Почему 2 * (i * i) быстрее, чем 2 * i * i в Java? - PullRequest
Новая
       124

Почему 2 * (i * i) быстрее, чем 2 * i * i в Java?

0 голосов
/ 23 ноября 2018

Работа следующей Java-программы в среднем занимает от 0,50 до 0,55 с: 

public static void main(String[] args) {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += 2 * (i * i);
    }
    System.out.println((double) (System.nanoTime() - startTime) / 1000000000 + " s");
    System.out.println("n = " + n);
}

Если я заменим 2 * (i * i) на 2 * i * i, запуск займет от 0,60 до 0,65 с.Как получилось?

Я запускал каждую версию программы 15 раз, чередуя их.Вот результаты: 

 2*(i*i)  |  2*i*i
----------+----------
0.5183738 | 0.6246434
0.5298337 | 0.6049722
0.5308647 | 0.6603363
0.5133458 | 0.6243328
0.5003011 | 0.6541802
0.5366181 | 0.6312638
0.515149  | 0.6241105
0.5237389 | 0.627815
0.5249942 | 0.6114252
0.5641624 | 0.6781033
0.538412  | 0.6393969
0.5466744 | 0.6608845
0.531159  | 0.6201077
0.5048032 | 0.6511559
0.5232789 | 0.6544526

Самый быстрый пробег 2 * i * i занял больше времени, чем самый медленный пробег 2 * (i * i).Если бы они оба были столь же эффективны, вероятность этого была бы менее 1/2 ^ 15 * 100% = 0,00305%.

Ответы [ 10 ]

0 голосов
/ 02 декабря 2018

Интересное наблюдение с использованием Java 11 и отключением цикла с развертыванием со следующей опцией VM: 

-XX:LoopUnrollLimit=0

Цикл с выражением 2 * (i * i) приводит к более компактному собственному коду 1 : 

L0001: add    eax,r11d
       inc    r8d
       mov    r11d,r8d
       imul   r11d,r8d
       shl    r11d,1h
       cmp    r8d,r10d
       jl     L0001

по сравнению с 2 * i * i версией: 

L0001: add    eax,r11d
       mov    r11d,r8d
       shl    r11d,1h
       add    r11d,2h
       inc    r8d
       imul   r11d,r8d
       cmp    r8d,r10d
       jl     L0001

Java версия: 

java version "11" 2018-09-25
Java(TM) SE Runtime Environment 18.9 (build 11+28)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM 18.9 (build 11+28, mixed mode)

Результаты тестов: 

Benchmark          (size)  Mode  Cnt    Score     Error  Units
LoopTest.fast  1000000000  avgt    5  694,868 ±  36,470  ms/op
LoopTest.slow  1000000000  avgt    5  769,840 ± 135,006  ms/op

Исходный код эталонного теста: 

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Thread)
@Fork(1)
public class LoopTest {

    @Param("1000000000") private int size;

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt =
            new OptionsBuilder().include(LoopTest.class.getSimpleName())
                                .jvmArgs("-XX:LoopUnrollLimit=0")
                                .build();
        new Runner(opt).run();
    }

    @Benchmark
    public int slow() {
        int n = 0;
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            n += 2 * i * i;
        }
        return n;
    }

    @Benchmark
    public int fast() {
        int n = 0;
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            n += 2 * (i * i);
        }
        return n;
    }
}

1 - используемые параметры виртуальной машины: -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintAssembly -XX:LoopUnrollLimit=0

0 голосов
/ 28 ноября 2018

Хотя это не имеет прямого отношения к среде вопроса, просто для любопытства я провел такой же тест на .NET Core 2.1, x64, режиме выпуска.

Вот интересный результат, подтверждающий аналогичные явления (другоенаоборот) происходит на темной стороне силы.Код: 

static void Main(string[] args)
{
    Stopwatch watch = new Stopwatch();

    Console.WriteLine("2 * (i * i)");

    for (int a = 0; a < 10; a++)
    {
        int n = 0;

        watch.Restart();

        for (int i = 0; i < 1000000000; i++)
        {
            n += 2 * (i * i);
        }

        watch.Stop();

        Console.WriteLine($"result:{n}, {watch.ElapsedMilliseconds} ms");
    }

    Console.WriteLine();
    Console.WriteLine("2 * i * i");

    for (int a = 0; a < 10; a++)
    {
        int n = 0;

        watch.Restart();

        for (int i = 0; i < 1000000000; i++)
        {
            n += 2 * i * i;
        }

        watch.Stop();

        Console.WriteLine($"result:{n}, {watch.ElapsedMilliseconds}ms");
    }
}

Результат:

2 * (i * i)

  • Результат: 119860736, 438 мс
  • Результат: 119860736, 433 мс
  • результат: 119860736, 437 мс
  • результат: 119860736, 435 мс
  • результат: 119860736, 436 мс
  • результат: 119860736, 435мс
  • результат: 119860736, 435 мс
  • результат: 119860736, 439 мс
  • результат: 119860736, 436 мс
  • результат: 119860736, 437 мс

2 * i * i

  • результат: 119860736, 417 мс
  • результат: 119860736, 417 мс
  • результат: 119860736,417 мс
  • результат: 119860736, 418 мс
  • результат: 119860736, 418 мс
  • результат: 119860736, 417 мс
  • результат: 119860736, 418 мс
  • результат: 119860736, 416 мс
  • результат: 119860736, 417 мс
  • результат: 119860736, 418 мс
0 голосов
/ 01 декабря 2018

Подробнее о приложении.Я повторил эксперимент, используя последнюю версию Java 8 JVM от IBM: 

java version "1.8.0_191"
Java(TM) 2 Runtime Environment, Standard Edition (IBM build 1.8.0_191-b12 26_Oct_2018_18_45 Mac OS X x64(SR5 FP25))
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.191-b12, mixed mode)

И это показывает очень похожие результаты: 

0.374653912 s
n = 119860736
0.447778698 s
n = 119860736

(вторые результаты с использованием 2 * i * i).

Интересно, что при работе на той же машине, но с использованием Oracle Java: 

Java version "1.8.0_181"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_181-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.181-b13, mixed mode)

результаты в среднем немного медленнее: 

0.414331815 s
n = 119860736
0.491430656 s
n = 119860736

Короче говоряздесь важен даже младший номер версии HotSpot, поскольку незначительные различия в реализации JIT могут иметь заметные последствия.

0 голосов
/ 24 ноября 2018

Существует небольшая разница в порядке байт-кода.

2 * (i * i): 

     iconst_2
     iload0
     iload0
     imul
     imul
     iadd

против 2 * i * i: 

     iconst_2
     iload0
     imul
     iload0
     imul
     iadd

Сначалазрение это не должно иметь значения;во всяком случае, вторая версия является более оптимальной, поскольку она использует на один слот меньше.

Так что нам нужно глубже погрузиться в нижний уровень (JIT) 1 .

Помните, чтоJIT очень агрессивно разворачивает маленькие петли.Действительно, мы наблюдаем 16-кратное развертывание для случая 2 * (i * i): 

030   B2: # B2 B3 <- B1 B2  Loop: B2-B2 inner main of N18 Freq: 1e+006
030     addl    R11, RBP    # int
033     movl    RBP, R13    # spill
036     addl    RBP, #14    # int
039     imull   RBP, RBP    # int
03c     movl    R9, R13 # spill
03f     addl    R9, #13 # int
043     imull   R9, R9  # int
047     sall    RBP, #1
049     sall    R9, #1
04c     movl    R8, R13 # spill
04f     addl    R8, #15 # int
053     movl    R10, R8 # spill
056     movdl   XMM1, R8    # spill
05b     imull   R10, R8 # int
05f     movl    R8, R13 # spill
062     addl    R8, #12 # int
066     imull   R8, R8  # int
06a     sall    R10, #1
06d     movl    [rsp + #32], R10    # spill
072     sall    R8, #1
075     movl    RBX, R13    # spill
078     addl    RBX, #11    # int
07b     imull   RBX, RBX    # int
07e     movl    RCX, R13    # spill
081     addl    RCX, #10    # int
084     imull   RCX, RCX    # int
087     sall    RBX, #1
089     sall    RCX, #1
08b     movl    RDX, R13    # spill
08e     addl    RDX, #8 # int
091     imull   RDX, RDX    # int
094     movl    RDI, R13    # spill
097     addl    RDI, #7 # int
09a     imull   RDI, RDI    # int
09d     sall    RDX, #1
09f     sall    RDI, #1
0a1     movl    RAX, R13    # spill
0a4     addl    RAX, #6 # int
0a7     imull   RAX, RAX    # int
0aa     movl    RSI, R13    # spill
0ad     addl    RSI, #4 # int
0b0     imull   RSI, RSI    # int
0b3     sall    RAX, #1
0b5     sall    RSI, #1
0b7     movl    R10, R13    # spill
0ba     addl    R10, #2 # int
0be     imull   R10, R10    # int
0c2     movl    R14, R13    # spill
0c5     incl    R14 # int
0c8     imull   R14, R14    # int
0cc     sall    R10, #1
0cf     sall    R14, #1
0d2     addl    R14, R11    # int
0d5     addl    R14, R10    # int
0d8     movl    R10, R13    # spill
0db     addl    R10, #3 # int
0df     imull   R10, R10    # int
0e3     movl    R11, R13    # spill
0e6     addl    R11, #5 # int
0ea     imull   R11, R11    # int
0ee     sall    R10, #1
0f1     addl    R10, R14    # int
0f4     addl    R10, RSI    # int
0f7     sall    R11, #1
0fa     addl    R11, R10    # int
0fd     addl    R11, RAX    # int
100     addl    R11, RDI    # int
103     addl    R11, RDX    # int
106     movl    R10, R13    # spill
109     addl    R10, #9 # int
10d     imull   R10, R10    # int
111     sall    R10, #1
114     addl    R10, R11    # int
117     addl    R10, RCX    # int
11a     addl    R10, RBX    # int
11d     addl    R10, R8 # int
120     addl    R9, R10 # int
123     addl    RBP, R9 # int
126     addl    RBP, [RSP + #32 (32-bit)]   # int
12a     addl    R13, #16    # int
12e     movl    R11, R13    # spill
131     imull   R11, R13    # int
135     sall    R11, #1
138     cmpl    R13, #999999985
13f     jl     B2   # loop end  P=1.000000 C=6554623.000000

Мы видим, что есть 1 регистр, который «проливается» на стек.

И для 2 * i * iверсия: 

05a   B3: # B2 B4 <- B1 B2  Loop: B3-B2 inner main of N18 Freq: 1e+006
05a     addl    RBX, R11    # int
05d     movl    [rsp + #32], RBX    # spill
061     movl    R11, R8 # spill
064     addl    R11, #15    # int
068     movl    [rsp + #36], R11    # spill
06d     movl    R11, R8 # spill
070     addl    R11, #14    # int
074     movl    R10, R9 # spill
077     addl    R10, #16    # int
07b     movdl   XMM2, R10   # spill
080     movl    RCX, R9 # spill
083     addl    RCX, #14    # int
086     movdl   XMM1, RCX   # spill
08a     movl    R10, R9 # spill
08d     addl    R10, #12    # int
091     movdl   XMM4, R10   # spill
096     movl    RCX, R9 # spill
099     addl    RCX, #10    # int
09c     movdl   XMM6, RCX   # spill
0a0     movl    RBX, R9 # spill
0a3     addl    RBX, #8 # int
0a6     movl    RCX, R9 # spill
0a9     addl    RCX, #6 # int
0ac     movl    RDX, R9 # spill
0af     addl    RDX, #4 # int
0b2     addl    R9, #2  # int
0b6     movl    R10, R14    # spill
0b9     addl    R10, #22    # int
0bd     movdl   XMM3, R10   # spill
0c2     movl    RDI, R14    # spill
0c5     addl    RDI, #20    # int
0c8     movl    RAX, R14    # spill
0cb     addl    RAX, #32    # int
0ce     movl    RSI, R14    # spill
0d1     addl    RSI, #18    # int
0d4     movl    R13, R14    # spill
0d7     addl    R13, #24    # int
0db     movl    R10, R14    # spill
0de     addl    R10, #26    # int
0e2     movl    [rsp + #40], R10    # spill
0e7     movl    RBP, R14    # spill
0ea     addl    RBP, #28    # int
0ed     imull   RBP, R11    # int
0f1     addl    R14, #30    # int
0f5     imull   R14, [RSP + #36 (32-bit)]   # int
0fb     movl    R10, R8 # spill
0fe     addl    R10, #11    # int
102     movdl   R11, XMM3   # spill
107     imull   R11, R10    # int
10b     movl    [rsp + #44], R11    # spill
110     movl    R10, R8 # spill
113     addl    R10, #10    # int
117     imull   RDI, R10    # int
11b     movl    R11, R8 # spill
11e     addl    R11, #8 # int
122     movdl   R10, XMM2   # spill
127     imull   R10, R11    # int
12b     movl    [rsp + #48], R10    # spill
130     movl    R10, R8 # spill
133     addl    R10, #7 # int
137     movdl   R11, XMM1   # spill
13c     imull   R11, R10    # int
140     movl    [rsp + #52], R11    # spill
145     movl    R11, R8 # spill
148     addl    R11, #6 # int
14c     movdl   R10, XMM4   # spill
151     imull   R10, R11    # int
155     movl    [rsp + #56], R10    # spill
15a     movl    R10, R8 # spill
15d     addl    R10, #5 # int
161     movdl   R11, XMM6   # spill
166     imull   R11, R10    # int
16a     movl    [rsp + #60], R11    # spill
16f     movl    R11, R8 # spill
172     addl    R11, #4 # int
176     imull   RBX, R11    # int
17a     movl    R11, R8 # spill
17d     addl    R11, #3 # int
181     imull   RCX, R11    # int
185     movl    R10, R8 # spill
188     addl    R10, #2 # int
18c     imull   RDX, R10    # int
190     movl    R11, R8 # spill
193     incl    R11 # int
196     imull   R9, R11 # int
19a     addl    R9, [RSP + #32 (32-bit)]    # int
19f     addl    R9, RDX # int
1a2     addl    R9, RCX # int
1a5     addl    R9, RBX # int
1a8     addl    R9, [RSP + #60 (32-bit)]    # int
1ad     addl    R9, [RSP + #56 (32-bit)]    # int
1b2     addl    R9, [RSP + #52 (32-bit)]    # int
1b7     addl    R9, [RSP + #48 (32-bit)]    # int
1bc     movl    R10, R8 # spill
1bf     addl    R10, #9 # int
1c3     imull   R10, RSI    # int
1c7     addl    R10, R9 # int
1ca     addl    R10, RDI    # int
1cd     addl    R10, [RSP + #44 (32-bit)]   # int
1d2     movl    R11, R8 # spill
1d5     addl    R11, #12    # int
1d9     imull   R13, R11    # int
1dd     addl    R13, R10    # int
1e0     movl    R10, R8 # spill
1e3     addl    R10, #13    # int
1e7     imull   R10, [RSP + #40 (32-bit)]   # int
1ed     addl    R10, R13    # int
1f0     addl    RBP, R10    # int
1f3     addl    R14, RBP    # int
1f6     movl    R10, R8 # spill
1f9     addl    R10, #16    # int
1fd     cmpl    R10, #999999985
204     jl     B2   # loop end  P=1.000000 C=7419903.000000

Здесь мы наблюдаем гораздо больше «разливов» и больше обращений к стеку [RSP + ...] из-за более промежуточных результатов, которые необходимо сохранить.

Таким образом, ответ навопрос прост: 2 * (i * i) быстрее, чем 2 * i * i, потому что JIT генерирует более оптимальный код сборки для первого случая.

Но, конечно, очевидно, что ни первая, ни вторая версияэто хорошо;цикл может действительно выиграть от векторизации, поскольку любой процессор x86-64 имеет как минимум поддержку SSE2.

Так что это проблема оптимизатора;как это часто бывает, он слишком агрессивно разворачивается и стреляет себе в ногу, при этом упуская различные другие возможности.

Фактически современные процессоры x86-64 разбивают инструкции дальше на микрооперации(µops) и с такими функциями, как переименование регистров, µop кеши и буферы цикла, оптимизация цикла требует гораздо больше изящества, чем простое развертывание для оптимальной производительности. Согласно руководству по оптимизации Agner Fog :

Увеличение производительности благодаря кэш-памяти µop может быть довольно значительным, если средняя длина команды превышает 4 байта.Можно рассмотреть следующие методы оптимизации использования µop-кэша:

  • Убедитесь, что критические циклы достаточно малы, чтобы поместиться в µop-кеш.
  • Выровняйте наиболее критичный циклзаписей и записей функций по 32.
  • Избегайте ненужного развертывания цикла.
  • Избегайте инструкций, которые имеют дополнительное время загрузки
    .,.

Что касается времени загрузки - даже самое быстрое попадание L1D стоит 4 цикла , дополнительный регистр и µop, так что да, даже несколько обращений к памяти повредятпроизводительность в тесных циклах.

Но вернемся к возможности векторизации - чтобы увидеть, как быстро это может быть, мы можем скомпилировать аналогичное приложение C с GCC , которое его векторизирует напрямую (показан AVX2, SSE2 аналогичен) 2 : 

  vmovdqa ymm0, YMMWORD PTR .LC0[rip]
  vmovdqa ymm3, YMMWORD PTR .LC1[rip]
  xor eax, eax
  vpxor xmm2, xmm2, xmm2
.L2:
  vpmulld ymm1, ymm0, ymm0
  inc eax
  vpaddd ymm0, ymm0, ymm3
  vpslld ymm1, ymm1, 1
  vpaddd ymm2, ymm2, ymm1
  cmp eax, 125000000      ; 8 calculations per iteration
  jne .L2
  vmovdqa xmm0, xmm2
  vextracti128 xmm2, ymm2, 1
  vpaddd xmm2, xmm0, xmm2
  vpsrldq xmm0, xmm2, 8
  vpaddd xmm0, xmm2, xmm0
  vpsrldq xmm1, xmm0, 4
  vpaddd xmm0, xmm0, xmm1
  vmovd eax, xmm0
  vzeroupper

со временем работы:

  • SSE: 0,24 с или в 2 раза быстрее.
  • AVX: 0,15 с или в 3 раза быстрее.
  • AVX2: 0,08 с или в 5 раз быстрее.

1 Комуполучить сгенерированный JIT вывод сборки, получить отладочную JVM и запустить с -XX:+PrintOptoAssembly

2 Версия C скомпилирована с -fwrapv флаг, который позволяет GCC обрабатывать целочисленное переполнение со знаком как обтекание в два дополнения.

0 голосов
/ 25 ноября 2018

Kasperd спросил в комментарии принятого ответа:

Примеры Java и C используют совершенно разные имена регистров.Оба примера используют AMD64 ISA? 

xor edx, edx
xor eax, eax
.L2:
mov ecx, edx
imul ecx, edx
add edx, 1
lea eax, [rax+rcx*2]
cmp edx, 1000000000
jne .L2

У меня недостаточно репутации, чтобы ответить на это в комментариях, но это тот же ISA.Стоит отметить, что версия GCC использует 32-разрядную целочисленную логику, а скомпилированная версия JVM использует внутреннюю 64-разрядную целочисленную логику.

R8 до R15 - это просто новые X86_64 регистры .EAX-EDX - это нижние части регистров общего назначения RAX-RDX.Важной частью в ответе является то, что версия GCC не развернута.Он просто выполняет один цикл цикла для каждого фактического цикла машинного кода.Хотя версия JVM имеет 16 циклов цикла в одном физическом цикле (основываясь на ответе rustyx, я не интерпретировал сборку).Это одна из причин, по которой используется больше регистров, поскольку тело цикла на самом деле в 16 раз длиннее.

0 голосов
/ 24 ноября 2018

Я попробовал JMH, используя архетип по умолчанию: я также добавил оптимизированную версию, основанную на объяснении Рунеморо . 

@State(Scope.Benchmark)
@Warmup(iterations = 2)
@Fork(1)
@Measurement(iterations = 10)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
//@BenchmarkMode({ Mode.All })
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public class MyBenchmark {
  @Param({ "100", "1000", "1000000000" })
  private int size;

  @Benchmark
  public int two_square_i() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
      n += 2 * (i * i);
    }
    return n;
  }

  @Benchmark
  public int square_i_two() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
      n += i * i;
    }
    return 2*n;
  }

  @Benchmark
  public int two_i_() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
      n += 2 * i * i;
    }
    return n;
  }
}

Результат здесь: 

Benchmark                           (size)  Mode  Samples          Score   Score error  Units
o.s.MyBenchmark.square_i_two           100  avgt       10         58,062         1,410  ns/op
o.s.MyBenchmark.square_i_two          1000  avgt       10        547,393        12,851  ns/op
o.s.MyBenchmark.square_i_two    1000000000  avgt       10  540343681,267  16795210,324  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_i_                 100  avgt       10         87,491         2,004  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_i_                1000  avgt       10       1015,388        30,313  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_i_          1000000000  avgt       10  967100076,600  24929570,556  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_square_i           100  avgt       10         70,715         2,107  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_square_i          1000  avgt       10        686,977        24,613  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_square_i    1000000000  avgt       10  652736811,450  27015580,488  ns/op

На моем ПК ( Core i7 860 - он ничего не делает, кроме чтения на моем смартфоне):

  • n += i*i, затем n*2 сначала
  • 2 * (i * i) является вторым.

JVM явно не оптимизирует так же, как человек (основываясь на ответе Рунеморо).

Теперь, читая байт-код:javap -c -v ./target/classes/org/sample/MyBenchmark.class

Я не эксперт по байт-коду, но мы iload_2 до того, как imul: это, вероятно, где вы получите разницу: я могу предположитьчто JVM оптимизирует чтение i дважды (i уже здесь, и нет необходимости загружать его снова), в то время как в 2*i*i это не может.

0 голосов
/ 24 ноября 2018

Когда умножение равно 2 * (i * i), JVM может вычленить умножение на 2 из цикла, в результате чего получается такой эквивалентный, но более эффективный код: 

int n = 0;
for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
    n += i * i;
}
n *= 2;

, но при умноженииравен (2 * i) * i, JVM не оптимизирует его, так как умножение на константу больше не происходит непосредственно перед сложением.

Вот несколько причин, почему я считаю, что это так:

  • Добавление оператора if (n == 0) n = 1 в начале цикла приводит к тому, что обе версии являются эффективными, поскольку разложение умножения больше не гарантирует, что результат будет одинаковым
  • Оптимизированная версия (поВычисление умножения на 2) происходит так же быстро, как и 2 * (i * i) версия

Вот тестовый код, который я использовал, чтобы сделать следующие выводы: 

public static void main(String[] args) {
    long fastVersion = 0;
    long slowVersion = 0;
    long optimizedVersion = 0;
    long modifiedFastVersion = 0;
    long modifiedSlowVersion = 0;

    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        fastVersion += fastVersion();
        slowVersion += slowVersion();
        optimizedVersion += optimizedVersion();
        modifiedFastVersion += modifiedFastVersion();
        modifiedSlowVersion += modifiedSlowVersion();
    }

    System.out.println("Fast version: " + (double) fastVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Slow version: " + (double) slowVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Optimized version: " + (double) optimizedVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Modified fast version: " + (double) modifiedFastVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Modified slow version: " + (double) modifiedSlowVersion / 1000000000 + " s");
}

private static long fastVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += 2 * (i * i);
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long slowVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += 2 * i * i;
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long optimizedVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += i * i;
    }
    n *= 2;
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long modifiedFastVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        if (n == 0) n = 1;
        n += 2 * (i * i);
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long modifiedSlowVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        if (n == 0) n = 1;
        n += 2 * i * i;
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

И вотРезультаты: 

Fast version: 5.7274411 s
Slow version: 7.6190804 s
Optimized version: 5.1348007 s
Modified fast version: 7.1492705 s
Modified slow version: 7.2952668 s
0 голосов
/ 24 ноября 2018

Байт-коды: https://cs.nyu.edu/courses/fall00/V22.0201-001/jvm2.html Просмотр байтовых кодов: https://github.com/Konloch/bytecode-viewer

На моем JDK (Windows 10 64 бит, 1.8.0_65-b17) я могу воспроизвести и объяснить: 

public static void main(String[] args) {
    int repeat = 10;
    long A = 0;
    long B = 0;
    for (int i = 0; i < repeat; i++) {
        A += test();
        B += testB();
    }

    System.out.println(A / repeat + " ms");
    System.out.println(B / repeat + " ms");
}


private static long test() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        n += multi(i);
    }
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += multi(i);
    }
    long ms = (System.currentTimeMillis() - startTime);
    System.out.println(ms + " ms A " + n);
    return ms;
}


private static long testB() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        n += multiB(i);
    }
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += multiB(i);
    }
    long ms = (System.currentTimeMillis() - startTime);
    System.out.println(ms + " ms B " + n);
    return ms;
}

private static int multiB(int i) {
    return 2 * (i * i);
}

private static int multi(int i) {
    return 2 * i * i;
}

Вывод: 

...
405 ms A 785527736
327 ms B 785527736
404 ms A 785527736
329 ms B 785527736
404 ms A 785527736
328 ms B 785527736
404 ms A 785527736
328 ms B 785527736
410 ms
333 ms

Так почему?Байт-код таков: 

 private static multiB(int arg0) { // 2 * (i * i)
     <localVar:index=0, name=i , desc=I, sig=null, start=L1, end=L2>

     L1 {
         iconst_2
         iload0
         iload0
         imul
         imul
         ireturn
     }
     L2 {
     }
 }

 private static multi(int arg0) { // 2 * i * i
     <localVar:index=0, name=i , desc=I, sig=null, start=L1, end=L2>

     L1 {
         iconst_2
         iload0
         imul
         iload0
         imul
         ireturn
     }
     L2 {
     }
 }

Разница в следующем: в скобках (2 * (i * i)):

  • push const stack
  • push local в стеке
  • push local в стеке
  • умножение вершины стека
  • умножение вершины стека

без скобок (2 * i * i):

  • push const stack
  • push local в стеке
  • умножение вершины стека
  • push local в стеке
  • умножение вершины стека

Загрузка всех данных в стек и последующее восстановление обратно выполняется быстрее, чем переключение между установкой стека и работой с ним.

0 голосов
/ 24 ноября 2018

Я получил аналогичные результаты: 

2 * (i * i): 0.458765943 s, n=119860736
2 * i * i: 0.580255126 s, n=119860736

Я получил ЖЕ результаты, если оба цикла были в одной программе или каждый был в отдельном файле .java / .class,выполняется в отдельном цикле.

Наконец, здесь javap -c -v <.java> декомпиляция каждого: 

     3: ldc           #3                  // String 2 * (i * i):
     5: invokevirtual #4                  // Method java/io/PrintStream.print:(Ljava/lang/String;)V
     8: invokestatic  #5                  // Method java/lang/System.nanoTime:()J
     8: invokestatic  #5                  // Method java/lang/System.nanoTime:()J
    11: lstore_1
    12: iconst_0
    13: istore_3
    14: iconst_0
    15: istore        4
    17: iload         4
    19: ldc           #6                  // int 1000000000
    21: if_icmpge     40
    24: iload_3
    25: iconst_2
    26: iload         4
    28: iload         4
    30: imul
    31: imul
    32: iadd
    33: istore_3
    34: iinc          4, 1
    37: goto          17

против 

     3: ldc           #3                  // String 2 * i * i:
     5: invokevirtual #4                  // Method java/io/PrintStream.print:(Ljava/lang/String;)V
     8: invokestatic  #5                  // Method java/lang/System.nanoTime:()J
    11: lstore_1
    12: iconst_0
    13: istore_3
    14: iconst_0
    15: istore        4
    17: iload         4
    19: ldc           #6                  // int 1000000000
    21: if_icmpge     40
    24: iload_3
    25: iconst_2
    26: iload         4
    28: imul
    29: iload         4
    31: imul
    32: iadd
    33: istore_3
    34: iinc          4, 1
    37: goto          17

FYI - 

java -version
java version "1.8.0_121"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_121-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.121-b13, mixed mode)
0 голосов
/ 23 ноября 2018

Два метода добавления генерируют немного другой байт-код: 

  17: iconst_2
  18: iload         4
  20: iload         4
  22: imul
  23: imul
  24: iadd

Для 2 * (i * i) против: 

  17: iconst_2
  18: iload         4
  20: imul
  21: iload         4
  23: imul
  24: iadd

Для 2 * i * i.

И при использовании теста JMH , подобного следующему: 

@Warmup(iterations = 5, batchSize = 1)
@Measurement(iterations = 5, batchSize = 1)
@Fork(1)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class MyBenchmark {

    @Benchmark
    public int noBrackets() {
        int n = 0;
        for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
            n += 2 * i * i;
        }
        return n;
    }

    @Benchmark
    public int brackets() {
        int n = 0;
        for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
            n += 2 * (i * i);
        }
        return n;
    }

}

Разница очевидна: 

# JMH version: 1.21
# VM version: JDK 11, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 11+28
# VM options: <none>

Benchmark                      (n)  Mode  Cnt    Score    Error  Units
MyBenchmark.brackets    1000000000  avgt    5  380.889 ± 58.011  ms/op
MyBenchmark.noBrackets  1000000000  avgt    5  512.464 ± 11.098  ms/op

То, что вы наблюдаете, верно, а не просто аномалияваш стиль бенчмаркинга (т.е. без прогрева, см. Как мне написать правильный микро-бенчмарк на Java? )

Повторный запуск с Graal: 

# JMH version: 1.21
# VM version: JDK 11, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 11+28
# VM options: -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+EnableJVMCI -XX:+UseJVMCICompiler

Benchmark                      (n)  Mode  Cnt    Score    Error  Units
MyBenchmark.brackets    1000000000  avgt    5  335.100 ± 23.085  ms/op
MyBenchmark.noBrackets  1000000000  avgt    5  331.163 ± 50.670  ms/op

Вы видитечто результаты гораздо ближе, что имеет смысл, поскольку Graal - более производительный, более современный, более современный компилятор.

Так что это действительно зависит от того, насколько хорошо JIT-компилятор способен оптимизировать конкретную частькод, и не обязательно иметь логическую причину.

...