java - 为什么返回 Java 对象引用比返回原语慢得多

Question

我们正在开发一个对延迟敏感的应用程序，并且一直在对各种方法进行微基准测试(使用 jmh)。在对查找方法进行微基准测试并对结果感到满意后，我实现了最终版本，却发现最终版本比我刚刚进行基准测试的速度慢 3 倍。

罪魁祸首是实现的方法返回的是 enum 对象而不是 int。这是基准代码的简化版本:

@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
@State(Scope.Thread)
public class ReturnEnumObjectVersusPrimitiveBenchmark {

    enum Category {
        CATEGORY1,
        CATEGORY2,
    }

    @Param( {"3", "2", "1" })
    String value;

    int param;

    @Setup
    public void setUp() {
        param = Integer.parseInt(value);
    }

    @Benchmark
    public int benchmarkReturnOrdinal() {
        if (param < 2) {
            return Category.CATEGORY1.ordinal();
        }
        return Category.CATEGORY2.ordinal();        
    }


    @Benchmark
    public Category benchmarkReturnReference() {
        if (param < 2) {
            return Category.CATEGORY1;
        }
        return Category.CATEGORY2;      
    }


    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
            Options opt = new OptionsBuilder().include(ReturnEnumObjectVersusPrimitiveBenchmark.class.getName()).warmupIterations(5)
                .measurementIterations(4).forks(1).build();
        new Runner(opt).run();
    }

}

以上的基准测试结果:

# VM invoker: C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_40\jre\bin\java.exe
# VM options: -Dfile.encoding=UTF-8

Benchmark                   (value)   Mode  Samples     Score     Error   Units
benchmarkReturnOrdinal            3  thrpt        4  1059.898 ±  71.749  ops/us
benchmarkReturnOrdinal            2  thrpt        4  1051.122 ±  61.238  ops/us
benchmarkReturnOrdinal            1  thrpt        4  1064.067 ±  90.057  ops/us
benchmarkReturnReference          3  thrpt        4   353.197 ±  25.946  ops/us
benchmarkReturnReference          2  thrpt        4   350.902 ±  19.487  ops/us
benchmarkReturnReference          1  thrpt        4   339.578 ± 144.093  ops/us

只需更改函数的返回类型，性能就几乎提高了 3 倍。

我认为返回枚举对象与整数之间的唯一区别是一个返回一个 64 位值(引用)，另一个返回一个 32 位值。我的一位同事猜测返回枚举会增加额外的开销，因为需要跟踪潜在 GC 的引用。 (但鉴于枚举对象是静态最终引用，它需要这样做似乎很奇怪)。

性能差异的解释是什么？

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更新

我分享了 maven 项目 here这样任何人都可以克隆它并运行基准测试。如果有人有时间/兴趣，看看其他人是否可以复制相同的结果会很有帮助。 (我已经在 2 台不同的机器上进行了复制，Windows 64 和 Linux 64，两者都使用 Oracle Java 1.7 JVM 的风格)。 @ZhekaKozlov 说他没有看到这些方法之间有任何区别。

运行:(克隆存储库后)

mvn clean install
java -jar .\target\microbenchmarks.jar function.ReturnEnumObjectVersusPrimitiveBenchmark -i 5 -wi 5 -f 1

Answer 1

TL;DR:你不应该盲目相信任何事情。

首先要做的是:在得出结论之前验证实验数据非常重要。仅仅声称某些东西快/慢 3 倍是奇怪的，因为您确实需要跟进性能差异的原因，而不仅仅是相信数字。这对于像您这样的纳米基准尤其重要。

其次，实验者应该清楚地了解他们控制什么，不控制什么。在您的特定示例中，您从 @Benchmark 方法返回值，但是您能否合理地确定外部调用者将对原始和引用执行相同的操作？如果您问自己这个问题，那么您会意识到您基本上是在测量测试基础架构。

言归正传。在我的机器上(i5-4210U，Linux x86_64，JDK 8u40)，测试结果:

Benchmark                    (value)   Mode  Samples  Score   Error   Units
...benchmarkReturnOrdinal          3  thrpt        5  0.876 ± 0.023  ops/ns
...benchmarkReturnOrdinal          2  thrpt        5  0.876 ± 0.009  ops/ns
...benchmarkReturnOrdinal          1  thrpt        5  0.832 ± 0.048  ops/ns
...benchmarkReturnReference        3  thrpt        5  0.292 ± 0.006  ops/ns
...benchmarkReturnReference        2  thrpt        5  0.286 ± 0.024  ops/ns
...benchmarkReturnReference        1  thrpt        5  0.293 ± 0.008  ops/ns

好的，所以引用测试看起来慢了 3 倍。但是等等，它使用的是旧的 JMH (1.1.1)，让我们更新到当前最新的 (1.7.1):

Benchmark                    (value)   Mode  Cnt  Score   Error   Units
...benchmarkReturnOrdinal          3  thrpt    5  0.326 ± 0.010  ops/ns
...benchmarkReturnOrdinal          2  thrpt    5  0.329 ± 0.004  ops/ns
...benchmarkReturnOrdinal          1  thrpt    5  0.329 ± 0.004  ops/ns
...benchmarkReturnReference        3  thrpt    5  0.288 ± 0.005  ops/ns
...benchmarkReturnReference        2  thrpt    5  0.288 ± 0.005  ops/ns
...benchmarkReturnReference        1  thrpt    5  0.288 ± 0.002  ops/ns

糟糕，现在它们只是稍微慢了一点。顺便说一句，这也告诉我们测试是受基础设施约束的。好的，我们能看看到底发生了什么吗？

如果您构建基准，并查看究竟调用了您的 @Benchmark 方法，那么您会看到如下内容:

public void benchmarkReturnOrdinal_thrpt_jmhStub(InfraControl control, RawResults result, ReturnEnumObjectVersusPrimitiveBenchmark_jmh l_returnenumobjectversusprimitivebenchmark0_0, Blackhole_jmh l_blackhole1_1) throws Throwable {
    long operations = 0;
    long realTime = 0;
    result.startTime = System.nanoTime();
    do {
        l_blackhole1_1.consume(l_longname.benchmarkReturnOrdinal());
        operations++;
    } while(!control.isDone);
    result.stopTime = System.nanoTime();
    result.realTime = realTime;
    result.measuredOps = operations;
}

l_blackhole1_1 有一个 consume 方法，它“使用”这些值(有关基本原理，请参见 Blackhole)。 Blackhole.consume 有 references 的重载和 primitives ，仅此一项就足以证明性能差异是合理的。

这些方法看起来不同是有原因的:它们试图尽可能快地处理它们的论点类型。即使我们尝试匹配它们，它们也不一定表现出相同的性能特征，因此新 JMH 的结果更加对称。现在，您甚至可以转到 -prof perfasm 来查看为您的测试生成的代码，并了解为什么性能会有所不同，但这超出了这里的重点。

如果您真的想了解返回原语和/或引用在性能方面有何不同，您需要进入一个可怕的灰色地带 细致入微的性能基准测试。例如。类似这样的测试:

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(5)
public class PrimVsRef {

    @Benchmark
    public void prim() {
        doPrim();
    }

    @Benchmark
    public void ref() {
        doRef();
    }

    @CompilerControl(CompilerControl.Mode.DONT_INLINE)
    private int doPrim() {
        return 42;
    }

    @CompilerControl(CompilerControl.Mode.DONT_INLINE)
    private Object doRef() {
        return this;
    }

}

...对于原语和引用产生相同的结果:

Benchmark       Mode  Cnt  Score   Error  Units
PrimVsRef.prim  avgt   25  2.637 ± 0.017  ns/op
PrimVsRef.ref   avgt   25  2.634 ± 0.005  ns/op

正如我上面所说，这些测试需要跟进结果的原因。在这种情况下，两者生成的代码几乎相同，这就解释了结果。

主要:

                  [Verified Entry Point]
 12.69%    1.81%    0x00007f5724aec100: mov    %eax,-0x14000(%rsp)
  0.90%    0.74%    0x00007f5724aec107: push   %rbp
  0.01%    0.01%    0x00007f5724aec108: sub    $0x30,%rsp         
 12.23%   16.00%    0x00007f5724aec10c: mov    $0x2a,%eax   ; load "42"
  0.95%    0.97%    0x00007f5724aec111: add    $0x30,%rsp
           0.02%    0x00007f5724aec115: pop    %rbp
 37.94%   54.70%    0x00007f5724aec116: test   %eax,0x10d1aee4(%rip)        
  0.04%    0.02%    0x00007f5724aec11c: retq  

引用:

                  [Verified Entry Point]
 13.52%    1.45%    0x00007f1887e66700: mov    %eax,-0x14000(%rsp)
  0.60%    0.37%    0x00007f1887e66707: push   %rbp
           0.02%    0x00007f1887e66708: sub    $0x30,%rsp         
 13.63%   16.91%    0x00007f1887e6670c: mov    %rsi,%rax     ; load "this"
  0.50%    0.49%    0x00007f1887e6670f: add    $0x30,%rsp
  0.01%             0x00007f1887e66713: pop    %rbp
 39.18%   57.65%    0x00007f1887e66714: test   %eax,0xe3e78e6(%rip)
  0.02%             0x00007f1887e6671a: retq   

[讽刺] 看看这有多容易! [/讽刺]

模式是:问题越简单，你就越需要努力做出合理可靠的答案。