• Java 中的5个代码性能提升技巧，最高提升近10倍

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    这篇文章介绍几个 Java 开发中可以进行性能优化的小技巧，虽然大多数情况下极致优化代码是没有必要的，但是作为一名技术开发者，我们还是想追求代码的更小、更快，更强。如果哪天你发现程序的运行速度不尽人意，可能会想到这篇文章。

    提示：我们不应该为了优化而优化，这有时会增加代码的复杂度。

    这篇文章中的代码都在以下环境中进行性能测试。

    • JMH version: 1.33（Java 基准测试框架）
    • VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724

    通过这篇文章的测试，将发现以下几个操作的性能差异。

    1. 预先分配 HashMap 的大小，提高 1/4 的性能。
    2. 优化 HashMap 的 key，性能相差 9.5 倍。
    3. 不使用 Enum.values() 遍历，Spring 也曾如此优化。
    4. 使用 Enum 代替 String 常量，性能高出 1.5 倍。
    5. 使用高版本 JDK，基础操作有 2-5 倍性能差异。

    当前文章属于Java 性能分析优化系列文章，点击可以查看所有文章。

    当前文章中的测试使用 JMH 基准测试，相关文章：使用JMH进行Java代码性能测试。

    预先分配 HashMap 的大小

    HashMap 是 Java 中最为常用的集合之一，大多数的操作速度都非常快，但是 HashMap 在调整自身的容量大小时是很慢且难以自动优化，因此我们在定义一个 HashMap 之前，应该尽可能的给出它的容量大小。给出 size 值时要考虑负载因子，HashMap 默认负载因子是 0.75，也就是要设置的 size 值要除于 0.75。

    相关文章：HashMap 源码分析解读

    下面使用 JMH 进行基准测试，测试分别向初始容量为 16 和 32 的 HashMap 中插入 14 个元素的效率。

    /**
 * @author https://www.wdbyte.com
 */
@State(Scope.Benchmark)
@Warmup(iterations = 3,time = 3)
@Measurement(iterations = 5,time = 3)
public class HashMapSize {

    @Param({"14"})
    int keys;

    @Param({"16", "32"})
    int size;

    @Benchmark
    public HashMap<Integer, Integer> getHashMap() {
        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>(size);
        for (int i = 0; i < keys; i++) {
            map.put(i, i);
        }
        return map;
    }
}

    HashMap 的初始容量是 16，负责因子 0.75，即最多插入 12 个元素，再插入时就要进行扩容，所以插入 14 个元素过程中需要扩容一次，但是如果 HashMap 初始化时就给了 32 容量，那么最多可以承载 32 * 0.75 = 24 个元素，所以插入 14 个元素时是不需要扩容操作的。

    # JMH version: 1.33
# VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724

Benchmark               (keys)  (size)   Mode  Cnt        Score        Error  Units
HashMapSize.getHashMap      14      16  thrpt   25  4825825.152 ± 323910.557  ops/s
HashMapSize.getHashMap      14      32  thrpt   25  6556184.664 ± 711657.679  ops/s

    可以看到在这次测试中，初始容量为32 的 HashMap 比初始容量为 16 的 HashMap 每秒可以多操作 26% 次，已经有 1/4 的性能差异了。

    优化 HashMap 的 key

    如果 HashMap 的 key 值需要用到多个 String 字符串时，把字符串作为某个类属性，然后使用这个类的实例作为 key 会比使用字符串拼接效率更高。

    下面测试使用两个字符串拼接作为 key，和把两个字符串作为 MutablePair 类的属性引用，然后使用 MutablePair 对象作为 key 的运行效率差异。

    /**
 * @author https://www.wdbyte.com
 */
@State(Scope.Benchmark)
@Warmup(iterations = 3, time = 3)
@Measurement(iterations = 5, time = 3)
public class HashMapKey {

    private int size = 1024;
    private Map<String, Object> stringMap;
    private Map<Pair, Object> pairMap;
    private String[] prefixes;
    private String[] suffixes;

    @Setup(Level.Trial)
    public void setup() {
        prefixes = new String[size];
        suffixes = new String[size];
        stringMap = new HashMap<>();
        pairMap = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < size; ++i) {
            prefixes[i] = UUID.randomUUID().toString();
            suffixes[i] = UUID.randomUUID().toString();
            stringMap.put(prefixes[i] + ";" + suffixes[i], i);
            // use new String to avoid reference equality speeding up the equals calls
            pairMap.put(new MutablePair(prefixes[i], suffixes[i]), i);
        }
    }

    @Benchmark
    @OperationsPerInvocation(1024)
    public void stringKey(Blackhole bh) {
        for (int i = 0; i < prefixes.length; i++) {
            bh.consume(stringMap.get(prefixes[i] + ";" + suffixes[i]));
        }
    }

    @Benchmark
    @OperationsPerInvocation(1024)
    public void pairMap(Blackhole bh) {
        for (int i = 0; i < prefixes.length; i++) {
            bh.consume(pairMap.get(new MutablePair(prefixes[i], suffixes[i])));
        }
    }
}

    测试结果：

    # JMH version: 1.33
# VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724

Benchmark              Mode  Cnt         Score         Error  Units
HashMapKey.pairMap    thrpt   25  89295035.436 ± 6498403.173  ops/s
HashMapKey.stringKey  thrpt   25   9410641.728 ±  389850.653  ops/s

    可以发现使用对象引用作为 key 的性能，是使用 String 拼接作为 key 的性能的 9.5 倍。

    不使用 Enum.values() 遍历

    我们通常会使用 Enum.values() 进行枚举类遍历，但是这样每次调用都会分配枚举类值数量大小的数组用于操作，这里完全可以缓存起来，以减少每次内存分配的时间和空间消耗。

    /**
 * 枚举类遍历测试
 *
 * @author https://www.wdbyte.com
 */
@State(Scope.Benchmark)
@Warmup(iterations = 3, time = 3)
@Measurement(iterations = 5, time = 3)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
public class EnumIteration {
    enum FourteenEnum {
        a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n;

        static final FourteenEnum[] VALUES;
        static {
            VALUES = values();
        }
    }

    @Benchmark
    public void valuesEnum(Blackhole bh) {
        for (FourteenEnum value : FourteenEnum.values()) {
            bh.consume(value.ordinal());
        }
    }

    @Benchmark
    public void enumSetEnum(Blackhole bh) {
        for (FourteenEnum value : EnumSet.allOf(FourteenEnum.class)) {
            bh.consume(value.ordinal());
        }
    }

    @Benchmark
    public void cacheEnums(Blackhole bh) {
        for (FourteenEnum value : FourteenEnum.VALUES) {
            bh.consume(value.ordinal());
        }
    }
}

    运行结果

    # JMH version: 1.33
# VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724

Benchmark                   Mode  Cnt         Score         Error  Units
EnumIteration.cacheEnums   thrpt   25  15623401.567 ± 2274962.772  ops/s
EnumIteration.enumSetEnum  thrpt   25   8597188.662 ±  610632.249  ops/s
EnumIteration.valuesEnum   thrpt   25  14713941.570 ±  728955.826  ops/s

    很明显使用缓存后的遍历速度是最快的，使用 EnumSet 遍历效率是最低的，这很好理解，数组的遍历效率是大于哈希表的。

    可能你会觉得这里使用 values() 缓存和直接使用 Enum.values() 的效率差异很小，其实在某些调用频率很高的场景下是有很大区别的，在 Spring 框架中，曾使用 Enum.values() 这种方式在每次响应时遍历 HTTP 状态码枚举类，这在请求量大时造成了不必要的性能开销，后来进行了 values() 缓存优化。

    下面是这次提交的截图：

    使用 Enum 代替 String 常量

    使用 Enum 枚举类代替 String 常量有明显的好处，枚举类强制验证，不会出错，同时使用枚举类的效率也更高。即使作为 Map 的 key 值来看，虽然 HashMap 的速度已经很快了，但是使用 EnumMap 的速度可以更快。

    提示：不要为了优化而优化，这会增加代码的复杂度。

    下面测试使用使用 Enum 作为 key，和使用 String 作为 key，在 map.get 操作下的性能差异。

    /**
 * @author https://www.wdbyte.com
 */
@State(Scope.Benchmark)
@Warmup(iterations = 3, time = 3)
@Measurement(iterations = 5, time = 3)
public class EnumMapBenchmark {

    enum AnEnum {
        a, b, c, d, e, f, g,
        h, i, j, k, l, m, n,
        o, p, q,    r, s, t,
        u, v, w,    x, y, z;
    }

    /** 要查找的 key 的数量 */
    private static int size = 10000;
    /** 随机数种子 */
    private static int seed = 99;

    @State(Scope.Benchmark)
    public static class EnumMapState {
        private EnumMap<AnEnum, String> map;
        private AnEnum[] values;

        @Setup(Level.Trial)
        public void setup() {
            map = new EnumMap<>(AnEnum.class);
            values = new AnEnum[size];
            AnEnum[] enumValues = AnEnum.values();
            SplittableRandom random = new SplittableRandom(seed);
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                int nextInt = random.nextInt(0, Integer.MAX_VALUE);
                values[i] = enumValues[nextInt % enumValues.length];
            }
            for (AnEnum value : enumValues) {
                map.put(value, UUID.randomUUID().toString());
            }
        }
    }

    @State(Scope.Benchmark)
    public static class HashMapState{
        private HashMap<String, String> map;
        private String[] values;

        @Setup(Level.Trial)
        public void setup() {
            map = new HashMap<>();
            values = new String[size];
            AnEnum[] enumValues = AnEnum.values();
            int pos = 0;
            SplittableRandom random = new SplittableRandom(seed);
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                int nextInt = random.nextInt(0, Integer.MAX_VALUE);
                values[i] = enumValues[nextInt % enumValues.length].toString();
            }
            for (AnEnum value : enumValues) {
                map.put(value.toString(), UUID.randomUUID().toString());
            }
        }
    }

    @Benchmark
    public void enumMap(EnumMapState state, Blackhole bh) {
        for (AnEnum value : state.values) {
            bh.consume(state.map.get(value));
        }
    }

    @Benchmark
    public void hashMap(HashMapState state, Blackhole bh) {
        for (String value : state.values) {
            bh.consume(state.map.get(value));
        }
    }
}

    运行结果:

    # JMH version: 1.33
# VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724

Benchmark                  Mode  Cnt      Score      Error  Units
EnumMapBenchmark.enumMap  thrpt   25  22159.232 ± 1268.800  ops/s
EnumMapBenchmark.hashMap  thrpt   25  14528.555 ± 1323.610  ops/s

    很明显，使用 Enum 作为 key 的性能比使用 String 作为 key 的性能高出 1.5 倍。但是仍然要根据实际情况考虑是否使用 EnumMap 和 EnumSet。

    使用高版本 JDK

    String 类应该是 Java 中使用频率最高的类了，但是 Java 8 中的 String 实现相比高版本 JDK ，则占用空间更多，性能更低。

    下面测试 String 转 bytes 和 bytes 转 String 在 Java 8 以及 Java 11 中的性能开销。

    /**
 * @author https://www.wdbyte.com
 * @date 2021/12/23
 */
@State(Scope.Benchmark)
@Warmup(iterations = 3, time = 3)
@Measurement(iterations = 5, time = 3)
public class StringInJdk {

    @Param({"10000"})
    private int size;
    private String[] stringArray;
    private List<byte[]> byteList;

    @Setup(Level.Trial)
    public void setup() {
        byteList = new ArrayList<>(size);
        stringArray = new String[size];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            String uuid = UUID.randomUUID().toString();
            stringArray[i] = uuid;
            byteList.add(uuid.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        }
    }

    @Benchmark
    public void byteToString(Blackhole bh) {
        for (byte[] bytes : byteList) {
            bh.consume(new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8));
        }
    }

    @Benchmark
    public void stringToByte(Blackhole bh) {
        for (String s : stringArray) {
            bh.consume(s.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        }
    }
}

    测试结果：

    # JMH version: 1.33
# VM version: JDK 1.8.0_151, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.151-b12

Benchmark                 (size)   Mode  Cnt     Score     Error  Units
StringInJdk.byteToString   10000  thrpt   25  2396.713 ± 133.500  ops/s
StringInJdk.stringToByte   10000  thrpt   25  1745.060 ±  16.945  ops/s

# JMH version: 1.33
# VM version: JDK 17, OpenJDK 64-Bit Server VM, 17+35-2724

Benchmark                 (size)   Mode  Cnt     Score     Error  Units
StringInJdk.byteToString   10000  thrpt   25  5711.954 ±  41.865  ops/s
StringInJdk.stringToByte   10000  thrpt   25  8595.895 ± 704.004  ops/s

    可以看到在 bytes 转 String 操作上，Java 17 的性能是 Java 8 的 2.5 倍左右，而 String 转 bytes 操作，Java 17 的性能是 Java 8 的 5 倍。关于字符串的操作非常基础，随处可见，可见高版本的优势十分明显。

    一如既往，当前文章中的代码示例都存放在 github.com/niumoo/JavaNotes.

    参考

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