java.util.Random 使计算速度提高 100 倍？

Question

这个问题已经有答案了:

How do I write a correct micro-benchmark in Java? (11 个回答)

已关闭 4 年前。

我完全无法言语，我不知道发生了什么......

//import java.util.Random;

public class TestInProgress {
    public static void main(String[] args) {
        long start, end;
        long average;

//      Random random= new Random();

    for(int j=0; j<5; j++) {

        average= 0L;
        for(int i=0; i<100; i++) {

            start= System.nanoTime();
                double temp= fastComputeSigm(0.0);
            end= System.nanoTime();
            average+= (end - start);
        }

        average= average/ 100L;
        System.out.println("AVERAGE FASTCOMPUTE: "+average);

        average= 0L;
        for(int i=0; i<100; i++) {

            start= System.nanoTime();
                double temp= Math.exp(0.0)/(1.0 + Math.exp(0.0));
            end= System.nanoTime();

            average+= (end - start);
        }

        average= average / 100L;
        System.out.println("AVERAGE SIGMOID: "+average);
    }
}

static double fastComputeSigm(double value) {
    return 0.0;
}

}

最令人惊讶的是输出:

AVERAGE FASTCOMPUTE: 98 AVERAGE SIGMOID: 38625 AVERAGE FASTCOMPUTE: 106 AVERAGE SIGMOID: 65 AVERAGE FASTCOMPUTE: 299 AVERAGE SIGMOID: 201 AVERAGE FASTCOMPUTE: 36 AVERAGE SIGMOID: 65 AVERAGE FASTCOMPUTE: 53 AVERAGE SIGMOID: 57

看到了吗？我取消注释 Random (及其导入)你会期待什么？输出:

AVERAGE FASTCOMPUTE: 90 AVERAGE SIGMOID: 324 AVERAGE FASTCOMPUTE: 131 AVERAGE SIGMOID: 73 AVERAGE FASTCOMPUTE: 217 AVERAGE SIGMOID: 36 AVERAGE FASTCOMPUTE: 53 AVERAGE SIGMOID: 12 AVERAGE FASTCOMPUTE: 53 AVERAGE SIGMOID: 69

我在 eclipse Oxygen.3a 版本 (4.7.3a) 上尝试过这个我正在使用java 10.0.2我的电脑配备 Intel Core i5-7300HQ具有这些高速缓存存储器:L1 256、L2 1024、L3 6M我在 Windows 10 上运行

注意:我尝试使用 j<1,2,3,... 多次进行 forloop 没有帮助第一个 sigmoid 总是有荒谬的时间长度

编辑:尝试使用 Windows 命令行(javac 和 java)启动它，结果相同

Answer 1

一般来说，指出微基准测试的棘手之处的评论是正确的，您应该使用 JMH。在这种特殊情况下，您的计时/基准测试代码似乎引入了本来就不存在的延迟。

这是代码的压缩版本，它演示了该问题不是由使用 Random 触发的，而是由使用 System.nanoTime() (其中Random() 内部调用)

public static void main(String[] args) {
    long start, end, average;
    double temp = 0;

    // start = System.nanoTime();

    average = 0L;
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        start = System.nanoTime();
        temp += Math.exp(0.0) / (1.0 + Math.exp(0.0));
        end = System.nanoTime();

        average += (end - start);
        // System.out.println(i + " " + (end - start));
    }
    System.out.println("AVERAGE: " + (average / 100));
    System.out.println("temp: " + temp);
}

当我取消注释 start = System.nanoTime() 时，我观察到了 100 倍的加速 - 此时，重要的是要记住这里的单位是纳秒，所以我们对于运行时在后台执行的操作非常敏感。如果取消注释 System.out.println(i + ""+ (end - start));，您会看到偶尔出现的打嗝，这是导致整个速度变慢的原因。虽然追查这个问题的原因可能很有趣，但以下版本的代码表明这是由于测量而不是核心功能造成的，因此您可能需要确保这是您想要的想把自己的时间花在 [1] 上:

public static void main(String[] args) {
    double temp = 0;

    long start = System.nanoTime();

    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        temp += Math.exp(0.0) / (1.0 + Math.exp(0.0));
    }

    System.out.println("AVERAGE: " + ((System.nanoTime() - start) / 100));
    System.out.println("temp: " + temp);
} 

此处的 AVERAGE 值与之前的版本类似，但未注释 start = System.nanoTime()。

[1] 如果您有兴趣深入研究这一特定行为，请尝试在使用禁用编译器的 -Xint VM 选项运行时对测试进行计时。