Java 12 медленнее, чем Java 8?

В рамках моего исследования различий между использованием сложного фильтра или нескольких фильтров в потоках я заметил, что производительность в Java 12 намного ниже, чем в Java 8.

Есть ли какое-то объяснение этим странным результатам? Я что-то здесь упустил?

Конфигурация:

  • Ява 8

    • Среда выполнения OpenJDK (сборка 1.8.0_181-8u181-b13-2 ~ deb9u1-b13)
    • 64-разрядная серверная виртуальная машина OpenJDK (сборка 25.181-b13, смешанный режим)
  • Ява 12

    • Среда выполнения OpenJDK (сборка 12 + 33)
    • OpenJDK 64-битная серверная виртуальная машина (сборка 12 + 33, смешанный режим, совместное использование)
  • Опции VM: -XX:+UseG1GC -server -Xmx1024m -Xms1024m

  • Процессор: 8 ядер

Пропускная способность JMH:

  • Разминка: 10 итераций по 1 с
  • Измерение: 10 итераций по 1 с
  • Темы: 1 поток, будет синхронизировать итерации
  • Единицы: ops/s

Comparison tables

Код

Стрим + комплексный фильтр

public void complexFilter(ExecutionPlan plan, Blackhole blackhole) {
        long count = plan.getDoubles()
                .stream()
                .filter(d -> d < Math.PI
                        && d > Math.E
                        && d != 3
                        && d != 2)
                .count();

        blackhole.consume(count);
    }

Поток + несколько фильтров

public void multipleFilters(ExecutionPlan plan, Blackhole blackhole) {
        long count = plan.getDoubles()
                .stream()
                .filter(d -> d > Math.PI)
                .filter(d -> d < Math.E)
                .filter(d -> d != 3)
                .filter(d -> d != 2)
                .count();

        blackhole.consume(count);
    }

Параллельный поток + комплексный фильтр

public void complexFilterParallel(ExecutionPlan plan, Blackhole blackhole) {
        long count = plan.getDoubles()
                .stream()
                .parallel()
                .filter(d -> d < Math.PI
                        && d > Math.E
                        && d != 3
                        && d != 2)
                .count();

        blackhole.consume(count);
    }

Параллельный поток + несколько фильтров

public void multipleFiltersParallel(ExecutionPlan plan, Blackhole blackhole) {
        long count = plan.getDoubles()
                .stream()
                .parallel()
                .filter(d -> d > Math.PI)
                .filter(d -> d < Math.E)
                .filter(d -> d != 3)
                .filter(d -> d != 2)
                .count();

        blackhole.consume(count);
    }

Старая мода Java итерация

public void oldFashionFilters(ExecutionPlan plan, Blackhole blackhole) {
        long count = 0;
        for (int i = 0; i < plan.getDoubles().size(); i++) {
            if (plan.getDoubles().get(i) > Math.PI
                    && plan.getDoubles().get(i) > Math.E
                    && plan.getDoubles().get(i) != 3
                    && plan.getDoubles().get(i) != 2) {
                count = count + 1;
            }
        }

        blackhole.consume(count);
    }

Вы можете попробовать самостоятельно, запустив команду docker:

Для Java 8:

запуск докера -it volkodav/java-filter-benchmark: java8

Для Java 12:

запуск докера -it volkodav/java-filter-benchmark: java12

Исходный код:

https://github.com/volkodavs/javafilters-benchmarks

Ответ 1

Спасибо всем за помощь и особенно Алексею Шипилеву!

После внесенных изменений в бенчмарк JMH результаты выглядят более реалистично (?)

Изменения:

  1. Измените метод настройки, который будет выполняться до/после каждой итерации теста.

    @Setup(Level.Invocation)@Setup(Level.Iteration)

  2. Остановите JMH, заставляя GC между итерациями. Принудительное использование Full GC перед каждой итерацией может привести к сбою эвристики GC. (с) Алексей Шипилев

    -gc true-gc false

Примечание: по умолчанию gc false.

Сравнительные таблицы

Основываясь на новых тестах производительности, в Java 12 нет снижения производительности по сравнению с Java 8.

Примечание. После этих изменений ошибка пропускной способности для небольшого размера массива значительно увеличилась более чем на 100%, а для большого набора данных остались прежними.

result table

Необработанные результаты

Java 8

# Run complete. Total time: 04:36:29

Benchmark                                (arraySize)   Mode  Cnt         Score         Error  Units
FilterBenchmark.complexFilter                     10  thrpt   50   5947577.648 ±  257535.736  ops/s
FilterBenchmark.complexFilter                    100  thrpt   50   3131081.555 ±   72868.963  ops/s
FilterBenchmark.complexFilter                   1000  thrpt   50    489666.688 ±    6539.466  ops/s
FilterBenchmark.complexFilter                  10000  thrpt   50     17297.424 ±      93.890  ops/s
FilterBenchmark.complexFilter                 100000  thrpt   50      1398.702 ±      72.820  ops/s
FilterBenchmark.complexFilter                1000000  thrpt   50        81.309 ±       0.547  ops/s
FilterBenchmark.complexFilterParallel             10  thrpt   50     24515.743 ±     450.363  ops/s
FilterBenchmark.complexFilterParallel            100  thrpt   50     25584.773 ±     290.249  ops/s
FilterBenchmark.complexFilterParallel           1000  thrpt   50     24313.066 ±     425.817  ops/s
FilterBenchmark.complexFilterParallel          10000  thrpt   50     11909.085 ±      51.534  ops/s
FilterBenchmark.complexFilterParallel         100000  thrpt   50      3260.864 ±     522.565  ops/s
FilterBenchmark.complexFilterParallel        1000000  thrpt   50       406.297 ±      96.590  ops/s
FilterBenchmark.multipleFilters                   10  thrpt   50   3785766.911 ±   27971.998  ops/s
FilterBenchmark.multipleFilters                  100  thrpt   50   1806210.041 ±   11578.529  ops/s
FilterBenchmark.multipleFilters                 1000  thrpt   50    211435.445 ±   28585.969  ops/s
FilterBenchmark.multipleFilters                10000  thrpt   50     12614.670 ±     370.086  ops/s
FilterBenchmark.multipleFilters               100000  thrpt   50      1228.127 ±      21.208  ops/s
FilterBenchmark.multipleFilters              1000000  thrpt   50        99.149 ±       1.370  ops/s
FilterBenchmark.multipleFiltersParallel           10  thrpt   50     23896.812 ±     255.117  ops/s
FilterBenchmark.multipleFiltersParallel          100  thrpt   50     25314.613 ±     169.724  ops/s
FilterBenchmark.multipleFiltersParallel         1000  thrpt   50     23113.388 ±     305.605  ops/s
FilterBenchmark.multipleFiltersParallel        10000  thrpt   50     12676.057 ±     119.555  ops/s
FilterBenchmark.multipleFiltersParallel       100000  thrpt   50      3373.367 ±     211.108  ops/s
FilterBenchmark.multipleFiltersParallel      1000000  thrpt   50       477.870 ±      70.878  ops/s
FilterBenchmark.oldFashionFilters                 10  thrpt   50  45874144.758 ± 2210325.177  ops/s
FilterBenchmark.oldFashionFilters                100  thrpt   50   4902625.828 ±   60397.844  ops/s
FilterBenchmark.oldFashionFilters               1000  thrpt   50    662102.438 ±    5038.465  ops/s
FilterBenchmark.oldFashionFilters              10000  thrpt   50     29390.911 ±     257.311  ops/s
FilterBenchmark.oldFashionFilters             100000  thrpt   50      1999.032 ±       6.829  ops/s
FilterBenchmark.oldFashionFilters            1000000  thrpt   50       200.564 ±       1.695  ops/s

Java 12

# Run complete. Total time: 04:36:20

Benchmark                                (arraySize)   Mode  Cnt         Score         Error  Units
FilterBenchmark.complexFilter                     10  thrpt   50  10338525.553 ? 1677693.433  ops/s
FilterBenchmark.complexFilter                    100  thrpt   50   4381301.188 ?  287299.598  ops/s
FilterBenchmark.complexFilter                   1000  thrpt   50    607572.430 ?    9367.026  ops/s
FilterBenchmark.complexFilter                  10000  thrpt   50     30643.286 ?     472.033  ops/s
FilterBenchmark.complexFilter                 100000  thrpt   50      1450.341 ?       3.730  ops/s
FilterBenchmark.complexFilter                1000000  thrpt   50       138.996 ?       2.052  ops/s
FilterBenchmark.complexFilterParallel             10  thrpt   50     21289.444 ?     183.245  ops/s
FilterBenchmark.complexFilterParallel            100  thrpt   50     20105.239 ?     124.759  ops/s
FilterBenchmark.complexFilterParallel           1000  thrpt   50     19418.830 ?     141.664  ops/s
FilterBenchmark.complexFilterParallel          10000  thrpt   50     13874.585 ?     104.418  ops/s
FilterBenchmark.complexFilterParallel         100000  thrpt   50      5334.947 ?      25.452  ops/s
FilterBenchmark.complexFilterParallel        1000000  thrpt   50       781.046 ?       9.687  ops/s
FilterBenchmark.multipleFilters                   10  thrpt   50   5460308.048 ?  478157.935  ops/s
FilterBenchmark.multipleFilters                  100  thrpt   50   2227583.836 ?  113078.932  ops/s
FilterBenchmark.multipleFilters                 1000  thrpt   50    287157.190 ?    1114.346  ops/s
FilterBenchmark.multipleFilters                10000  thrpt   50     16268.016 ?     704.735  ops/s
FilterBenchmark.multipleFilters               100000  thrpt   50      1531.516 ?       2.729  ops/s
FilterBenchmark.multipleFilters              1000000  thrpt   50       123.881 ?       1.525  ops/s
FilterBenchmark.multipleFiltersParallel           10  thrpt   50     20403.993 ?     147.247  ops/s
FilterBenchmark.multipleFiltersParallel          100  thrpt   50     19426.222 ?      96.979  ops/s
FilterBenchmark.multipleFiltersParallel         1000  thrpt   50     17692.433 ?      67.606  ops/s
FilterBenchmark.multipleFiltersParallel        10000  thrpt   50     12108.482 ?      34.500  ops/s
FilterBenchmark.multipleFiltersParallel       100000  thrpt   50      3782.756 ?      22.044  ops/s
FilterBenchmark.multipleFiltersParallel      1000000  thrpt   50       589.972 ?      71.448  ops/s
FilterBenchmark.oldFashionFilters                 10  thrpt   50  41024334.062 ? 1374663.440  ops/s
FilterBenchmark.oldFashionFilters                100  thrpt   50   6011852.027 ?  246202.642  ops/s
FilterBenchmark.oldFashionFilters               1000  thrpt   50    553243.594 ?    2217.912  ops/s
FilterBenchmark.oldFashionFilters              10000  thrpt   50     29188.753 ?     580.958  ops/s
FilterBenchmark.oldFashionFilters             100000  thrpt   50      2061.738 ?       8.456  ops/s
FilterBenchmark.oldFashionFilters            1000000  thrpt   50       196.105 ?       3.203  ops/s