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现场：

  • 我正在使用 XStream，它经常使用 System.identityHashCode。
  • 我已从 IBM Java 1.5 迁移到 Oracle Java 7

问题：

我看到了一个性能问题，并且发现 System.identityHashCode 可能是我的问题。

问题：

  • 有什么好的解释为什么我看到新 Java 的性能下降（以及从 IBM 到 Oracle 的变化）？
  • 我如何绕过这个瓶颈？

以下是我的基准测试（都在相同的硬件上运行）：

32 bit Oracle Java 7

System.identityHashCode: 517669471 - 51ns
Object.hashCode: 491220730 - 49ns

64 bit Oracle Java 7:

System.identityHashCode: 353134647 - 35ns
Object.hashCode: 339331774 - 33ns

IBM Java 1.5

System.identityHashCode: 19241979 - 1ns
Object.hashCode: 89621026 - 8ns

基准测试程序的来源是：

import java.util.*;

public class HashCodeTest
{
  static int ITS = 10000000;
  static Object O = new Object();

  public static void main(String[] args)
  {
    TreeSet<Integer> large = new TreeSet<Integer>();
    Random ran = new Random();
    for (int i=0; i<10000; i++) {
      large.add(ran.nextInt());
    }

    testIdentityHashCode(large);
    testHashCode(large);
    testIdentityHashCode(large);
    testHashCode(large);
  }

  protected static void testIdentityHashCode(TreeSet<Integer> large)
  {
    long start = System.nanoTime();
    for (int i=0; i<ITS; i++) {
      Object o = new Container(large);
      System.identityHashCode(o);
    }
    long end = System.nanoTime();
    System.out.println("System.identityHashCode: " + (end-start) + " - " + (end-start)/ITS + "ns");
  }

  protected static void testHashCode(TreeSet<Integer> large)
  {
    long start = System.nanoTime();
    for (int i=0; i<ITS; i++) {
      Object o = new Container(large);
      o.hashCode();
    }
    long end = System.nanoTime();

    System.out.println("Object.hashCode: " + (end-start) + " - " + (end-start)/ITS + "ns");
  }

  private static class Container {
    private final Object o;

    public Container(Object o)
    {
      this.o = o;
    }
  }
}
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1 回答 1

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您看到这种差异可能是因为 System.identityHashCode 需要一些时间才能被内联和/或 Object.hashCode 被内联到您的方法中。另外，您实际上是在测量分配时间，因为您在循环的每一步都实例化了一个对象。

尝试这个：

public class HCTests {

static int ITS = 1000;

@Test
public void run() {

    Object[] o = newArray(1000);

    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        timeHash(o);
    }

    System.out.println("----------------");

    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        timeHash(newArray(1000));
    }

}

private Object[] newArray(int max) {
    Object[] o = new Object[max];

    for (int i = 0; i < o.length; i++) {
        o[i] = new Object();
    }

    return o;
}

private void timeHash(Object[] o) {
    //store the hashes to avoid possible dead-code elimination
    int[] hashes=new int[o.length];
    long start = System.nanoTime();

    for (int j = 0; j < ITS; j++) {
        for (int i = 0; i < o.length; i++) {
            hashes[i]=System.identityHashCode(o);
        }
    }

    long elapsed = System.nanoTime() - start;

    System.out.println("Elapsed " + elapsed + "(ns). Avg: " + (float)elapsed
            / (o.length * ITS));

    for (int i : hashes) {
        if(i==0) {
            System.out.println("Ooops, got 0 hashCode!!!");
        }
    }
}}

对于我得到的第一个循环的输出（旧 Intel Core 2 Duo 2.1GHz）

经过 7557271(ns)。平均：7.557271
经过 18508470（ns）。平均：18.50847
...
经过 2026678（ns）。平均：2.026678

在第二个循环我得到

经过 2142041（ns）。平均：2.142041
经过 1951888（ns）。平均：1.951888
经过 1929891（ns）。平均：1.929891
经过 1934779（ns）。平均：1.934779
经过 1993438（ns）。平均：1.993438
经过 2133732（ns）。平均：2.133732
经过 1995882（ns）。平均：1.995882
经过 2326329（ns）。平均：2.326329
经过 1939178（ns）。平均：1.939178
经过 2275980（ns）。平均：2.275981

于 2014-03-11T12:51:27.513 回答