Почему это медленнее, когда ArrayList имеет начальную емкость?
Для эксперимента я сделал эту небольшую программу. Он просто генерирует 10 миллионов случайных строк и добавляет их в arraylist. Обратите внимание, что у arraylist не есть начальная емкость.
// editors note: added the necessary boilerplate to run,
// and take initial capacity as an optional cmdline arg for easier testing
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
class ArrayListTest {
public static void main(String[] args)
{
int initsize = -1;
if (args.length > 0) {
initsize = Integer.parseInt(args[0]);
}
long startTime = System.currentTimeMillis();
List<String> randNums = initsize>=0 ? new ArrayList<>(initsize) : new ArrayList<>();
// final List<String> randNums = initsize>=0 ? new ArrayList<String>(initsize) : new ArrayList<String>();
Random r = new Random(1);
for (int i = 0; i < 10_000_000; i++) {
final int randomNum = r.nextInt();
randNums.add(Integer.toString(randomNum));
}
System.out.println(System.currentTimeMillis() - startTime);
}
}
Я запускал его 5 раз, а результаты в ms:
8917
8720
7814
8768
8867
Затем я изменил программу, чтобы дать ArrayList начальную емкость:
List<String> randNums = new ArrayList<>(10_000_000);
Я снова запустил его 5 раз, и это были результаты:
11562
10454
10499
10481
10415
Это определенно последовательно становилось медленнее. Я предположил, что это было бы наоборот, поскольку, объявив достаточно большой начальный размер, я отобрал все накладные расходы ArrayList, увеличив свою собственную емкость. Почему это было медленнее?
Дополнительная информация: Jre 1.8.051, 64-bit (В окнах 10);
Ответы
Ответ 1
Вы подумали бы, что это было наоборот, но это связано с Garbage Collection.
Я не видел большой разницы, которую вы сделали (3900 против 5100), но поскольку это связано с GC, вы, вероятно, работаете с более низкой памятью. Я работал с 64-битным и -Xmx4g.
Включение журнала GC (-Xloggc:path\to\file.log), я получаю это без размера:
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.51-b03) for windows-amd64 JRE (1.8.0_51-b16), built on Jun 8 2015 18:03:07 by "java_re" with MS VC++ 10.0 (VS2010)
Memory: 4k page, physical 33478384k(25822824k free), swap 33476532k(26121788k free)
CommandLine flags: -XX:InitialHeapSize=535654144 -XX:MaxHeapSize=4294967296 -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:-UseLargePagesIndividualAllocation -XX:+UseParallelGC
0.188: [GC (Allocation Failure) 131584K->114906K(502784K), 0.0795857 secs]
0.358: [GC (Allocation Failure) 246490K->229080K(634368K), 0.0794026 secs]
0.631: [GC (Allocation Failure) 492248K->452871K(716288K), 0.1389293 secs]
0.770: [Full GC (Ergonomics) 452871K->451407K(1188864K), 3.3224726 secs]
4.270: [GC (Allocation Failure) 714575K->714179K(1271808K), 0.2607092 secs]
4.531: [Full GC (Ergonomics) 714179K->814K(1050624K), 0.0070693 secs]
И я получаю это с размером:
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.51-b03) for windows-amd64 JRE (1.8.0_51-b16), built on Jun 8 2015 18:03:07 by "java_re" with MS VC++ 10.0 (VS2010)
Memory: 4k page, physical 33478384k(25818308k free), swap 33476532k(26123684k free)
CommandLine flags: -XX:InitialHeapSize=535654144 -XX:MaxHeapSize=4294967296 -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:-UseLargePagesIndividualAllocation -XX:+UseParallelGC
0.171: [GC (Allocation Failure) 131584K->129070K(502784K), 0.0919490 secs]
0.370: [GC (Allocation Failure) 260654K->261166K(634368K), 0.4433150 secs]
0.813: [Full GC (Ergonomics) 261166K->260351K(899072K), 1.4135289 secs]
2.460: [GC (Allocation Failure) 523519K->524487K(899072K), 0.7901689 secs]
3.250: [Full GC (Ergonomics) 524487K->523517K(1421312K), 2.3177831 secs]
Поскольку второй запуск выделяет гораздо больше памяти изначально, GC работает медленнее. Это, по-видимому, перевешивает дополнительное копирование массива, когда список изменяется.
Ответ 2
Список randNums с 10 миллионами элементов требует около 700 МБ пространства памяти.
Чтобы избежать эффектов GC (наверняка, это означает много в этом тесте), я устанавливаю аргументы виртуальной машины Hotspot следующим образом:
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+UseParNewGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-Xmx1000m
-Xms1000m
-Xmn999m
-XX:SurvivorRatio=65535
сделать молодое поколение достаточно большим, чтобы сохранить все элементы и не создавать GC при распределении элементов. Я делаю Eden Region Young Generation более крупным, чтобы избежать копирования элементов в Young Generation.
Результат удивительный!. Общее время выполнения уменьшается с 8 с до 0,6 с!
Здесь я сделал дополнительную работу для вопросителя, который проверяет, может ли предварительное выделение ArrayList сэкономить время и сколько это поможет.
Вот мой код:
long startTime;
List<String> randNums;
Random r = new Random(1);
System.out.println("-----------------------------ArrayList With Enough Capacity Allocated:----------");
for(int loop=0;loop<5;loop++) {
startTime = System.currentTimeMillis();
randNums = new ArrayList<String>(SIZE);
for (int i = 0; i <SIZE ; i++) {
int randomNum = r.nextInt();
randNums.add(Integer.toString(randomNum));
}
System.out.println(System.currentTimeMillis() - startTime); //print time of this loop
randNums.clear();
System.gc();
}
System.out.println("\n-----------------------------ArrayList Auto-Capacity:----------");
for(int loop=0;loop<5;loop++) {
startTime = System.currentTimeMillis();
randNums = new ArrayList<String>();
for (int i = 0; i <SIZE ; i++) {
int randomNum = r.nextInt();
randNums.add(Integer.toString(randomNum));
}
System.out.println(System.currentTimeMillis() - startTime); //print time of this loop
randNums.clear();
System.gc();
}
Вывод:
-----------------------------ArrayList With Enough Capacity Allocated:----------
625
0.712: [Full GC (System.gc()) 714143K->39628K(1023936K), 0.1450449 secs]
0.863: [GC (CMS Initial Mark) 98268K(1023936K), 0.0549729 secs]
545
1.413: [Full GC (System.gc()) 705185K->564K(1023936K), 0.1239084 secs]
483
2.031: [Full GC (System.gc()) 679570K->564K(1023936K), 0.1256323 secs]
2.160: [GC (CMS Initial Mark) 59357K(1023936K), 0.0274108 secs]
523
2.688: [Full GC (System.gc()) 670987K->564K(1023936K), 0.1222910 secs]
482
3.302: [Full GC (System.gc()) 673223K->564K(1023936K), 0.1299938 secs]
-----------------------------ArrayList Auto-Capacity:----------
3.432: [GC (CMS Initial Mark) 40961K(1023936K), 0.0003740 secs]
3.907: [GC (CMS Final Remark) 698381K(1023936K), 0.1091347 secs]
796
4.240: [Full GC (System.gc()) 911984K->56183K(1023936K), 0.1719540 secs]
4.412: [GC (CMS Initial Mark) 56183K(1023936K), 0.0394210 secs]
4.770: [GC (CMS Final Remark) 528894K(1023936K), 0.0726012 secs]
690
5.111: [Full GC (System.gc()) 893818K->2060K(1023936K), 0.1364215 secs]
5.248: [GC (CMS Initial Mark) 20769K(1023936K), 0.0008902 secs]
5.750: [GC (CMS Final Remark) 694113K(1023936K), 0.1124856 secs]
704
5.962: [Full GC (System.gc()) 808646K->2081K(1023936K), 0.1338328 secs]
6.096: [GC (CMS Initial Mark) 21137K(1023936K), 0.0010118 secs]
6.599: [GC (CMS Final Remark) 688155K(1023936K), 0.0899929 secs]
661
6.767: [Full GC (System.gc()) 810872K->2081K(1023936K), 0.1287272 secs]
6.896: [GC (CMS Initial Mark) 21512K(1023936K), 0.0010619 secs]
7.398: [GC (CMS Final Remark) 691216K(1023936K), 0.1083076 secs]
681
7.586: [Full GC (System.gc()) 803590K->2081K(1023936K), 0.1269813 secs]
7.714: [GC (CMS Initial Mark) 2081K(1023936K), 0.0008965 secs]
Разметка GC, это:
-----------------------------ArrayList With Enough Capacity Allocated:----------
615
540
480
511
480
-----------------------------ArrayList Auto-Capacity:----------
680
708
640
644
663
Мы используем последние три данных каждой группы, рассчитываем оптимизацию (чтобы избежать оптимизации JIT и VM). Ответ приходит следующим образом:
(480+511+511)/(640+644+663) = 1502/1947 = 501/639 = 100/128
