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ArrayList插入1000w条数据之后,我怀疑了JVM.....
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我发现新大陆了,等会发你代码"

"咋了,这么激动"

"等会..."

ArrayList插入1000w条数据之后,我怀疑了JVM.....


"我在一个ArrayList中连续插入1千万条数据,结果耗时不一样,分别是 2346 797 没搞明白 "

我看了一眼,就知道这小伙底盘不稳。

"你加个 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps,看下第一次是不是有Full GC"

"明白,我再试试看"

几分钟后...

2019-09-28T09:49:07.519-0800: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 54888K->10738K(76288K)] 54888K->36180K(251392K), 0.0520111 secs] [Times: user=0.24 sys=0.03, real=0.06 secs]
 2019-09-28T09:49:07.590-0800: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 74092K
->10736K(141824K)] 99534K->80803K(316928K), 0.0693607 secs] [Times: user=0.39 sys=0.03, real=0.06 secs]
 2019-09-28T09:49:07.751-0800: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 141808K->10736K(141824K)] 211875K->188026K(320512K), 0.1829926 secs
] [Times: user=1.02 sys=0.10, real=0.18 secs]
 2019-09-28T09:49:07.934-0800: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 10736K->
0K(141824K)] [ParOldGen: 177290K->171620K(402432K)] 188026K->171620K(544256K), [Metaspace: 3062K->3062K(1056768K)], 1.8672996 secs] [Times: user=5.96 sys=0.03, real=1.87 secs]
 2365
2019-09-28T09:49:09.832-0800: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 129254K->10738K(196608K)] 300875K->282609K(599040K), 0.1039307 secs] [Times: user=0.74 sys=0.07, real=0.10 secs]
 2019-09-28T09:49:09.936-0800: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 10738K->0K(196608K)] [ParOldGen: 271871K->36047K(372736K)] 282609K->36047K(569344K), [Metaspace: 3067K->3067K(1056768K)], 0.4510440 secs] [Times: user=1.82 sys=0.01, real=0.45 secs]
 2019-09-28T09:49:10.440-0800: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 185856K->10752K(264704K)] 221903K->171359K(637440K), 0.1292143 secs] [Times: user=0.97 sys=0.01, real=0.12 secs]
 772

第一次Full GC果然耗时了1.87s,那我把堆调大看看,避免Full GC"

几分钟后...

"这次没有GC了,但是每次运行,前一个都比后一个耗时多点,这是怎么回事?"

"你试试放在不同线程中运行?"

"好"

又几分钟后...

"在不同线程中执行,两者耗时几乎一致,这是为什么?"

"你知道OSR吗?"

"不知道."

"那我跟你大概讲讲."

OSR(On-Stack Replacement ),是一种在运行时替换正在运行的函数/方法的栈帧的技术。

在现代的主流JVM中,都具备了多层编译的能力,一开始以解释的方式进行执行,这种性能相对来说(和c++比)会慢一点,但是一旦发现某一个函数执行很频繁的时候,就会采用JIT编译,提高函数执行性能(大部分比c++还快)。

但是,如果以函数为单位进行JIT编译,那么就无法应对main函数中包含循环体的情况,这个时候,OSR就派上了用场。

与其编译整个方法,我们可以在发现某个方法里有循环很热的时候,选择只编译方法里的某个循环,当循环体执行到 i = 5000 的时候,循环计数器达到了触发OSR编译的阈值,等编译完成之后,就可以执行编译后生成的代码。所以在上面例子中,当我们第二次执行循环体的时候,已经在执行OSR编译后的代码,那么在性能上会比前一次会快那么一点点。

OSR更具体的实现原理,本文就不多加深究了,有兴趣的同学可以阅读下R大的知乎。https://tinyurl.com/y3yxu8fc

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