atomic thrpt 5 464045527.470 ± 42337922.645 ops/s
VarHandleBenchmark.atomicArray thrpt 5 465700610.882 ± 18116770.557 ops/s
VarHandleBenchmark.fieldUpdater thrpt 5 473968453.591 ± 49859839.498 ops/s
VarHandleBenchmark.varhandle thrpt 5 429737922.796 ± 41629104.677 ops/s
差异消失了。
VarHandle.getAndAdd
是一个签名多态方法。 即其arguments的类型及其返回值的类型来源于实际源码。
Blackhole.consume
是一个重载方法。 这种方法有多种变体:
在您的代码中,根据语言规则,使用了consume(Object)
方法。 因此,VarHandle 还返回 Object - 盒装 Integer。
为了使用正确的方法,您需要重写varhandle
benchmark,如下所示:
bh.consume((int) COUNT.getAndAdd(this, 1));
现在varhandle
将以与其他基准测试相同的性能运行。
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