Java 中的五个代码性能提升技巧,最高提升近10倍

这篇文章介绍几个 Java 开发中可以进行性能优化的小技巧,希望大家喜欢。
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 这篇文章介绍几个 Java 开发中可以进行性能优化的小技巧,虽然大多数情况下极致优化代码是没有必要的,但是作为一名技术开发者,我们还是想追求代码的更小、更快,更强。如果哪天你发现程序的运行速度不尽人意,可能会想到这篇文章。

提示:我们不应该为了优化而优化,这有时会增加代码的复杂度。

这篇文章中的代码都在以下环境中进行性能测试。

  •  JMH version: 1.33(Java 基准测试框架)

  •  VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724

通过这篇文章的测试,将发现以下几个操作的性能差异。

  1.   预先分配 HashMap 的大小,提高 1/4 的性能。

  2.   优化 HashMap 的 key,性能相差 9.5 倍。

  3.   不使用  Enum.values() 遍历,Spring 也曾如此优化。

  4.   使用 Enum 代替 String 常量,性能高出 1.5 倍。

  5.   使用高版本 JDK,基础操作有 2-5 倍性能差异。

预先分配 HashMap 的大小

HashMap 是 Java 中最为常用的集合之一,大多数的操作速度都非常快,但是 HashMap 在调整自身的容量大小时是很慢且难以自动优化,因此我们在定义一个 HashMap 之前,应该尽可能的给出它的容量大小。给出 size 值时要考虑负载因子,HashMap 默认负载因子是 0.75,也就是要设置的 size 值要除于 0.75。

相关文章:HashMap 源码分析解读

下面使用 JMH 进行基准测试,测试分别向初始容量为 16 和 32 的 HashMap 中插入 14 个元素的效率。 

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/**   * @author https://www.wdbyte.com   */  @State(Scope.Benchmark)  @Warmup(iterations = 3,time = 3)  @Measurement(iterations = 5,time = 3)  public class HashMapSize {      @Param({"14"})      int keys;      @Param({"16", "32"})      int size;      @Benchmark      public HashMap<Integer, Integer> getHashMap() {          HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>(size);          for (int i = 0; i < keys; i++) {              map.put(i, i);          }          return map;    }  }
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HashMap 的初始容量是 16,负责因子 0.75,即最多插入 12 个元素,再插入时就要进行扩容,所以插入 14 个元素过程中需要扩容一次,但是如果 HashMap 初始化时就给了 32 容量,那么最多可以承载 32 * 0.75 = 24 个元素,所以插入 14 个元素时是不需要扩容操作的。 

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# JMH version: 1.33  # VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724  Benchmark               (keys)  (size)   Mode  Cnt        Score        Error  Units  HashMapSize.getHashMap      14      16  thrpt   25  4825825.152 ± 323910.557  ops/s  HashMapSize.getHashMap      14      32  thrpt   25  6556184.664 ± 711657.679  ops/s
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可以看到在这次测试中,初始容量为32 的 HashMap 比初始容量为 16 的 HashMap 每秒可以多操作 26% 次,已经有 1/4 的性能差异了。

 优化 HashMap 的 key

如果 HashMap 的 key 值需要用到多个 String 字符串时,把字符串作为某个类属性,然后使用这个类的实例作为 key 会比使用字符串拼接效率更高。

下面测试使用两个字符串拼接作为 key,和把两个字符串作为 MutablePair 类的属性引用,然后使用 MutablePair 对象作为 key 的运行效率差异。 

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/**   * @author https://www.wdbyte.com   */  @State(Scope.Benchmark)  @Warmup(iterations = 3, time = 3)  @Measurement(iterations = 5, time = 3)  public class HashMapKey {      private int size = 1024;      private Map<String, Object> stringMap;      private Map<Pair, Object> pairMap;      private String[] prefixes;      private String[] suffixes;      @Setup(Level.Trial)      public void setup() {          prefixes = new String[size];          suffixes = new String[size];          stringMap = new HashMap<>();          pairMap = new HashMap<>();          for (int i = 0; i < size; ++i) {              prefixes[i] = UUID.randomUUID().toString();              suffixes[i] = UUID.randomUUID().toString();              stringMap.put(prefixes[i] + ";" + suffixes[i], i);              // use new String to avoid reference equality speeding up the equals calls              pairMap.put(new MutablePair(prefixes[i], suffixes[i]), i);          }      }      @Benchmark      @OperationsPerInvocation(1024)      public void stringKey(Blackhole bh) {          for (int i = 0; i < prefixes.length; i++) {              bh.consume(stringMap.get(prefixes[i] + ";" + suffixes[i]));          }      }      @Benchmark      @OperationsPerInvocation(1024)      public void pairMap(Blackhole bh) {          for (int i = 0; i < prefixes.length; i++) {              bh.consume(pairMap.get(new MutablePair(prefixes[i], suffixes[i])));          }      }  }
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测试结果: 

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# JMH version: 1.33  # VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724  Benchmark              Mode  Cnt         Score         Error  Units  HashMapKey.pairMap    thrpt   25  89295035.436 ± 6498403.173  ops/s  HashMapKey.stringKey  thrpt   25   9410641.728 ±  389850.653  ops/s
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可以发现使用对象引用作为 key 的性能,是使用 String 拼接作为 key 的性能的 9.5 倍。 

不使用  Enum.values() 遍历

我们通常会使用  Enum.values() 进行枚举类遍历,但是这样每次调用都会分配枚举类值数量大小的数组用于操作,这里完全可以缓存起来,以减少每次内存分配的时间和空间消耗。 

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/**   * 枚举类遍历测试   *   * @author https://www.wdbyte.com   */  @State(Scope.Benchmark)  @Warmup(iterations = 3, time = 3)  @Measurement(iterations = 5, time = 3)  @BenchmarkMode(Mode.AverageTime)  @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)  public class EnumIteration {      enum FourteenEnum {          a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n;          static final FourteenEnum[] VALUES;          static {              VALUES = values();          }      }      @Benchmark      public void valuesEnum(Blackhole bh) {          for (FourteenEnum value : FourteenEnum.values()) {              bh.consume(value.ordinal());          }      }      @Benchmark      public void enumSetEnum(Blackhole bh) {         for (FourteenEnum value : EnumSet.allOf(FourteenEnum.class)) {              bh.consume(value.ordinal());          }      }      @Benchmark      public void cacheEnums(Blackhole bh) {          for (FourteenEnum value : FourteenEnum.VALUES) {              bh.consume(value.ordinal());          }      }  }
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运行结果 

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# JMH version: 1.33  # VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724  Benchmark                   Mode  Cnt         Score         Error  Units  EnumIteration.cacheEnums   thrpt   25  15623401.567 ± 2274962.772  ops/s  EnumIteration.enumSetEnum  thrpt   25   8597188.662 ±  610632.249  ops/s  EnumIteration.valuesEnum   thrpt   25  14713941.570 ±  728955.826  ops/s
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很明显使用缓存后的遍历速度是最快的,使用 EnumSet 遍历效率是最低的,这很好理解,数组的遍历效率是大于哈希表的。

可能你会觉得这里使用 values() 缓存和直接使用 Enum.values() 的效率差异很小,其实在某些调用频率很高的场景下是有很大区别的,在 Spring 框架中,曾使用 Enum.values() 这种方式在每次响应时遍历 HTTP 状态码枚举类,这在请求量大时造成了不必要的性能开销,后来进行了 values() 缓存优化。

下面是这次提交的截图:

Spring Enum.values 改动 

使用 Enum 代替 String 常量

使用 Enum 枚举类代替 String 常量有明显的好处,枚举类强制验证,不会出错,同时使用枚举类的效率也更高。即使作为 Map 的 key 值来看,虽然 HashMap 的速度已经很快了,但是使用 EnumMap 的速度可以更快。

提示:不要为了优化而优化,这会增加代码的复杂度。

下面测试使用使用 Enum 作为 key,和使用 String 作为 key,在 map.get 操作下的性能差异。 

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/**   * @author https://www.wdbyte.com   */  @State(Scope.Benchmark)  @Warmup(iterations = 3, time = 3)  @Measurement(iterations = 5, time = 3)  public class EnumMapBenchmark {      enum AnEnum {          a, b, c, d, e, f, g,          h, i, j, k, l, m, n,          o, p, q,    r, s, t,          u, v, w,    x, y, z;      }      /** 要查找的 key 的数量 */      private static int size = 10000;      /** 随机数种子 */      private static int seed = 99;      @State(Scope.Benchmark)      public static class EnumMapState {          private EnumMap<AnEnum, String> map;          private AnEnum[] values;          @Setup(Level.Trial)          public void setup() {              map = new EnumMap<>(AnEnum.class);              values = new AnEnum[size];              AnEnum[] enumValues = AnEnum.values();              SplittableRandom random = new SplittableRandom(seed);              for (int i = 0; i < size; i++) {                  int nextInt = random.nextInt(0, Integer.MAX_VALUE);                  values[i] = enumValues[nextInt % enumValues.length];              }              for (AnEnum value : enumValues) {                  map.put(value, UUID.randomUUID().toString());              }          }      }      @State(Scope.Benchmark)      public static class HashMapState{          private HashMap<String, String> map;          private String[] values;          @Setup(Level.Trial)          public void setup() {              map = new HashMap<>();              values = new String[size];              AnEnum[] enumValues = AnEnum.values();              int pos = 0;              SplittableRandom random = new SplittableRandom(seed);              for (int i = 0; i < size; i++) {                  int nextInt = random.nextInt(0, Integer.MAX_VALUE);                  values[i] = enumValues[nextInt % enumValues.length].toString();              }              for (AnEnum value : enumValues) {                  map.put(value.toString(), UUID.randomUUID().toString());              }          }      }      @Benchmark      public void enumMap(EnumMapState state, Blackhole bh) {          for (AnEnum value : state.values) {              bh.consume(state.map.get(value));          }      }      @Benchmark      public void hashMap(HashMapState state, Blackhole bh) {          for (String value : state.values) {              bh.consume(state.map.get(value));          }      }  }
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# JMH version: 1.33  # VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724  Benchmark                  Mode  Cnt      Score      Error  Units  EnumMapBenchmark.enumMap  thrpt   25  22159.232 ± 1268.800  ops/s  EnumMapBenchmark.hashMap  thrpt   25  14528.555 ± 1323.610  ops/s
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很明显,使用 Enum 作为 key 的性能比使用 String 作为 key 的性能高出 1.5 倍。但是仍然要根据实际情况考虑是否使用 EnumMap 和 EnumSet。

 使用高版本 JDK

String 类应该是 Java 中使用频率最高的类了,但是 Java 8 中的  String 实现相比高版本 JDK ,则占用空间更多,性能更低。

下面测试 String 转 bytes 和 bytes 转 String 在 Java 8 以及 Java 11 中的性能开销。 

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/**   * @author https://www.wdbyte.com   * @date 2021/12/23   */  @State(Scope.Benchmark)  @Warmup(iterations = 3, time = 3)  @Measurement(iterations = 5, time = 3)  public class StringInJdk {      @Param({"10000"})      private int size;      private String[] stringArray;      private List<byte[]> byteList;      @Setup(Level.Trial)      public void setup() {          byteList = new ArrayList<>(size);          stringArray = new String[size];         for (int i = 0; i < size; i++) {              String uuid = UUID.randomUUID().toString();              stringArray[i] = uuid;              byteList.add(uuid.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));          }      }      @Benchmark      public void byteToString(Blackhole bh) {          for (byte[] bytes : byteList) {              bh.consume(new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8));          }      }      @Benchmark      public void stringToByte(Blackhole bh) {          for (String s : stringArray) {              bh.consume(s.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));          }      }  }
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# JMH version: 1.33  # VM version: JDK 1.8.0_151, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.151-b12  Benchmark                 (size)   Mode  Cnt     Score     Error  Units  StringInJdk.byteToString   10000  thrpt   25  2396.713 ± 133.500  ops/s  StringInJdk.stringToByte   10000  thrpt   25  1745.060 ±  16.945  ops/s  # JMH version: 1.33  # VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724  Benchmark                 (size)   Mode  Cnt     Score     Error  Units  StringInJdk.byteToString   10000  thrpt   25  5711.954 ±  41.865  ops/s  StringInJdk.stringToByte   10000  thrpt   25  8595.895 ± 704.004  ops/s
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可以看到在 bytes 转 String 操作上,Java 17 的性能是 Java 8 的 2.5 倍左右,而 String 转 bytes 操作,Java 17 的性能是 Java 8 的 5 倍。关于字符串的操作非常基础,随处可见,可见高版本的优势十分明显。 

 

46    2021-12-29 11:06:25    Java 代码 技巧