- iOS/Objective-C 元类和类别
- objective-c - -1001 错误,当 NSURLSession 通过 httpproxy 和/etc/hosts
- java - 使用网络类获取 url 地址
- ios - 推送通知中不播放声音
我已经对 Streams 进行了一些测试,特别是对 nio-package 的 DirectoryStreams 进行了测试。我只是尝试获取按上次修改日期和大小排序的目录中所有文件的列表。
旧 File.listFiles() 的 JavaDoc 声明了一个 Note到 Files 中的方法:
Note that the Files class defines the newDirectoryStream method to open a directory and iterate over the names of the files in the directory. This may use less resources when working with very large directories.
我多次运行下面的代码(下面的前三次):
第一次运行:
Run time of Arrays.sort: 1516
Run time of Stream.sorted as Array: 2912
Run time of Stream.sorted as List: 2875
第二次运行:
Run time of Arrays.sort: 1557
Run time of Stream.sorted as Array: 2978
Run time of Stream.sorted as List: 2937
第三轮:
Run time of Arrays.sort: 1563
Run time of Stream.sorted as Array: 2919
Run time of Stream.sorted as List: 2896
我的问题是:为什么流的表现如此糟糕?
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.io.UncheckedIOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.nio.file.attribute.FileTime;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
public class FileSorter {
// This sorts from old to young and from big to small
Comparator<Path> timeSizeComparator = (Path o1, Path o2) -> {
int sorter = 0;
try {
FileTime lm1 = Files.getLastModifiedTime(o1);
FileTime lm2 = Files.getLastModifiedTime(o2);
if (lm2.compareTo(lm1) == 0) {
Long s1 = Files.size(o1);
Long s2 = Files.size(o2);
sorter = s2.compareTo(s1);
} else {
sorter = lm1.compareTo(lm2);
}
} catch (IOException ex) {
throw new UncheckedIOException(ex);
}
return sorter;
};
public String[] getSortedFileListAsArray(Path dir) throws IOException {
Stream<Path> stream = Files.list(dir);
return stream.sorted(timeSizeComparator).
map(Path::getFileName).map(Path::toString).toArray(String[]::new);
}
public List<String> getSortedFileListAsList(Path dir) throws IOException {
Stream<Path> stream = Files.list(dir);
return stream.sorted(timeSizeComparator).
map(Path::getFileName).map(Path::toString).collect(Collectors.
toList());
}
public String[] sortByDateAndSize(File[] fileList) {
Arrays.sort(fileList, (File o1, File o2) -> {
int r = Long.compare(o1.lastModified(), o2.lastModified());
if (r != 0) {
return r;
}
return Long.compare(o1.length(), o2.length());
});
String[] fileNames = new String[fileList.length];
for (int i = 0; i < fileNames.length; i++) {
fileNames[i] = fileList[i].getName();
}
return fileNames;
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
// File (io package)
File f = new File("C:\\Windows\\system32");
// Path (nio package)
Path dir = Paths.get("C:\\Windows\\system32");
FileSorter fs = new FileSorter();
long before = System.currentTimeMillis();
String[] names = fs.sortByDateAndSize(f.listFiles());
long after = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Run time of Arrays.sort: " + ((after - before)));
long before2 = System.currentTimeMillis();
String[] names2 = fs.getSortedFileListAsArray(dir);
long after2 = System.currentTimeMillis();
System.out.
println("Run time of Stream.sorted as Array: " + ((after2 - before2)));
long before3 = System.currentTimeMillis();
List<String> names3 = fs.getSortedFileListAsList(dir);
long after3 = System.currentTimeMillis();
System.out.
println("Run time of Stream.sorted as List: " + ((after3 - before3)));
}
}
应用 Peter 的代码后,我得到了以下结果:
Run time of Arrays.sort: 1615
Run time of Stream.sorted as Array: 3116
Run time of Stream.sorted as List: 3059
Run time of Stream.sorted as List with caching: 378
在对 Peter 的解决方案做了一些研究之后,我可以说,用 for ex 读取文件属性。 Files.getLastModified 必须是一个沉重的紧缩。仅将 Comparator 中的那部分更改为:
Comparator<Path> timeSizeComparator = (Path o1, Path o2) -> {
File f1 = o1.toFile();
File f2 = o2.toFile();
long lm1 = f1.lastModified();
long lm2 = f2.lastModified();
int cmp = Long.compare(lm2, lm1);
if (cmp == 0) {
cmp = Long.compare(f2.length(), f1.length());
}
return cmp;
};
在我的电脑上获得更好的结果:
Run time of Arrays.sort: 1968
Run time of Stream.sorted as Array: 1999
Run time of Stream.sorted as List: 1975
Run time of Stream.sorted as List with caching: 488
但是如您所见,缓存对象是最好的方法。正如 jtahlborn 提到的,它是一种稳定的排序。
经过更多的研究,我发现 Files.lastModified 和 Files.size 方法都在同一件事上做了大量工作:属性。所以我做了三个版本的 PathInfo 类来测试:
将其全部放入一个循环中,每次执行 100 次,我得出了这些结果:
After doing all hundred times
Mean performance of Peters solution: 432.26
Mean performance of old File solution: 343.11
Mean performance of read attribute object once solution: 255.66
最佳解决方案的 PathInfo 构造函数中的代码:
public PathInfo(Path path) {
try {
// read the whole attributes once
BasicFileAttributes bfa = Files.readAttributes(path, BasicFileAttributes.class);
fileName = path.getFileName().toString();
modified = bfa.lastModifiedTime().toMillis();
size = bfa.size();
} catch (IOException ex) {
throw new UncheckedIOException(ex);
}
}
我的结果:从不读取属性两次,并且在对象中缓存是性能爆发。
最佳答案
Files.list() 是一个 O(N) 操作,而排序是 O(N log N)。更重要的是排序中的操作。鉴于比较不做同样的事情,这是最可能的解释。 C:/Windows/System32 下有很多具有相同修改日期的文件,这意味着将经常检查大小。
为了表明大部分时间不花在 FIles.list(dir) 流中,我优化了比较,因此每个文件只获取一次关于文件的数据。
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.io.UncheckedIOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.nio.file.attribute.FileTime;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
public class FileSorter {
// This sorts from old to young and from big to small
Comparator<Path> timeSizeComparator = (Path o1, Path o2) -> {
int sorter = 0;
try {
FileTime lm1 = Files.getLastModifiedTime(o1);
FileTime lm2 = Files.getLastModifiedTime(o2);
if (lm2.compareTo(lm1) == 0) {
Long s1 = Files.size(o1);
Long s2 = Files.size(o2);
sorter = s2.compareTo(s1);
} else {
sorter = lm1.compareTo(lm2);
}
} catch (IOException ex) {
throw new UncheckedIOException(ex);
}
return sorter;
};
public String[] getSortedFileListAsArray(Path dir) throws IOException {
Stream<Path> stream = Files.list(dir);
return stream.sorted(timeSizeComparator).
map(Path::getFileName).map(Path::toString).toArray(String[]::new);
}
public List<String> getSortedFileListAsList(Path dir) throws IOException {
Stream<Path> stream = Files.list(dir);
return stream.sorted(timeSizeComparator).
map(Path::getFileName).map(Path::toString).collect(Collectors.
toList());
}
public String[] sortByDateAndSize(File[] fileList) {
Arrays.sort(fileList, (File o1, File o2) -> {
int r = Long.compare(o1.lastModified(), o2.lastModified());
if (r != 0) {
return r;
}
return Long.compare(o1.length(), o2.length());
});
String[] fileNames = new String[fileList.length];
for (int i = 0; i < fileNames.length; i++) {
fileNames[i] = fileList[i].getName();
}
return fileNames;
}
public List<String> getSortedFile(Path dir) throws IOException {
return Files.list(dir).map(PathInfo::new).sorted().map(p -> p.getFileName()).collect(Collectors.toList());
}
static class PathInfo implements Comparable<PathInfo> {
private final String fileName;
private final long modified;
private final long size;
public PathInfo(Path path) {
try {
fileName = path.getFileName().toString();
modified = Files.getLastModifiedTime(path).toMillis();
size = Files.size(path);
} catch (IOException ex) {
throw new UncheckedIOException(ex);
}
}
@Override
public int compareTo(PathInfo o) {
int cmp = Long.compare(modified, o.modified);
if (cmp == 0)
cmp = Long.compare(size, o.size);
return cmp;
}
public String getFileName() {
return fileName;
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
// File (io package)
File f = new File("C:\\Windows\\system32");
// Path (nio package)
Path dir = Paths.get("C:\\Windows\\system32");
FileSorter fs = new FileSorter();
long before = System.currentTimeMillis();
String[] names = fs.sortByDateAndSize(f.listFiles());
long after = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Run time of Arrays.sort: " + ((after - before)));
long before2 = System.currentTimeMillis();
String[] names2 = fs.getSortedFileListAsArray(dir);
long after2 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Run time of Stream.sorted as Array: " + ((after2 - before2)));
long before3 = System.currentTimeMillis();
List<String> names3 = fs.getSortedFileListAsList(dir);
long after3 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Run time of Stream.sorted as List: " + ((after3 - before3)));
long before4 = System.currentTimeMillis();
List<String> names4 = fs.getSortedFile(dir);
long after4 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Run time of Stream.sorted as List with caching: " + ((after4 - before4)));
}
}
这是在我的笔记本电脑上打印的。
Run time of Arrays.sort: 1980
Run time of Stream.sorted as Array: 1295
Run time of Stream.sorted as List: 1228
Run time of Stream.sorted as List with caching: 185
可以看到,大约85%的时间花在了反复获取文件的修改日期和大小上。
关于java - 为什么 java DirectoryStream 执行这么慢?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30920479/
自己试试看: import pandas as pd s=pd.Series(xrange(5000000)) %timeit s.loc[[0]] # You need pandas 0.15.1
我最近开始使用 Delphi 中的 DataSnap 来生成 RESTful Web 服务。在遵循 Marco Cantu 本人和互联网上其他几个人的指导后,我成功地使整个“链条”正常工作。 但是有一
我一直在为操作系统类(class)编写以下代码,但结果有些奇怪。该代码创建x线程并同时运行它们,以便将两个平方矩阵相乘。每个线程将输入矩阵的Number_of_rows/Number_of_threa
我正在尝试确定何时使用 parallel包以加快运行某些分析所需的时间。我需要做的一件事是创建矩阵,比较具有不同行数的两个数据框中的变量。我在 StackOverflow 上问了一个关于有效方法的问题
我最近对我的代码进行了一些清理,并在此过程中更改了此内容(不完全是真实的代码): read = act readSTRef test1 term i var = do t v^!terms.
我正在计时查询和同一个查询的执行时间,分页。 foreach (var x in productSource.OrderBy(p => p.AdminDisplayName) .Wher
我正在开发一个项目 (WPF),我有一个 Datagrid 从数据库加载超过 5000 条记录,所以我使用 BackgroundWorker 来通知用户数据正在加载,但它太慢了,我需要等待将近 2分钟
我在查询中添加 ORDER BY 时遇到问题。没有 ORDER BY 查询大约需要 26ms,一旦我添加 ORDER BY,它大约需要 20s。 我尝试了几种不同的方法,但似乎可以减少时间。 尝试 F
我是 Android 开发新手,遇到了性能问题。当我的 GridView 有太多项目时,它会变得有点慢。有什么方法可以让它运行得更快一些吗? 这是我使用的代码: 适配器: public class C
这里的要点是: 1.设置query_cache_type = 0;重置查询缓存; 2.在 heidisql(或任何其他客户端 UI)中运行任何查询 --> 执行,例如 45 毫秒 3.使用以下代码运行
想象下表: CREATE TABLE drops( id BIGSERIAL PRIMARY KEY, loc VARCHAR(5) NOT NULL, tag INT NOT
我的表 test_table 中的示例数据: date symbol value created_time 2010-01-09 symbol1
首先,如果已经有人问过这个问题,我深表歉意,至少我找不到任何东西。 无论如何,我将每 5 分钟运行一次 cron 任务。该脚本加载 79 个外部页面,而每个页面包含大约 200 个我需要在数据库中检查
我有下面的 SQL 代码,它来自 MySQL 数据库。现在它给了我期望的结果,但是查询很慢,我想我应该在进一步之前加快这个查询的速度。 表agentstatusinformation有: PKEY(主
我需要获取一个对象在 Core Data 中数千个其他对象之间的排名。现在,这是我的代码: - (void)rankMethod { //Fetch all objects NSFet
我正在编写一个应用程序,我需要在其中读取用户的地址簿并显示他所有联系人的列表。我正在测试的 iPhone 有大约 100 个联系人,加载联系人确实需要很多时间。 ABAddressBookRef ad
我正在使用 javascript 将 160 行添加到包含 10 列的表格中。如果我这样做: var cellText = document.createTextNode(value); cell.a
我是 Swift 的新手,我已经设置了一个 tableView,它从 JSON 提要中提取数据并将其加载到表中。 表格加载正常,但是当表格中有超过 10 个单元格时,它会变得缓慢且有些滞后,特别是它到
我在 InitializeCulture 和 Page_PreInit 事件之间的 asp.net 页面中遇到性能问题。当我重写 DeterminePostBackMode() 时,我发现问题出在 b
我在 Hetzner 上有一个带有 256GB RAM 6 个 CPU(12 个线程) 的专用服务器,它位于德国。我有 CENTOS 7.5。 EA4。 我的问题是 SSL。每天大约 2 小时,我们在
我是一名优秀的程序员,十分优秀!