• System.currentTimeMillis()存在性能问题 (转)


    作者:LittleMagic

    出处:  注意System.currentTimeMillis()潜在的性能问题
    来源:简书

      System.currentTimeMillis()是极其常用的基础Java API,广泛地用来获取时间戳或测量代码执行时长等,在我们的印象中应该快如闪电。但实际上在并发调用或者特别频繁调用它的情况下(比如一个业务繁忙的接口,或者吞吐量大的需要取得时间戳的流式程序),其性能表现会令人大跌眼镜。直接看下面的Demo。
    public class CurrentTimeMillisPerfDemo {
        private static final int COUNT = 100;
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            long beginTime = System.nanoTime();
            for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
                System.currentTimeMillis();
            }
    
            long elapsedTime = System.nanoTime() - beginTime;
            System.out.println("100 System.currentTimeMillis() serial calls: " + elapsedTime + " ns");
    
            CountDownLatch startLatch = new CountDownLatch(1);
            CountDownLatch endLatch = new CountDownLatch(COUNT);
            for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
                new Thread(() -> {
                    try {
                        startLatch.await();
                        System.currentTimeMillis();
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    } finally {
                        endLatch.countDown();
                    }
                }).start();
            }
    
            beginTime = System.nanoTime();
            startLatch.countDown();
            endLatch.await();
            elapsedTime = System.nanoTime() - beginTime;
            System.out.println("100 System.currentTimeMillis() parallel calls: " + elapsedTime + " ns");
        }
    }

    执行结果如下图。

      可见,并发调用System.currentTimeMillis()一百次,耗费的时间是单线程调用一百次的250倍。如果单线程的调用频次增加(比如达到每毫秒数次的地步),也会观察到类似的情况。实际上在极端情况下,System.currentTimeMillis()的耗时甚至会比创建一个简单的对象实例还要多,看官可以自行将上面线程中的语句换成new HashMap<>之类的试试看。

      为什么会这样呢?来到HotSpot源码的hotspot/src/os/linux/vm/os_linux.cpp文件中,有一个javaTimeMillis()方法,这就是System.currentTimeMillis()的native实现。

    jlong os::javaTimeMillis() {
      timeval time;
      int status = gettimeofday(&time, NULL);
      assert(status != -1, "linux error");
      return jlong(time.tv_sec) * 1000  +  jlong(time.tv_usec / 1000);
    }

    挖源码就到此为止,因为已经有国外大佬深入到了汇编的级别来探究,详情可以参见《The Slow currentTimeMillis()》这篇文章,我就不班门弄斧了。简单来讲就是:

    • 调用gettimeofday()需要从用户态切换到内核态;
    • gettimeofday()的表现受Linux系统的计时器(时钟源)影响,在HPET计时器下性能尤其差;
    • 系统只有一个全局时钟源,高并发或频繁访问会造成严重的争用。

    HPET计时器性能较差的原因是会将所有对时间戳的请求串行执行。TSC计时器性能较好,因为有专用的寄存器来保存时间戳。缺点是可能不稳定,因为它是纯硬件的计时器,频率可变(与处理器的CLK信号有关)。关于HPET和TSC的细节可以参见https://en.wikipedia.org/wiki/High_Precision_Event_Timerhttps://en.wikipedia.org/wiki/Time_Stamp_Counter

    另外,可以用以下的命令查看和修改时钟源

    ~ cat /sys/devices/system/clocksource/clocksource0/available_clocksource
    tsc hpet acpi_pm
    ~ cat /sys/devices/system/clocksource/clocksource0/current_clocksource
    tsc
    ~ echo 'hpet' > /sys/devices/system/clocksource/clocksource0/current_clocksource

    如何解决这个问题?最常见的办法是用单个调度线程来按毫秒更新时间戳,相当于维护一个全局缓存。其他线程取时间戳时相当于从内存取,不会再造成时钟资源的争用,代价就是牺牲了一些精确度。具体代码如下。

    public class CurrentTimeMillisClock {
        private volatile long now;
    
        private CurrentTimeMillisClock() {
            this.now = System.currentTimeMillis();
            scheduleTick();
        }
    
        private void scheduleTick() {
            new ScheduledThreadPoolExecutor(1, runnable -> {
                Thread thread = new Thread(runnable, "current-time-millis");
                thread.setDaemon(true);
                return thread;
            }).scheduleAtFixedRate(() -> {
                now = System.currentTimeMillis();
            }, 1, 1, TimeUnit.MILLISECONDS);
        }
    
        public long now() {
            return now;
        }
        
        public static CurrentTimeMillisClock getInstance() {
            return SingletonHolder.INSTANCE;
        }
    
        private static class SingletonHolder {
            private static final CurrentTimeMillisClock INSTANCE = new CurrentTimeMillisClock();
        }
    }
      使用的时候,直接CurrentTimeMillisClock.getInstance().now()就可以了。不过,在System.currentTimeMillis()的效率没有影响程序整体的效率时,就不必忙着做优化,这只是为极端情况准备的。


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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/myseries/p/12117942.html
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