ExecutorService令人惊讶的性能收支平衡点—经验法则？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我试图弄清楚如何正确使用Java的执行器。我意识到向提交任务ExecutorService有其自身的开销。但是，我惊讶地发现它是如此之高。

我的程序需要以尽可能低的延迟处理大量数据（股市数据）。大多数计算是相当简单的算术运算。

我想测试的东西很简单：“ Math.random() * Math.random()”

最简单的测试在一个简单的循环中运行此计算。第二个测试在匿名Runnable内部执行相同的计算（这应该用来衡量创建新对象的成本）。第三次测试将传递Runnable给。ExecutorService（这用于衡量引入执行者的成本）。

我在笔记本电脑（2 cpus，1.5 gig ram）上运行了测试：

(in milliseconds)
simpleCompuation:47
computationWithObjCreation:62
computationWithObjCreationAndExecutors:422

（大约四次运行一次，最后两个数字相等）

请注意，执行程序比在单个线程上执行所需的时间要长得多。对于1到8之间的线程池，该数字大致相同。

问题：我遗漏了一些明显的东西还是预期的结果？这些结果告诉我，我传递给执行程序的任何任务都必须进行一些非平凡的计算。如果我正在处理数百万条消息，并且需要对每条消息执行非常简单（且便宜）的转换，那么我仍然可能无法使用执行程序…试图将计算分散到多个CPU上可能最终会比仅仅花费更多在一个线程中执行它们。设计决策变得比我最初想象的要复杂得多。有什么想法吗？

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ExecServicePerformance {
 private static int count = 100000;
 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
  //warmup
  simpleCompuation();
  computationWithObjCreation();
  computationWithObjCreationAndExecutors();
  long start = System.currentTimeMillis();
  simpleCompuation();
  long stop = System.currentTimeMillis();
  System.out.println("simpleCompuation:"+(stop-start));
  start = System.currentTimeMillis();
  computationWithObjCreation();
  stop = System.currentTimeMillis();
  System.out.println("computationWithObjCreation:"+(stop-start));
  start = System.currentTimeMillis();
  computationWithObjCreationAndExecutors();
  stop = System.currentTimeMillis();
  System.out.println("computationWithObjCreationAndExecutors:"+(stop-start));
 }
 private static void computationWithObjCreation() {
  for(int i=0;i<count;i++){
   new Runnable(){
    @Override
    public void run() {
     double x = Math.random()*Math.random();
    }
   }.run();
  }
 }
 private static void simpleCompuation() {
  for(int i=0;i<count;i++){
   double x = Math.random()*Math.random();
  }
 }
 private static void computationWithObjCreationAndExecutors()
   throws InterruptedException {
  ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(1);
  for(int i=0;i<count;i++){
   es.submit(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
     double x = Math.random()*Math.random();     
    }
   });
  }
  es.shutdown();
  es.awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS);
 }
}

回答：

  1. 使用执行程序是关于利用CPU和/或CPU内核的，因此，如果创建一个最多利用CPU数量的线程池，则必须拥有与CPU /内核一样多的线程。

  2. 没错，创建新对象的成本太高了。因此，减少费用的一种方法是分批使用。如果您知道要进行的计算的种类和数量，则可以创建批处理。因此，请考虑在一个执行的任务中完成了数千次计算。您为每个线程创建批处理。一旦计算完成（java.util.concurrent.Future），就可以创建下一批。甚至可以在parralel中完成新批处理的创建（4个CPU-> 3个用于计算的线程，1个用于批处理供应的线程）。最后，您可能会获得更高的吞吐量，但会带来更高的内存需求（批次，资源调配）。

编辑：我更改了您的示例，并让它在我的小双核x200笔记本电脑上运行。

provisioned 2 batches to be executed
simpleCompuation:14
computationWithObjCreation:17
computationWithObjCreationAndExecutors:9

如您在源代码中所看到的，我也从批处理和执行器生命周期中删除了度量。与其他两种方法相比，这更公平。

自己查看结果…

import java.util.List;
import java.util.Vector;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ExecServicePerformance {
    private static int count = 100000;
    public static void main( String[] args ) throws InterruptedException {
        final int cpus = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        final ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool( cpus );
        final Vector< Batch > batches = new Vector< Batch >( cpus );
        final int batchComputations = count / cpus;
        for ( int i = 0; i < cpus; i++ ) {
            batches.add( new Batch( batchComputations ) );
        }
        System.out.println( "provisioned " + cpus + " batches to be executed" );
        // warmup
        simpleCompuation();
        computationWithObjCreation();
        computationWithObjCreationAndExecutors( es, batches );
        long start = System.currentTimeMillis();
        simpleCompuation();
        long stop = System.currentTimeMillis();
        System.out.println( "simpleCompuation:" + ( stop - start ) );
        start = System.currentTimeMillis();
        computationWithObjCreation();
        stop = System.currentTimeMillis();
        System.out.println( "computationWithObjCreation:" + ( stop - start ) );
        // Executor
        start = System.currentTimeMillis();
        computationWithObjCreationAndExecutors( es, batches );    
        es.shutdown();
        es.awaitTermination( 10, TimeUnit.SECONDS );
        // Note: Executor#shutdown() and Executor#awaitTermination() requires
        // some extra time. But the result should still be clear.
        stop = System.currentTimeMillis();
        System.out.println( "computationWithObjCreationAndExecutors:"
                + ( stop - start ) );
    }
    private static void computationWithObjCreation() {
        for ( int i = 0; i < count; i++ ) {
            new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    double x = Math.random() * Math.random();
                }
            }.run();
        }
    }
    private static void simpleCompuation() {
        for ( int i = 0; i < count; i++ ) {
            double x = Math.random() * Math.random();
        }
    }
    private static void computationWithObjCreationAndExecutors(
            ExecutorService es, List< Batch > batches )
            throws InterruptedException {
        for ( Batch batch : batches ) {
            es.submit( batch );
        }
    }
    private static class Batch implements Runnable {
        private final int computations;
        public Batch( final int computations ) {
            this.computations = computations;
        }
        @Override
        public void run() {
            int countdown = computations;
            while ( countdown-- > -1 ) {
                double x = Math.random() * Math.random();
            }
        }
    }
}

以上是 ExecutorService令人惊讶的性能收支平衡点—经验法则？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/424338.html

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