• System.nanoTime()和System.currentTimeMillis()性能问题


    ​ 之前给模块做性能优化的时候,需要将性能调到毫秒级,使用了System.nanoTime()和System.currentTimeMillis()对代码分片计时分析耗时操作,后发现在串行情况下性能达到毫秒级,但是一旦在并发压测的时候,性能急剧下降,后经多方排查,发现原因出在System.nanoTime()和System.currentTimeMillis()这两个api上,其在并发情况下耗时会急剧上升,当然在整体上看依然很快,但是在高性能场景下就有很显著的影响。特此记录一下。

    ​ 测试代码:

    package cord;
    
    import java.util.concurrent.CountDownLatch;
    
    /**
     * Created by cord on 2018/5/7.
     */
    public class SystemApiPerfTest {
    
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            int count = 100;
            /**并发*/
           long interval = concurrentTest(count, ()->{System.nanoTime();});
           System.out.format("[%s] thread concurrent test <nanoTime> cost total time [%s]ns, average time [%s]ns.
    ", count, interval, interval/count);
    
           /**串行循环*/
           interval = serialNanoTime(count);
           System.out.format("[%s] count serial test <nanoTime> cost total time [%s]ns, average time [%s]ns.
    ", count, interval, interval/count);
    
           System.out.println("-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-");
    
            /**并发*/
            interval = concurrentTest(count, ()->{System.currentTimeMillis();});
            System.out.format("[%s] thread concurrent test <currentTimeMillis> cost total time [%s]ns, average time [%s]ns.
    ", count, interval, interval/count);
    
            /**串行循环*/
            interval = serialCurrentTime(count);
            System.out.format("[%s] count serial test <currentTimeMillis> cost total time [%s]ns, average time [%s]ns.
    ", count, interval, interval/count);
    
        }
    
        private static long concurrentTest(int threads, final Runnable r) throws InterruptedException {
            final CountDownLatch start = new CountDownLatch(1);
            final CountDownLatch end = new CountDownLatch(threads);
    
            for (int i = 0; i < threads; i++) {
                new Thread(() -> {
                    try {
                        start.await();
                        try {
                            r.run();
                        }finally {
                            end.countDown();
                        }
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }).start();
            }
    
            long stime = System.nanoTime();
            start.countDown();
            end.await();
            return System.nanoTime() - stime;
        }
    
        private static long serialNanoTime(int count){
            long stime = System.nanoTime();
            for (int i = 0; i < count; i++) {
                System.nanoTime();
            }
            return System.nanoTime() - stime;
        }
    
        private static long serialCurrentTime(int count){
            long stime = System.nanoTime();
            for (int i = 0; i < count; i++) {
                System.currentTimeMillis();
            }
            return System.nanoTime() - stime;
        }
    }
    

    测试结果如下:

    [100] thread concurrent test <nanoTime> cost total time [5085539]ns, average time [50855]ns.
    [100] count serial test <nanoTime> cost total time [2871]ns, average time [28]ns.
    -+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-
    [100] thread concurrent test <currentTimeMillis> cost total time [7678769]ns, average time [76787]ns.
    [100] count serial test <currentTimeMillis> cost total time [4103]ns, average time [41]ns.
    

    串行情况下耗时趋于稳定,但是在并行情况下就不一样了。

    因为这两个api都是native方法,涉及到系统层级的调用,与平台底层实现有关。

    其实在串行情况下这两个api其实性能很好,但是在并发情况下回急剧下降,原因在于计时器在所有进程之间共享,并且其还一直在发生变化,当大量线程尝试同时去访问计时器的时候,就涉及到资源的竞争,于是也就出现并行效率远低于串行效率的现象了。所以在高并发场景下要慎重使用System.nanoTime()和System.currentTimeMillis()这两个API。

    附加资料:

    linux上使用的计时器一般有两种: TSC, HPET

    HPET计时器(HPET Timer):高精度事件计时器,也是外部硬件计时器,固定频率14.31818MHz。

    TSC计时器(TSC Timer):时间戳计数计时器,是基于硬件的计时器,但频率可变。以前它就等于处理器频率,在早些年不是问题,但后来处理器不断加入会降低频率的扩展频谱、电源管理等功能,就有问题了,于是后来设计的时候将其改为和处理器频率相独立。

    HPET的性能相对TSC的性能要低

    (注: 等级越高的时钟越容易被系统使用)

    等级 1 ~ 99 100 ~ 199 200 ~ 299 300 ~ 399 400 ~ 499
    特点 非常差的时钟源,只能作为最后的选择。如 jiffies 基本可以使用但并非理想的时钟源。如 PIT 正确可用的时钟源。如 ACPI PM Timer,HPET 快速并且精确的时钟源。如 TSC 理想时钟源。如 kvm_clock,xen_clock

    时钟源相关操作:

    • 查看当前系统可用时钟源
    # cat /sys/devices/system/clocksource/clocksource0/available_clocksource
    
    • 查看当前使用的时钟源
    # cat /sys/devices/system/clocksource/clocksource0/current_clocksource
    
    • 修改时钟源
    # echo 'hpet' > /sys/devices/system/clocksource/clocksource0/current_clocksource
    

    http://pzemtsov.github.io/2017/07/23/the-slow-currenttimemillis.html

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_71d9aee40101gtuv.html

    https://blog.csdn.net/dymloveyxp1314/article/details/10065223

    http://news.mydrivers.com/1/273/273867_all.htm

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cord/p/9343090.html
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