Java中的Java比使用C ++中的std :: vector快8倍。我做錯了什么？

Question

我有幾個大型數組的Java代碼，它們永遠不會改變它們的大小。 它在我的計算機上運行1100毫秒。

我在C ++中實現了相同的代碼並使用了std::vector 。

在我的計算機上運行完全相同代碼的C ++實現的時間是8800毫秒。 我做錯了什么，以便它慢慢地運行？

基本上代碼執行以下操作：

for (int i = 0; i < numberOfCells; ++i) {
        h[i] =  h[i] + 1;
        floodedCells[i] =  !floodedCells[i];
        floodedCellsTimeInterval[i] =  !floodedCellsTimeInterval[i];
        qInflow[i] =  qInflow[i] + 1;
}

它遍歷大小約為20000的不同數組。

您可以在以下鏈接中找到這兩種實現：

• Java： https ： //ideone.com/R8KqjT
• C ++： https ： //ideone.com/Lu7RpE

（在ideone上我只能運行循環400次而不是2000次因為時間限制。但即使在這里也有三次相差）

Answer 1

是的，c ++版本中的緩存需要錘擊。 似乎JIT能夠更好地處理這個問題。

如果將isUpdateNeeded（）中的outer for更改為更短的片段。 差異消失了。

下面的示例產生4倍的加速。

void isUpdateNeeded() {
    for (int i = 0; i < numberOfCells; ++i) {
        h[i] =  h[i] + 1;
        floodedCells[i] =  !floodedCells[i];
        floodedCellsTimeInterval[i] =  !floodedCellsTimeInterval[i];
        qInflow[i] =  qInflow[i] + 1;
        qStartTime[i] =  qStartTime[i] + 1;
        qEndTime[i] =  qEndTime[i] + 1;
    }

    for (int i = 0; i < numberOfCells; ++i) {
        lowerFloorCells[i] =  lowerFloorCells[i] + 1;
        cellLocationX[i] =  cellLocationX[i] + 1;
        cellLocationY[i] =  cellLocationY[i] + 1;
        cellLocationZ[i] =  cellLocationZ[i] + 1;
        levelOfCell[i] =  levelOfCell[i] + 1;
        valueOfCellIds[i] =  valueOfCellIds[i] + 1;
        h0[i] =  h0[i] + 1;
        vU[i] =  vU[i] + 1;
        vV[i] =  vV[i] + 1;
        vUh[i] =  vUh[i] + 1;
        vVh[i] =  vVh[i] + 1;
    }
    for (int i = 0; i < numberOfCells; ++i) {
        vUh0[i] =  vUh0[i] + 1;
        vVh0[i] =  vVh0[i] + 1;
        ghh[i] =  ghh[i] + 1;
        sfx[i] =  sfx[i] + 1;
        sfy[i] =  sfy[i] + 1;
        qIn[i] =  qIn[i] + 1;
        for(int j = 0; j < nEdges; ++j) {
            neighborIds[i * nEdges + j] = neighborIds[i * nEdges + j] + 1;
        }
        for(int j = 0; j < nEdges; ++j) {
            typeInterface[i * nEdges + j] = typeInterface[i * nEdges + j] + 1;
        }
    }

}

這在合理的程度上表明緩存未命中是減速的原因。 同樣重要的是要注意變量不依賴，因此可以輕松創建線程解決方案。

訂單恢復

根據stefans評論，我嘗試使用原始大小將它們分組到結構中。 這以類似的方式消除了立即緩存壓力。 結果是c ++（CCFLAG -O3）版本比java版本快約15％。

投資既不短也不漂亮。

#include <vector>
#include <cmath>
#include <iostream>



class FloodIsolation {
    struct item{
      char floodedCells;
      char floodedCellsTimeInterval;
      double valueOfCellIds;
      double h;
      double h0;
      double vU;
      double vV;
      double vUh;
      double vVh;
      double vUh0;
      double vVh0;
      double sfx;
      double sfy;
      double qInflow;
      double qStartTime;
      double qEndTime;
      double qIn;
      double nx;
      double ny;
      double ghh;
      double floorLevels;
      int lowerFloorCells;
      char flagInterface;
      char floorCompletelyFilled;
      double cellLocationX;
      double cellLocationY;
      double cellLocationZ;
      int levelOfCell;
    };
    struct inner_item{
      int typeInterface;
      int neighborIds;
    };

    std::vector<inner_item> inner_data;
    std::vector<item> data;

public:
    FloodIsolation() :
            numberOfCells(20000), inner_data(numberOfCells * nEdges), data(numberOfCells)
   {

    }
    ~FloodIsolation(){
    }

    void isUpdateNeeded() {
        for (int i = 0; i < numberOfCells; ++i) {
            data[i].h = data[i].h + 1;
            data[i].floodedCells = !data[i].floodedCells;
            data[i].floodedCellsTimeInterval = !data[i].floodedCellsTimeInterval;
            data[i].qInflow = data[i].qInflow + 1;
            data[i].qStartTime = data[i].qStartTime + 1;
            data[i].qEndTime = data[i].qEndTime + 1;
            data[i].lowerFloorCells = data[i].lowerFloorCells + 1;
            data[i].cellLocationX = data[i].cellLocationX + 1;
            data[i].cellLocationY = data[i].cellLocationY + 1;
            data[i].cellLocationZ = data[i].cellLocationZ + 1;
            data[i].levelOfCell = data[i].levelOfCell + 1;
            data[i].valueOfCellIds = data[i].valueOfCellIds + 1;
            data[i].h0 = data[i].h0 + 1;
            data[i].vU = data[i].vU + 1;
            data[i].vV = data[i].vV + 1;
            data[i].vUh = data[i].vUh + 1;
            data[i].vVh = data[i].vVh + 1;
            data[i].vUh0 = data[i].vUh0 + 1;
            data[i].vVh0 = data[i].vVh0 + 1;
            data[i].ghh = data[i].ghh + 1;
            data[i].sfx = data[i].sfx + 1;
            data[i].sfy = data[i].sfy + 1;
            data[i].qIn = data[i].qIn + 1;
            for(int j = 0; j < nEdges; ++j) {
                inner_data[i * nEdges + j].neighborIds = inner_data[i * nEdges + j].neighborIds + 1;
                inner_data[i * nEdges + j].typeInterface = inner_data[i * nEdges + j].typeInterface + 1;
            }
        }

    }

    static const int nEdges;
private:

    const int numberOfCells;

};

const int FloodIsolation::nEdges = 6;

int main() {
    FloodIsolation isolation;
    clock_t start = clock();
    for (int i = 0; i < 4400; ++i) {
        if(i % 100 == 0) {
            std::cout << i << "\n";
        }
        isolation.isUpdateNeeded();
    }

    clock_t stop = clock();
    std::cout << "Time: " << difftime(stop, start) / 1000 << "\n";
}

我的結果與Jerry Coffins的原始尺寸略有不同。 對我來說，差異仍然存在。 它可能是我的java版本，1.7.0_75。

Answer 2

這是C ++版本，其中每個節點的數據被收集到一個結構中，並使用了該結構的單個向量：

#include <vector>
#include <cmath>
#include <iostream>



class FloodIsolation {
public:
  FloodIsolation() :
      numberOfCells(20000),
      data(numberOfCells)
  {
  }
  ~FloodIsolation(){
  }

  void isUpdateNeeded() {
    for (int i = 0; i < numberOfCells; ++i) {
       data[i].h = data[i].h + 1;
       data[i].floodedCells = !data[i].floodedCells;
       data[i].floodedCellsTimeInterval = !data[i].floodedCellsTimeInterval;
       data[i].qInflow = data[i].qInflow + 1;
       data[i].qStartTime = data[i].qStartTime + 1;
       data[i].qEndTime = data[i].qEndTime + 1;
       data[i].lowerFloorCells = data[i].lowerFloorCells + 1;
       data[i].cellLocationX = data[i].cellLocationX + 1;
       data[i].cellLocationY = data[i].cellLocationY + 1;
       data[i].cellLocationZ = data[i].cellLocationZ + 1;
       data[i].levelOfCell = data[i].levelOfCell + 1;
       data[i].valueOfCellIds = data[i].valueOfCellIds + 1;
       data[i].h0 = data[i].h0 + 1;
       data[i].vU = data[i].vU + 1;
       data[i].vV = data[i].vV + 1;
       data[i].vUh = data[i].vUh + 1;
       data[i].vVh = data[i].vVh + 1;
       data[i].vUh0 = data[i].vUh0 + 1;
       data[i].vVh0 = data[i].vVh0 + 1;
       data[i].ghh = data[i].ghh + 1;
       data[i].sfx = data[i].sfx + 1;
       data[i].sfy = data[i].sfy + 1;
       data[i].qIn = data[i].qIn + 1;


      for(int j = 0; j < nEdges; ++j) {
        data[i].flagInterface[j] = !data[i].flagInterface[j];
        data[i].typeInterface[j] = data[i].typeInterface[j] + 1;
        data[i].neighborIds[j] = data[i].neighborIds[j] + 1;
      }
    }

  }

private:

  const int numberOfCells;
  static const int nEdges = 6;
  struct data_t {
    bool floodedCells = 0;
    bool floodedCellsTimeInterval = 0;

    double valueOfCellIds = 0;
    double h = 0;

    double h0 = 0;
    double vU = 0;
    double vV = 0;
    double vUh = 0;
    double vVh = 0;
    double vUh0 = 0;
    double vVh0 = 0;
    double ghh = 0;
    double sfx = 0;
    double sfy = 0;
    double qInflow = 0;
    double qStartTime = 0;
    double qEndTime = 0;
    double qIn = 0;
    double nx = 0;
    double ny = 0;
    double floorLevels = 0;
    int lowerFloorCells = 0;
    bool floorCompleteleyFilled = 0;
    double cellLocationX = 0;
    double cellLocationY = 0;
    double cellLocationZ = 0;
    int levelOfCell = 0;
    bool flagInterface[nEdges] = {};
    int typeInterface[nEdges] = {};
    int neighborIds[nEdges] = {};
  };
  std::vector<data_t> data;

};

int main() {
  std::ios_base::sync_with_stdio(false);
  FloodIsolation isolation;
  clock_t start = clock();
  for (int i = 0; i < 400; ++i) {
    if(i % 100 == 0) {
      std::cout << i << "\n";
    }
    isolation.isUpdateNeeded();
  }
  clock_t stop = clock();
  std::cout << "Time: " << difftime(stop, start) / 1000 << "\n";
}

實例

現在的時間是Java版本速度的2倍。 （846 vs 1631）。

可能性是JIT注意到在整個地方訪問數據的緩存，並將您的代碼轉換為邏輯上相似但更有效的順序。

我還關閉了stdio同步，因為只有將printf / scanf與C ++ std::cout和std::cin混合才需要。 實際上，您只打印出一些值，但C ++的默認打印行為過於偏執且效率低下。

如果nEdges不是實際常量值，則必須從struct刪除3“數組”值。 這不應該導致巨大的性能損失。

您可以通過減小大小來排序該struct的值，從而減少內存占用（以及無關緊要時對排序訪問），從而獲得另一個性能提升。 但我不確定。

根據經驗，單個高速緩存未命中比指令貴100倍。 安排數據以具有緩存一致性具有很多價值。

如果將數據重新排列到struct是不可行的，則可以將迭代更改為依次覆蓋每個容器。

另外，請注意Java和C ++版本之間存在一些細微差別。 我發現的那個是Java版本在“for each edge”循環中有3個變量，而C ++只有2個。我使我與Java匹配。 我不知道是否還有其他人。

Answer 3

正如@Stefan在評論@ CaptainGiraffe的答案時所猜測的那樣，你通過使用結構向量而不是向量結構獲得了相當多的收益。 更正后的代碼如下所示：

#include <vector>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <time.h>

class FloodIsolation {
public:
    FloodIsolation() :
            h(0),
            floodedCells(0),
            floodedCellsTimeInterval(0),
            qInflow(0),
            qStartTime(0),
            qEndTime(0),
            lowerFloorCells(0),
            cellLocationX(0),
            cellLocationY(0),
            cellLocationZ(0),
            levelOfCell(0),
            valueOfCellIds(0),
            h0(0),
            vU(0),
            vV(0),
            vUh(0),
            vVh(0),
            vUh0(0),
            vVh0(0),
            ghh(0),
            sfx(0),
            sfy(0),
            qIn(0),
            typeInterface(nEdges, 0),
            neighborIds(nEdges, 0)
    {
    }

    ~FloodIsolation(){
    }

    void Update() {
        h =  h + 1;
        floodedCells =  !floodedCells;
        floodedCellsTimeInterval =  !floodedCellsTimeInterval;
        qInflow =  qInflow + 1;
        qStartTime =  qStartTime + 1;
        qEndTime =  qEndTime + 1;
        lowerFloorCells =  lowerFloorCells + 1;
        cellLocationX =  cellLocationX + 1;
        cellLocationY =  cellLocationY + 1;
        cellLocationZ =  cellLocationZ + 1;
        levelOfCell =  levelOfCell + 1;
        valueOfCellIds =  valueOfCellIds + 1;
        h0 =  h0 + 1;
        vU =  vU + 1;
        vV =  vV + 1;
        vUh =  vUh + 1;
        vVh =  vVh + 1;
        vUh0 =  vUh0 + 1;
        vVh0 =  vVh0 + 1;
        ghh =  ghh + 1;
        sfx =  sfx + 1;
        sfy =  sfy + 1;
        qIn =  qIn + 1;
        for(int j = 0; j < nEdges; ++j) {
            ++typeInterface[j];
            ++neighborIds[j];
        }       
    }

private:

    static const int nEdges = 6;
    bool floodedCells;
    bool floodedCellsTimeInterval;

    std::vector<int> neighborIds;
    double valueOfCellIds;
    double h;
    double h0;
    double vU;
    double vV;
    double vUh;
    double vVh;
    double vUh0;
    double vVh0;
    double ghh;
    double sfx;
    double sfy;
    double qInflow;
    double qStartTime;
    double qEndTime;
    double qIn;
    double nx;
    double ny;
    double floorLevels;
    int lowerFloorCells;
    bool flagInterface;
    std::vector<int> typeInterface;
    bool floorCompleteleyFilled;
    double cellLocationX;
    double cellLocationY;
    double cellLocationZ;
    int levelOfCell;
};

int main() {
    std::vector<FloodIsolation> isolation(20000);
    clock_t start = clock();
    for (int i = 0; i < 400; ++i) {
        if(i % 100 == 0) {
            std::cout << i << "\n";
        }

        for (auto &f : isolation)
            f.Update();
    }
    clock_t stop = clock();
    std::cout << "Time: " << difftime(stop, start) / 1000 << "\n";
}

用VC ++ 2015 CTP編譯器編譯，使用-EHsc -O2b2 -GL -Qpar ，得到的結果如下：

0
100
200
300
Time: 0.135

使用g ++進行編譯會產生稍慢的結果：

0
100
200
300
Time: 0.156

在相同的硬件上，使用Java 8u45中的編譯器/ JVM，我得到如下結果：

0
100
200
300
Time: 181

這比VC ++版本慢約35％，比g ++版本慢約16％。

如果我們將迭代次數增加到所需的2000，差異就會降到3％，這表明在這種情況下C ++的部分優勢就是加載速度更快（Java的長期問題），而不是真正的執行本身。 在這種情況下，這並沒有讓我感到驚訝 - 測量的計算（在發布的代碼中）是如此微不足道，我懷疑大多數編譯器可以做很多事情來優化它。

Answer 4

我懷疑這是關於內存的分配。

我認為Java在程序啟動時會抓取一個大的連續塊，而C++在操作系統中詢問它是否隨處可見。

為了對該理論進行測試，我對C++版本進行了一次修改，它突然開始運行比Java版本稍快：

int main() {
    {
        // grab a large chunk of contiguous memory and liberate it
        std::vector<double> alloc(20000 * 20);
    }
    FloodIsolation isolation;
    clock_t start = clock();
    for (int i = 0; i < 400; ++i) {
        if(i % 100 == 0) {
            std::cout << i << "\n";
        }
        isolation.isUpdateNeeded();
    }
    clock_t stop = clock();
    std::cout << "Time: " << (1000 * difftime(stop, start) / CLOCKS_PER_SEC) << "\n";
}

沒有預分配向量的運行時：

0
100
200
300
Time: 1250.31

使用預分配向量的運行時：

0
100
200
300
Time: 331.214

Java版本的運行時：

0
100
200
300
Time: 407