@@ -1469,14 +1469,108 @@ SimpleDebugging.main(SimpleDebugging.java:20)
14691469
14701470## 基准测试
14711471
1472- > 我们应该忘掉微小的效率 ,说的就是这些 97 % 的时间 :过早的优化是万恶之源。
1472+ > 我们应该忘掉微小的效率提升 ,说的就是这些 97 % 的时间做的事 :过早的优化是万恶之源。
14731473>
14741474> —— Donald Knuth
14751475
14761476如果你发现自己正在过早优化的滑坡上,你可能浪费了几个月的时间(如果你雄心勃勃的话)。通常,一个简单直接的编码方法就足够好了。如果你进行了不必要的优化,就会使你的代码变得无谓的复杂和难以理解。
14771477
14781478基准测试意味着对代码或算法片段进行计时看哪个跑得更快,与下一节的分析和优化截然相反,分析优化是观察整个程序,找到程序中最耗时的部分。
14791479
1480+ 可以简单地对一个代码片段的执行计时吗?在像 C 这样直接的编程语言中,这个方法的确可行。在像 Java 这样拥有复杂的运行时系统的编程语言中,基准测试变得更有挑战性。为了生成可靠的数据,环境设置必须控制诸如 CPU 频率,节能特性,其他运行在相同机器上的进程,优化器选项等等。
1481+ 1482+ ### 微基准测试
1483+ 1484+ 写一个计时工具类从而比较不同代码块的执行速度是具有吸引力的。看上去这会产生一些有用的数据。比如,这里有一个简单的 ** Timer ** 类,可以用以下两种方式使用它:
1485+ 1486+ 1. 创建一个 ** Timer ** 对象,执行一些操作然后调用 ** Timer ** 的 ** duration()** 方法产生以毫秒为单位的运行时间。
1487+ 2. 向静态的 ** duration()** 方法中传入 ** Runnable ** 。任何符合 ** Runnable ** 接口的类都有一个函数式方法 ** run()** ,该方法没有入参,且没有返回。
1488+ 1489+ ```java
1490+ // onjava/Timer.java
1491+ package onjava ;
1492+ import static java.util.concurrent.TimeUnit.* ;
1493+ 1494+ public class Timer {
1495+ private long start = System . nanoTime();
1496+ 1497+ public long duration () {
1498+ return NANOSECONDS . toMillis(System . nanoTime() - start);
1499+ }
1500+ 1501+ public static long duration (Runnable test ) {
1502+ Timer timer = new Timer ();
1503+ test. run();
1504+ return timer. duration();
1505+ }
1506+ }
1507+ ```
1508+ 1509+ 这是一个很直接的计时方式。难道我们不能只运行一些代码然后看它的运行时长吗?
1510+ 1511+ 有许多因素会影响你的结果,即使是生成提示符也会造成计时的混乱。这里举一个看上去天真的例子,它使用了 标准的 Java ** Arrays** 库(后面会详细介绍):
1512+ 1513+ ``` java
1514+ // validating/BadMicroBenchmark.java
1515+ // {ExcludeFromTravisCI}
1516+ import java.util.* ;
1517+ import onjava.Timer ;
1518+ 1519+ public class BadMicroBenchmark {
1520+ static final int SIZE = 250_000_000 ;
1521+ 1522+ public static void main (String [] args ) {
1523+ try { // For machines with insufficient memory
1524+ long [] la = new long [SIZE ];
1525+ System . out. println(" setAll: " + Timer . duration(() - > Arrays . setAll(la, n - > n)));
1526+ System . out. println(" parallelSetAll: " + Timer . duration(() - > Arrays . parallelSetAll(la, n - > n)));
1527+ } catch (OutOfMemoryError e) {
1528+ System . out. println(" Insufficient memory"
1529+ System . exit(0 );
1530+ }
1531+ }
1532+ 1533+ }
1534+ /* Output
1535+ setAll: 272
1536+ parallelSetAll: 301
1537+ ```
1538+
1539+ **main()** 方法的主体包含在 **try** 语句块中,因为一台机器用光内存后会导致构建停止。
1540+
1541+ 对于一个长度为 250,000,000 的 **long** 型(仅仅差一点就会让大部分机器内存溢出)数组,我们比较了 **Arrays.setAll()** 和 **Arrays.parallelSetAll()** 的性能。这个并行的版本会尝试使用多个处理器加快完成任务(尽管我在这一节谈到了一些并行的概念,但是在 [并发编程](./24-Concurrent-Programming.md) 章节我们才会详细讨论这些 )。然而非并行的版本似乎运行得更快,尽管在不同的机器上结果可能不同。
1542+
1543+ **BadMicroBenchmark.java** 中的每一步操作都是独立的,但是如果你的操作依赖于同一资源,那么并行版本运行的速度会骤降,因为不同的进程会竞争相同的那个资源。
1544+
1545+ ```java
1546+ // validating/BadMicroBenchmark2.java
1547+ // Relying on a common resource
1548+
1549+ import java.util.*;
1550+ import onjava.Timer;
1551+
1552+ public class BadMicroBenchmark2 {
1553+ static final int SIZE = 5_000_000;
1554+
1555+ public static void main(String[] args) {
1556+ long[] la = new long[SIZE];
1557+ Random r = new Random();
1558+ System.out.println("parallelSetAll: " + Timer.duration(() -> Arrays.parallelSetAll(la, n -> r.nextLong())));
1559+ System.out.println("setAll: " + Timer.duration(() -> Arrays.setAll(la, n -> r.nextLong())));
1560+ SplittableRandom sr = new SplittableRandom();
1561+ System.out.println("parallelSetAll: " + Timer.duration(() -> Arrays.parallelSetAll(la, n -> sr.nextLong())));
1562+ System.out.println("setAll: " + Timer.duration(() -> Arrays.setAll(la, n -> sr.nextLong())));
1563+ }
1564+ }
1565+ /* Output
1566+ parallelSetAll: 1147
1567+ setAll: 174
1568+ parallelSetAll: 86
1569+ setAll: 39
1570+ ```
1571+
1572+
1573+
14801574<!-- Profiling and Optimizing -->
14811575
14821576## 分析和优化
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