运行JDK代码时,Java JIT会作弊吗?
我正在对一些代码进行基准测试,即使使用完全相同的算法,我也无法使其运行速度与java.math.BigInteger
一样快。 所以我复制java.math.BigInteger
源到我自己的包,并试图此:运行JDK代码时,Java JIT会作弊吗?
//import java.math.BigInteger;
public class MultiplyTest {
public static void main(String[] args) {
Random r = new Random(1);
long tm = 0, count = 0,result=0;
for (int i = 0; i < 400000; i++) {
int s1 = 400, s2 = 400;
BigInteger a = new BigInteger(s1 * 8, r), b = new BigInteger(s2 * 8, r);
long tm1 = System.nanoTime();
BigInteger c = a.multiply(b);
if (i > 100000) {
tm += System.nanoTime() - tm1;
count++;
}
result+=c.bitLength();
}
System.out.println((tm/count) + "nsec/mul");
System.out.println(result);
}
}
当我运行这个(在Mac OS JDK 1.8.0_144-B01)则输出:
12089nsec/mul
2559044166
当我运行导入行注释掉:
4098nsec/mul
2559044166
它几乎*倍使用BigInteger的JDK版本与我的版本时,即使它使用完全相同的码。
的选项运行时,我已经审查了javap的字节码,并与编译器输出:
-Xbatch -XX:-TieredCompilation -XX:+PrintCompilation -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions
-XX:+PrintInlining -XX:CICompilerCount=1
和两个版本似乎产生相同的代码。 那么,热点使用一些预先计算的优化,我不能在我的代码中使用?我一直都明白他们没有。 这个区别是什么解释?
是的,HotSpot JVM是一种“作弊”,因为它有一些在Java代码中找不到的方法的特殊版本BigInteger
。这些方法被称为JVM intrinsics。
特别是,BigInteger.multiplyToLen
是HotSpot中的内在方法。 JVM源代码中有一个特殊的hand-coded assembly implementation,但只适用于x86-64体系结构。
您可以通过-XX:-UseMultiplyToLenIntrinsic
选项禁用此内在选项以强制JVM使用纯Java实现。在这种情况下,性能将与复制代码的性能类似。
P.S.这是其他HotSpot内在方法的list。
在的Java 8这确实是一种内在的,该方法的一个稍作修改的版本:
private static BigInteger test() {
Random r = new Random(1);
BigInteger c = null;
for (int i = 0; i < 400000; i++) {
int s1 = 400, s2 = 400;
BigInteger a = new BigInteger(s1 * 8, r), b = new BigInteger(s2 * 8, r);
c = a.multiply(b);
}
return c;
}
与运行此:
java -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions
-XX:+PrintInlining
-XX:+PrintIntrinsics
-XX:CICompilerCount=2
-XX:+PrintCompilation
<YourClassName>
这将打印大量线路和一个他们将是:
java.math.BigInteger::multiplyToLen (216 bytes) (intrinsic)
在的Java 9,另一方面这种方法似乎不是一个内在的了,但反过来它调用是一种内在的方法:
@HotSpotIntrinsicCandidate
private static int[] implMultiplyToLen
所以运行Java 9在相同的代码(用同样的参数)将显示:
java.math.BigInteger::implMultiplyToLen (216 bytes) (intrinsic)
下面是该方法相同的代码 - 只是一个稍微不同的命名。
有趣。 1.结果是否一致(或只是幸运的随机)? 2.您可以尝试升温JVM之后吗? 3.您是否可以消除随机因素,并提供相同的数据集作为测试的输入? –
您是否尝试使用JMH运行您的基准测试http://openjdk.java.net/projects/code-tools/jmh/?手动进行测量并不是那么容易(预热和所有这些)。 –
是的,它非常一致。如果我让它运行10分钟,我仍然会得到同样的区别。固定的随机种子确保两次运行获得相同的数据集。 –