java循环一亿次耗时多久

Posted 2023-05-12

根据实际测试，在标准PC硬件上，执行一亿次Java循环需要耗时约50秒。 参考技术A 希尔排序(移位法)的效率奇高, 在本地调试中,一亿 个随机数仅需30S即可排完 (不同机器可能结果不同) ,在数据量较大时效率是比堆排序要高的 参考技术B 可以
可以。快手每人每天每个账号,面对面助力有四次机会,同一个设备不同账号,次日可以助力,但是只能帮助同一个人助力。

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反射真的很耗时吗？射10万次用时多久？

作者：DHL

无论是在面试过程中，还是看网络上各种技术文章，只要提到反射，不可避免都会提到一个问题，反射会影响性能吗？影响有多大？如果在写业务代码的时候，你用到了反射，都会被 review 人发出灵魂拷问，为什么要用反射，有没有其它的解决办法。

而网上的答案都是千篇一律，比如反射慢、反射过程中频繁的创建对象占用更多内存、频繁的触发 GC 等等。那么反射慢多少？反射会占用多少内存？创建 1 个对象或者创建 10 万个对象耗时多少？单次反射或者 10 万次反射耗时多少？在我们的脑海中没有一个直观的概念，而今天这篇文章将会告诉你。

这篇文章，设计了几个常用的场景，一起讨论一下反射是否真的很耗时？最后会以图表的形式展示。

测试工具及方案

在开始之前我们需要定义一个反射类 Person。

class Person 
    var age = 10

    fun getName(): String 
        return "I am DHL"
    

    companion object 
        fun getAddress(): String = "BJ"
    

针对上面的测试类，设计了以下几个常用的场景，验证反射前后的耗时。

• 创建对象
• 方法调用
• 属性调用
• 伴生对象

测试工具及代码：

JMH (Java Microbenchmark Harness)，这是 Oracle 开发的一个基准测试工具，他们比任何人都了解 JIT 以及 JVM 的优化对测试过程中的影响，所以使用这个工具可以尽可能的保证结果的可靠性。

基准测试是测试应用性能的一种方法，在特定条件下对某一对象的性能指标进行测试

本文的测试代码已经上传到 github 仓库 KtPractice 欢迎前往查看。

github 仓库 KtPractice:
https://github.com/hi-dhl/KtPractice

为什么使用 JMH

因为 JVM 会对代码做各种优化，如果只是在代码前后打印时间戳，这样计算的结果是不置信的，因为忽略了 JVM 在执行过程中，对代码进行优化产生的影响。而 JMH 会尽可能的减少这些优化对最终结果的影响。

测试方案

• 在单进程、单线程中，针对以上四个场景，每个场景测试五轮，每轮循环 10 万次，计算它们的平均值
• 在执行之前，需要对代码进行预热，预热不会作为最终结果，预热的目的是为了构造一个相对稳定的环境，保证结果的可靠性。因为 JVM 会对执行频繁的代码，尝试编译为机器码，从而提高执行速度。而预热不仅包含编译为机器码，还包含 JVM 各种优化算法，尽量减少 JVM 的优化，构造一个相对稳定的环境，降低对结果造成的影响。
• JMH 提供 Blackhole，通过 Blackhole 的 consume 来避免 JIT 带来的优化

Kotlin 和 Java 的反射机制

本文测试代码全部使用 Kotlin，Koltin 是完美兼容 Java 的，所以同样也可以使用 Java 的反射机制，但是 Kotlin 自己也封装了一套反射机制，并不是用来取代 Java 的，是 Java 的增强版，因为 Kotlin 有自己的语法特点比如扩展方法 、伴生对象 、可空类型的检查等等，如果想使用 Kotlin 反射机制，需要引入以下库。

implementation "org.jetbrains.kotlin:kotlin-reflect:$kotlin_version"

在开始分析，我们需要对比 Java 了解一下 Kotlin 反射基本语法。

• kotlin 的 KClass 对应 Java 的 Class，我们可以通过以下方式完成 KClass 和 Class 之间互相转化

// 获取 Class
Person().javaClass
Person()::class.java
Person::class.java
Class.forName("com.hi-dhl.demo.Person")

// 获取 KClass
Person().javaClass.kotlin
Person::class
Class.forName("com.hi-dhl.demo.Person").kotlin

• kotlin 的 KProperty 对应 Java 的 Field，Java 的 Field 有 getter/setter 方法，但是在 Kotlin 中没有 Field，分为了 KProperty 和 KMutableProperty，当变量用 val 声明的时候，即属性为 KProperty，如果变量用 var 声明的时候，即属性为 KMutableProperty

// Java 的获取方式
Person().javaClass.getDeclaredField("age")

// Koltin 的获取方式
Person::class.declaredMemberProperties.find  it.name == "age" 

• 在 Kotlin 中 函数 、属性 以及 构造函数 的超类型都是 KCallable，对应的子类型是 KFunction (函数、构造方法等等) 和 KProperty / KMutableProperty (属性)，而 Kotlin 中的 KCallable 对应 Java 的 AccessibleObject, 其子类型分别是 Method 、 Field 、 Constructor

// Java
Person().javaClass.getConstructor().newInstance() // 构造方法
Person().javaClass.getDeclaredMethod("getName") // 成员方法

// Kotlin
Person::class.primaryConstructor?.call() // 构造方法
Person::class.declaredFunctions.find  it.name == "getName"   // 成员方法

无论是使用 Java 还是 Kotlin 最终测试出来的结论都是一样的，了解完基本反射语法之后，我们分别测试上述四种场景反射前后的耗时。

创建对象

正常创建对象

@Benchmark
fun createInstance(bh: Blackhole) 
    for (index in 0 until 100_000) 
        bh.consume(Person())
    

五轮测试平均耗时 0.578 ms/op 。需要重点注意，这里使用了 JMH 提供 Blackhole，通过 Blackhole 的 consume() 方法来避免 JIT 带来的优化, 让结果更加接近真实。

在对象创建过程中，会先检查类是否已经加载，如果类已经加载了，会直接为对象分配空间，其中最耗时的阶段其实是类的加载过程（加载->验证->准备->解析->初始化）。

通过反射创建对象

@Benchmark
fun createReflectInstance(bh: Blackhole) 
    for (index in 0 until 100_000) 
        bh.consume(Person::class.primaryConstructor?.call())
    

五轮测试平均耗时 4.710 ms/op，是正常创建对象的 9.4 倍，这个结果是很惊人，如果将中间操作（获取构造方法）从循环中提取出来，那么结果会怎么样呢。

反射优化

@Benchmark
fun createReflectInstanceAccessibleTrue(bh: Blackhole) 
    val constructor = Person::class.primaryConstructor
    for (index in 0 until 100_000) 
        bh.consume(constructor?.call())
    

正如你所见，我将中间操作（获取构造方法）从循环中提取出来，五轮测试平均耗时 1.018 ms/op，速度得到了很大的提升，相比反射优化前速度提升了 4.7 倍，但是如果我们在将安全检查功能关掉呢。

constructor?.isAccessible = true

isAccessible 是用来判断是否需要进行安全检査，设置为 true 表示关掉安全检查，将会减少安全检査产生的耗时，五轮测试平均耗时 0.943 ms/op，反射速度进一步提升了。

几轮测试最后的结果如下图示。

方法调用

正常调用

@Benchmark
fun callMethod(bh: Blackhole) 
    val person = Person()
    for (index in 0 until 100_000) 
        bh.consume(person.getName())
    

五轮测试平均耗时 0.422 ms/op。

反射调用

@Benchmark
fun callReflectMethod(bh: Blackhole) 
    val person = Person()
    for (index in 0 until 100_000) 
        val method = Person::class.declaredFunctions.find  it.name == "getName" 
        bh.consume(method?.call(person))
    

五轮测试平均耗时 10.533 ms/op，是正常调用的 26 倍。如果我们将中间操作（获取 getName 代码）从循环中提取出来，结果会怎么样呢。

反射优化

@Benchmark
fun callReflectMethodAccessiblFalse(bh: Blackhole) 
    val person = Person()
    val method = Person::class.declaredFunctions.find  it.name == "getName" 
    for (index in 0 until 100_000) 
        bh.consume(method?.call(person))
    

将中间操作（获取 getName 代码）从循环中提取出来了，五轮测试平均耗时 0.844 ms/op，速度得到了很大的提升，相比反射优化前速度提升了 13 倍，如果在将安全检查关掉呢。

method?.isAccessible = true

五轮测试平均耗时 0.687 ms/op，反射速度进一步提升了。

几轮测试最后的结果如下图示。

属性调用

正常调用

@Benchmark
fun callPropertie(bh: Blackhole) 
    val person = Person()
    for (index in 0 until 100_000) 
        bh.consume(person.age)
    

五轮测试平均耗时 0.241 ms/op 。

反射调用

@Benchmark
fun callReflectPropertie(bh: Blackhole) 
    val person = Person()
    for (index in 0 until 100_000) 
        val propertie = Person::class.declaredMemberProperties.find  it.name == "age" 
        bh.consume(propertie?.call(person))
    

五轮测试平均耗时 12.432 ms/op，是正常调用的 62 倍，然后我们将中间操作（获取属性的代码）从循环中提出来。

反射优化

@Benchmark
fun callReflectPropertieAccessibleFalse(bh: Blackhole) 
    val person = Person::class.createInstance()
    val propertie = Person::class.declaredMemberProperties.find  it.name == "age" 
    for (index in 0 until 100_000) 
        bh.consume(propertie?.call(person))
    

将中间操作（获取属性的代码）从循环中提出来之后，五轮测试平均耗时 1.362 ms/op，速度得到了很大的提升，相比反射优化前速度提升了 8 倍，我们在将安全检查关掉，看一下结果。

propertie?.isAccessible = true

五轮测试平均耗时 1.202 ms/op，反射速度进一步提升了。

几轮测试最后的结果如下图示。

伴生对象

正常调用

@Benchmark
fun callCompaion(bh: Blackhole) 
    for (index in 0 until 100_000) 
        bh.consume(Person.getAddress())
    

五轮测试平均耗时 0.470 ms/op 。

反射调用

@Benchmark
fun createReflectCompaion(bh: Blackhole) 
    val classes = Person::class
    val personInstance = classes.companionObjectInstance
    val personObject = classes.companionObject
    for (index in 0 until 100_000) 
        val compaion = personObject?.declaredFunctions?.find  it.name == "getAddress" 
        bh.consume(compaion?.call(personInstance))
    

五轮测试平均耗时 5.661 ms/op，是正常调用的 11 倍，然后我们在看一下将中间操作（获取 getAddress 代码）从循环中提出来的结果。

反射优化

@Benchmark
fun callReflectCompaionAccessibleFalse(bh: Blackhole) 
    val classes = Person::class
    val personInstance = classes.companionObjectInstance
    val personObject = classes.companionObject
    val compaion = personObject?.declaredFunctions?.find  it.name == "getAddress" 
    for (index in 0 until 100_000) 
        bh.consume(compaion?.call(personInstance))
    

将中间操作（获取 getAddress 代码）从循环中提出来，五轮测试平均耗时 0.840 ms/op，速度得到了很大的提升，相比反射优化前速度提升了 7 倍，现在我们在将安全检查关掉。

compaion?.isAccessible = true

五轮测试平均耗时 0.702 ms/op，反射速度进一步提升了。

几轮测试最后的结果如下图所示。

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总结

我们对比了四种常用的场景： 创建对象、方法调用、属性调用、伴生对象。分别测试了反射前后的耗时，最后汇总一下五轮 10 万次测试平均值。

	正常调用	反射	反射优化后	反射优化后关掉安全检查
创建对象	0.578 ms/op	4.710 ms/op	1.018 ms/op	0.943 ms/op
方法调用	0.422 ms/op	10.533 ms/op	0.844 ms/op	0.687 ms/op
属性调用	0.241 ms/op	12.432 ms/op	1.362 ms/op	1.202 ms/op
伴生对象	0.470 ms/op	5.661 ms/op	0.840 ms/op	0.702 ms/op

每个场景反射前后的耗时如下图所示。

在我们的印象中，反射就是恶魔，影响会非常大，但是从上面的表格看来，反射确实会有一定的影响，但是如果我们合理使用反射，优化后的反射结果并没有想象的那么大，这里有几个建议。

• 在频繁的使用反射的场景中，将反射中间操作提取出来缓存好，下次在使用反射直接从缓存中取即可
• 关掉安全检查，可以进一步提升性能

最后我们在看一下单次创建对象和单次反射创建对象的耗时，如下图所示。

Score 表示结果，Error 表示误差范围，在考虑误差的情况下，它们的耗时差距在 微妙别以内。

当然根据设备的不同（高端机、低端机），还有系统、复杂的类等等因素，反射所产生的影响也是不同的。反射在实际项目中应用的非常的广泛，很多设计和开发都和反射有关，比如通过反射去调用字节码文件、调用系统隐藏 Api、动态代理的设计模式，Android 逆向、著名的 Spring 框架、各类 Hook 框架等等。