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我试图编写一个相当通用的测试框架来分析一组函数，但遇到了一个我无法在下面详细说明的问题。

这个概念很简单。我创建了一个Test抽象类：

public abstract class Test {
    private final String name;

    public Test(String name) {
        this.name = name;
    }

    public abstract void test();
}

然后，我有一个主测试类，包含一些配置信息和运行测试的循环。

public class MyTestClass {
    public static double staticMethod1(Quat4f q) {
        double angle;

        float dirW = q.w;

        if (q.w * q.w + q.y * q.y > 0.0f) {
            if (q.w > 0.f && q.y < 0.0f)
                dirW *= -1.0f;

            angle = 2.0f * Math.acos(dirW);
        } else {
            angle = 0.0f;
        }

        return angle / 6.283f * 100.f;
    }

    public static double staticMethod2(Quat4f q) {
        AxisAngle4f axisAngle = new AxisAngle4f();
        axisAngle.set(q);
        return axisAngle.angle / 6.283f * 100.f;
    }

    public static final void main(String[] args) {
        final Quat4f quaternion = new Quat4f(0, 0, 0, 1);

        Test[] tests = new Test[] {
            new Test("staticMethod1") {
                @Override
                public void test() {
                    staticMethod1(quaternion);
                }
            },
            new Test("staticMethod2") {
                @Override
                public void test() {
                    staticMethod2(quaternion);
                }
            }
        };

        long startTime = 0;
        int repeat = 10; //How many times to repeat each iteration.
        int[] tiers = new int[] { 1000, 10000, 100000, 1000000 };
        long[][][] times = new long[tests.length][tiers.length][iterations];

        for (int testIndex = 0; testIndex < tests.length; testIndex++) {
            for (int tierIndex = 0; tierIndex < tiers.length; tierIndex++) {
                for (int r = 0; r < repeat; r++) {
                    startTime = System.nanoTime();

                    for (int i = 0; i < tiers[tierIndex]; i++) {
                        tests[testIndex].run(); //run the test
                    }

                    times[testIndex][tierIndex][r] = System.nanoTime() - startTime; //Stash the execution time in the array.
                }
            }
        }
    }
}

查看这段代码，您可能想知道为什么该Test.run()方法调用静态方法。那是因为最初我只是将硬编码调用嵌入到循环内的静态方法中。而不是打电话，tests[testIndex].run()我会staticMethod1(quaternion)在那里明确地打电话。这也意味着为每个方法重复这个循环代码——这导致我创建抽象基类，以便我可以创建一个回调数组来测试。

观察

因此，在切换到使用回调Test类之后，我没有显式调用静态函数，而是观察到两件事：

  • 每次调用的执行时间大大增加
  • 执行时间几乎没有那么一致。

静态结果

这是我显式调用静态方法时的输出表（所有时间都以纳秒为单位）：

1000    10000   100000  1000000 
staticMethod1
315358  424208  1451141 14495864    
125334  410525  1483797 14657896    
125956  412079  1445543 14702681    
150837  413012  1473845 14677179    
126578  412080  1419419 14415313    
126268  413323  1450830 14600361    
125645  411457  1437147 14504261    
126889  414257  1431548 14402563    
129689  420476  1476954 14548734    
848417  425453  1471046 14409715    

staticMethod2
1528581 1031287 3137712 2180755 
228899  303540  218947  2227406 
228276  303228  218324  2232071 
235118  301362  218324  2174224 
226411  317534  218636  2180133 
226410  302918  218946  2143434 
253779  302606  219879  2116689 
226099  349257  219880  2108913 
240717  303228  218946  2150899 
250358  303228  218946  2159607

回调结果

这是相同的代码，仅从我的抽象基Test类执行：

1000    10000   100000  1000000 
staticMethod1
360453  454686  1985445 15699447    
155191  449400  1639298 15048205    
152391  449089  1576165 15128134    
175095  451888  1537289 15300429    
156746  466816  1600734 15190645    
157989  464950  1641476 15483610    
157368  452198  1559681 15316290    
157990  460285  1572122 15402439    
157367  527773  1538222 15078995    
878274  454065  1548485 15077439    

staticMethod2
1519562 1101263 1674130 8842756 
274616  335883  1481309 8728930 
285190  339616  1471046 8842135 
291721  334950  1280089 8591155 
294831  347391  1339491 13402065    
332152  343970  1299683 10950426    
300429  326553  1252100 7778814 
285190  324999  1365615 8569385 
297008  341792  1284133 7734030 
283324  326554  1327984 11505256

重新审视问题

我能够形成的唯一猜想是，这可能与 Java 堆栈框架概念有关。我真的在找人来深入分析为什么会发生这种情况。

这些截然不同的结果可能会导致什么结果？

我从家里的电脑上重新运行了测试，所以我想我会重新发布这些结果以确保准确性。

回调（静态方法 1，静态方法 2）

1000    10000   100000  1000000 
staticMethod1
629020  688864  3016204 40796517    
348542  589891  2662401 39673949    
355447  611921  3559403 39613447    
416936  617511  4022701 39335929    
412660  635267  4290355 38862108    
409702  751996  4055583 38823967    
405426  761202  4063803 38998238    
410030  760545  4024016 39131407    
411346  656640  3877366 38737489    
1794991 723060  4139759 38286028    

staticMethod2
2219818 4198617 2526272 15647236    
735555  1939011 2651879 14482251    
761860  445542  2480238 12990096    
734569  222607  2437822 14278058    
734898  264366  2323394 23561771    
743118  220633  2739672 15669266    
746734  224909  5159080 12916113    
781918  223593  2342794 14843616    
789481  229512  2740658 13400784    
865108  227210  5202155 22015033

回调（静态方法 2，静态方法 1）

1000    10000   100000  1000000 
staticMethod2
2159974 1598690 4343951 4011522 
755284  484013  4646131 3989491 
779945  460667  390302  4114111 
866752  469874  413318  3833963 
911141  495193  433376  4024016 
878918  468230  424827  4162118 
892070  452447  431074  3830346 
806579  419894  463298  4003301 
814142  424169  424826  3961871 
830253  417593  432718  3823112 

staticMethod1
768437  632637  4596480 38401771    
421539  655325  3811603 37536663    
418579  657626  3917481 37377517    
425813  648091  3887230 37347924    
423512  653023  3800095 38334692    
428772  570820  3810288 37640568    
435020  581013  3795162 37543896    
426800  578382  3805027 37390670    
448830  567861  4004617 37502466    
1883443 663874  3848101 38096961

使用 AxisAngle4f 的单个实例化回调 (staticMethod1, staticMethod2)

1000    10000   100000  1000000 
staticMethod1
693138  745420  4382752 26091003    
405098  677355  3378227 41866476    
390630  669793  4349213 42472807    
430088  699057  4296931 27899147    
385697  675711  4300549 42643790    
382410  658941  4296603 32330563    
393918  662888  2602557 42622417    
380437  666833  2588747 32903026    
393918  738515  2616367 26079823    
1805843 679985  2570004 42191343    

staticMethod2
444556  1640449 963422  8620168 
463298  464942  946325  8545856 
431732  474478  877931  8645487 
452776  466915  870698  8761229 
432718  449487  882534  8572490 
443898  464613  876288  8482066 
414633  538596  871684  8672121 
408715  190054  876287  8626744 
405427  96342   874643  8607016 
436664  96343   847681  8543883
4

1 回答 1

3

这些结果并不是真正的“戏剧性”。1000000 次运行的平均值为：

  • 静态方法1
    • 显式：14541456.7（每次迭代14.5 ns ）
    • 回调：15272563.3（每次迭代15.2 ns ）
    • 减速：每次迭代 0.7 ns
  • 静态方法2
    • 显式：2167413.1（每次迭代2.2 ns ）
    • 回调：9494495.2（每次迭代9.5 ns ）
    • 减速：（每次迭代 7 ns）

这些之间的减速（几乎完全）一个数量级的事实很奇怪，但最重要的是回调方法最多减速了大约 7 ns。这不是很多。

更新

您发布的更多结果，按照测试的顺序，method2与method1以下一致：

  1. JVM 最初以解释模式运行您的代码，并对其进行分析；
  2. 它看到你总是调用Test类的相同实现；
  3. 因此它将调用站点编译为单态调用站点；
  4. 稍后，调用更改为不同的类。单态断言失败，导致立即重新编译到超态调用站点。在 JIT 编译的代码中没有进行分析，因此不会重新访问该调用站点以发现它可以再次重新编译为专门用于新案例的单态站点。

单态站点的速度优势在于避免虚函数表查找，以及允许发生方法内联。您的两种方法都非常简短，并且是内联的良好候选者。

您可以通过在从一个测试切换到另一个测试时--XX:+PrintCompilation结合使用来进一步验证这种重新编译是否发生一次，但仅发生一次。println

补充说明

  1. 你应该避免你的时间受到JVM的这种复杂性的影响。为此，请使用一种test(int iterations)方法并将最里面的循环推入其中。这将允许关键方法分派在至少 1,000 次迭代中仅发生一次，并且变得微不足道；

  2. 不信任任何低于 1 毫秒的时间测量。System.nanoTime的精度远不及 1 ns：它的粒度通常在 1 µs 左右，要获得良好的精度，您必须远高于此。

于 2013-08-30T20:08:11.620 回答