總覽

有關在Java和低延遲中使用Lambda的主要問題是： 它們會產生垃圾嗎，您能做些什么嗎？

背景

我正在開發一個支持不同有線協議的庫。 這樣的想法是，您可以描述要寫入/讀取的數據，并且有線協議確定它是否使用帶有JSon或YAML字段的文本，帶有FIX字段號的文本，帶有BSON字段名的二進制或YAML的二進制形式，具有字段名稱，字段編號或完全沒有字段meta的二進制。 這些值可以是固定長度，變量長度和/或自描述數據類型。

其想法是它可以處理各種模式更改，或者如果您可以確定模式是相同的（例如，通過TCP會話），則可以跳過所有內容而僅發送數據。

另一個大想法是使用lambda支持這一點。

Lambdas有什么問題

主要問題是需要在低延遲應用程序中避免大量垃圾。 名義上，每次您看到lambda代碼時，這都是一個新對象。

幸運的是，Java 8大大改進了Escape Analysis 。 Escape Analysis使JVM通過將新對象解包到堆棧中來替換它們，從而有效地為您分配了堆棧。 Java 7中提供了此功能，但是很少消除對象。 注意：使用探查器時，它往往會阻止Escape Analysis正常運行，因此您不能信任使用代碼注入的探查器，因為探查器可能會說正在創建對象，而沒有探查器則不會創建對象。 Flight Recorder似乎確實與Escape Analysis混為一談。

Escape Analysis一直都有古怪之處，而且看來仍然如此。 例如，如果您具有IntConsumer或任何其他原始使用者，則可以在Java 8 update 20 – update 40中消除lambda的分配。但是，在沒有發生這種情況的情況下，布爾值是一個例外。 希望它將在將來的版本中修復。

另一個怪癖是，對象消除發生的方法的大小（內聯之后）很重要，在相對適度的方法中，轉義分析可以放棄。

具體情況

就我而言，我有一個讀取方法，如下所示：

public void readMarshallable(Wire wire) throws StreamCorruptedException {wire.read(Fields.I).int32(this::i).read(Fields.J).int32(this::j).read(Fields.K).int32(this::k).read(Fields.L).int32(this::l).read(Fields.M).int32(this::m).read(Fields.N).int32(this::n).read(Fields.O).int32(this::o).read(Fields.P).int32(this::p).read(Fields.Q).int32(this::q).read(Fields.R).int32(this::r).read(Fields.S).int32(this::s).read(Fields.T).int32(this::t).read(Fields.U).int32(this::u).read(Fields.V).int32(this::v).read(Fields.W).int32(this::w).read(Fields.X).int32(this::x); }

我使用lambda來設置框架可以處理可選，缺失或亂序的字段。 在最佳情況下，可以按提供的順序使用字段。 在模式更改的情況下，順序可以不同或具有不同的字段集。 使用lambda可使框架以不同方式處理順序字段和亂序字段。

使用此代碼，我進行了測試，對對象進行了1000萬次序列化和反序列化。 我將JVM配置為具有-Xmn14m -XX:SurvivorRatio=5的eden大小為10 MB的伊甸園空間-Xmn14m -XX:SurvivorRatio=5空間是比率為5：2的兩個生存空間的5倍。 Eden空間是年輕一代總數的5/7，即10 MB。

通過具有10 MB的Eden大小和1000萬次測試，我可以通過計算-verbose:gc打印的GC的數量來估計產生的垃圾。對于我得到的每個GC，每個測試平均要創建一個字節。 當我改變序列化和反序列化的字段數量時，我在Intel i7-3970X上獲得了以下結果。

在此圖表中，您可以看到，對于以相同方法反序列化的1到8個字段（即最多8個lambda），幾乎不會創建垃圾，即最多只有一個GC。 但是，在9個或更多字段或Lambda上，轉義分析失敗，并且您將創建垃圾，垃圾隨文件數的增加而線性增加。

我不希望您相信8是一個神奇的數字。 盡管我找不到這樣的命令行設置，但它很可能是方法字節數的限制。 當方法增長到170字節時，會發生差異。

有什么可以做的嗎？ 最簡單的“修復”方法是將一種方法中的一半字段反序列化，將另一種字段中的一半字段反序列化，從而將代碼分為兩種方法（如果需要，可以將更多方法拆分），從而能夠在不產生垃圾的情況下反序列化9到16個字段。 這是“ bytes（2）”和“ ns（2）”的結果。 通過消除垃圾，代碼的平均運行速度也更快。

注意：使用14 x 32位整數對對象進行序列化和反序列化的時間少于100 ns。

其他說明：

當使用事件探查器YourKit（在這種情況下）時，由于Escape Analysis失敗，沒有產生垃圾的代碼開始產生垃圾。

我打印了方法內聯 ，發現某些關鍵方法中的assert語句阻止了它們的內聯，因為這使方法變大了。 我通過在啟用斷言的情況下通過工廠方法創建斷言的方式來創建by main類的子類來解決此問題。 默認類沒有斷言，也沒有性能影響。

在移動這些斷言之前，我只能反序列化7個字段而不會觸發垃圾回收。

當我用匿名內部類替換lambda時，我看到了類似的對象消除，盡管在大多數情況下，如果可以使用首選的lambda。

結論

Java 8似乎在清除壽命很短的對象產生的垃圾方面要聰明得多。 這意味著在低延遲應用程序中可以選擇諸如傳遞lambda之類的技術。

編輯

盡管我不確定為什么，但我找到了在這種情況下有用的選項。

如果我使用選項-XX:InlineSmallCode=1000 （默認值）并將其更改為-XX:InlineSmallCode=5000則上面的“已修復”示例開始產生垃圾，但是如果將其減少為-XX:InlineSmallCode=500甚至是代碼我最初給出的示例不產生垃圾。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2015/01/java-lambdas-and-low-latency.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Java Lambdas和低延迟的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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