标签: performance

什么是将数字转换为字符串的"最佳"方式(在速度优势,清晰度优势,内存优势等方面)？

一些例子:

1. String(n)

2. n.toString()

3. ""+n

4. n+""

我使用此代码将a转换Set为List:

Map<String, List> mainMap = new HashMap<String, List>();

for(int i=0; i<something.size(); i++){
  Set set = getSet(...); //returns different result each time
  List listOfNames = new ArrayList(set);
  mainMap.put(differentKeyName,listOfNames);
}

我想避免在循环的每次迭代中创建一个新列表.那可能吗？

我正在尝试在多边形算法中创建一个快速 2D点,用于命中测试(例如Polygon.contains(p:Point)).对于有效技术的建议将不胜感激.

问题:Java中的异常处理实际上是否很慢？

传统观念以及许多谷歌搜索结果表明,不应将特殊逻辑用于Java中的正常程序流程.通常有两个原因,

1. 它确实很慢 - 甚至比常规代码慢一个数量级(给出的原因各不相同),

和

2. 它很混乱,因为人们只希望在特殊代码中处理错误.

这个问题是关于#1.

例如,这个页面将Java异常处理描述为"非常慢",并将缓慢与异常消息字符串的创建联系起来 - "然后将此字符串用于创建抛出的异常对象.这并不快." Java中的有效异常处理这篇文章说"其原因在于异常处理的对象创建方面,从而使异常本身变得缓慢".另一个原因是堆栈跟踪生成减慢了它的速度.

我的测试(使用Java 1.6.0_07,Java HotSpot 10.0,在32位Linux上)表明异常处理并不比常规代码慢.我尝试在循环中运行一个执行一些代码的方法.在方法结束时,我使用布尔值来指示是返回还是抛出.这样实际处理是一样的.我尝试以不同的顺序运行方法并平均我的测试时间,认为它可能是JVM升温.在我的所有测试中,投掷至少与返回一样快,如果不是更快(最多快3.1%).我对我的测试错误的可能性持开放态度,但我没有看到代码示例,测试比较或过去一两年中显示Java中的异常处理的结果慢.

让我沿着这条路走下去的是我需要使用的API,它将异常作为正常控制逻辑的一部分.我想在他们的使用中纠正它们,但现在我可能无法做到.相反,我是否必须赞美他们的前瞻性思维？

在即时编译中的高效Java异常处理文章中,作者建议单独存在异常处理程序,即使没有抛出异常,也足以阻止JIT编译器正确优化代码,从而减慢它的速度.我还没有测试过这个理论.

我需要找到一个瓶颈,并且需要准确地测量时间.

以下代码段是衡量性能的最佳方法吗？

DateTime startTime = DateTime.Now;

// Some execution process

DateTime endTime = DateTime.Now;
TimeSpan totalTimeTaken = endTime.Subtract(startTime);

了解汇编程序的一个原因是,有时可以使用它来编写比使用更高级语言编写代码更高效的代码,特别是C. 但是,我也听过很多次说虽然这并非完全错误,但汇编程序实际上可用于生成更高性能代码的情况极为罕见,需要专业知识和汇编经验.

这个问题甚至没有涉及汇编程序指令将是机器特定的和不可移植的,或汇编程序的任何其他方面的事实.当然,除了这一点之外,还有很多很好的理由知道汇编,但这是一个特定的问题,征求例子和数据,而不是关于汇编语言与高级语言的扩展讨论.

任何人都可以提供一些特定的例子,其中汇编将比使用现代编译器的编写良好的C代码更快,并且您是否可以通过分析证据来支持该声明？我非常有信心这些案例存在,但我真的想知道这些案件究竟有多深奥,因为它似乎是一些争论的焦点.

我想全面了解Docker容器的运行时性能开销.我发现网络的参考传闻速度慢了~100μs.

我还发现运行时成本的参考值"可以忽略不计"和"接近于零",但我想更准确地了解这些成本是多少.理想情况下,我想知道Docker正在以性能成本和抽象的东西进行抽象而没有性能成本.网络,CPU,内存等

此外,如果存在抽象成本,是否有办法绕过抽象成本.例如,也许我可以在Docker中直接安装磁盘.

有没有之间的性能差异i++而++i如果结果不能用？

如果您还想获得结果总数(在分页之前),那么在SQL Server 2000,2005,2008,2012中分页结果的最佳方法(性能明智)是什么？

我在2009年首先注意到GCC(至少在我的项目和我的机器上)如果我优化尺寸(-Os)而不是速度(-O2或-O3),则会产生明显更快的代码,我一直想知道为什么.

我设法创建(相当愚蠢)代码,显示这种令人惊讶的行为,并且足够小,无法在此处发布.

const int LOOP_BOUND = 200000000;

__attribute__((noinline))
static int add(const int& x, const int& y) {
    return x + y;
}

__attribute__((noinline))
static int work(int xval, int yval) {
    int sum(0);
    for (int i=0; i<LOOP_BOUND; ++i) {
        int x(xval+sum);
        int y(yval+sum);
        int z = add(x, y);
        sum += z;
    }
    return sum;
}

int main(int , char* argv[]) {
    int result = work(*argv[1], *argv[2]);
    return result;
}

如果我用-Os它编译它,执行这个程序需要0.38秒,如果用-O2 …