GraalVM是JVM塊的新成員。 它是一個開源虛擬機，能夠同時運行多種編程語言，例如Java，Rust和JavaScript。 GraalVM還有一個新的內部代碼優化器管道，在某些情況下，與其他JVM相比，它可以顯著提高性能。 了解如何獲得GraalVM的好處并無需修改代碼即可更快地執行代碼。

什么是GraalVM？

以前的JVM，例如Oracle JVM和OpenJDK JVM（均稱為“ HotSpot”），已經存在了很長時間。 隨著時間的推移，它們已經有了長足的發展，并且在過去的幾十年中，與Java 1.0 JVM相比，我們看到了性能飛速增長。 JVM的重大改進包括即時編譯（JIT），C2編譯器，轉義分析等，這些都為這一積極的發展做出了貢獻。 但是，與所有技術一樣，它們將在某個時候開始達到平穩狀態。

GraalVM是一個嶄新的開始，由此從頭開始開發新的內部架構。 特別是，名為Gaal的JIT編譯器已經過重新設計。 毫不奇怪，就像所有其他GraalVM組件一樣，JIT編譯器本身是用Java編寫的。 事實證明，與某些現有的JVM相比，Graal有時能夠更好地優化代碼。 特別是，某些Stream類型似乎受益于在Graal下運行。

數據庫流性能

有許多編寫Java流的方法。 最明顯的方法是使用內置的Java函數Stream::of或Collection::stream方法之一。 但是，這些方法要求Stream中的元素以Java對象的形式先驗存在。 這意味著編譯器無法在大多數情況下優化它們。

因此，我選擇使用基于流的ORM工具Speedment。 該工具與一項技術結合使用，該技術可將數據庫內容提取到JVM內存中的快照中，并直接從RAM中創建Java流。 因此，數據庫表是堆外存儲的，從而有可能避免創建Java對象。 因為Graal具有改進的性能優化管道，所以它可能可以更好地優化臨時中間流對象。 從理論上講，Speedment和Graal將是一個完美的選擇。 因此，我非?？释麥y試
在GraalVM而不是HotSpot下運行時，Speedement的極端性能將受到影響。

以下Speedment數據庫流用于測試性能。 在我的上一篇文章中可以找到有關這些流及其工作方式的更多信息，您可以在這里找到。

private static final Predicate RATING_EQUALS_PG_13 =Film.RATING.equal(GeneratedFilm.Rating.PG13);private static final Comparator LENGTH_DESCENDING = Film.LENGTH.reversed();@Benchmark public long filterAndCount() {return films.stream().filter(RATING_EQUALS_PG_13).count(); }@Benchmark public IntSummaryStatistics Complex() {return films.stream().sorted(LENGTH_DESCENDING).skip(745).limit(5).mapToInt(Film.RENTAL_DURATION.asInt()).summaryStatistics(); }

分別在GraalVM和HotSpot下運行時獲得以下JMH輸出：

Graal: Benchmark Mode Cnt Score Error Units Bench.Complex thrpt 5 8453285.715 ± 383634.200 ops/s Bench.filterAndCount thrpt 5 29755350.558 ± 674240.743 ops/sHotSpot: Benchmark Mode Cnt Score Error Units Bench.Complex thrpt 5 5334041.755 ± 176368.317 ops/s Bench.filterAndCount thrpt 5 20809826.960 ± 963757.357 ops/s

擁有4個CPU內核的筆記本電腦上的GraalVM / Speedment能夠每秒產生和消耗超過3000萬個數據庫流，這真是令人驚訝。 想象一下在具有24或32個CPU內核的服務器級節點上的性能。

這是它在圖表中的外觀（越高越好）：

普通流性能

初始測試顯示了針對不同JVM的內置Java流（如Stream.of(“A”, “B”, “C”)或List::stream Stream.of(“A”, “B”, “C”)不同相對性能指標，這些List::stream了各種操作。 我希望一旦GraalVM成熟，這些流類型也將全面提高性能。 也許我會在以后的文章中介紹。

設定

以下JMH設置用于GraalVM和HotSpot：

# Detecting actual CPU count: 8 detected # JMH version: 1.21 # VM version: JDK 1.8.0_172, GraalVM 1.0.0-rc6, 25.71-b01-internal-jvmci-0.48 # *** WARNING: JMH support for this VM is experimental. Be extra careful with the produced data. # VM invoker: /Applications/graalvm-ce-1.0.0-rc6/Contents/Home/jre/bin/java # VM options: -Dfile.encoding=UTF-8 # Warmup: 5 iterations, 10 s each # Measurement: 5 iterations, 10 s each # Timeout: 10 min per iteration # Threads: 8 threads, will synchronize iterations # Benchmark mode: Throughput, ops/time# Detecting actual CPU count: 8 detected # JMH version: 1.21 # VM version: JDK 1.8.0_171, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.171-b11 # VM invoker: /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_171.jdk/Contents/Home/jre/bin/java # VM options: -Dfile.encoding=UTF-8 # Warmup: 5 iterations, 10 s each # Measurement: 5 iterations, 10 s each # Timeout: 10 min per iteration # Threads: 8 threads, will synchronize iterations # Benchmark mode: Throughput, ops/time

上面的測試是在MacBook Pro（Retina，15英寸，2015年中），2.2 GHz Intel Core i7、16 GB 1600 MHz DDR3（具有4個CPU內核和8個線程）上進行的。 從日志中可以看出，我們應該謹慎地使用JMH的Graal得出結論，因為JMH支持目前處于試驗階段。

旋轉一下

使用Speedment初始化創建Speedment項目模板這里 。

在此處下載最新版本的GraalVM。

可以在此處找到基準測試的源代碼。

隨時在另一個硬件平臺上進行性能測試，并在下面的評論中報告結果。

結論

GraalVM接縫是一種有前途的技術，可以提高某些Java流類型的性能。

GraalVM與Speedment的JVM內存中加速結合使用可以為數據分析應用程序提供顯著的流性能。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2018/10/java-graalvm-database-stream-performance.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Java：GraalVM数据库流性能的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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