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锁定老帖子 主题：面试题讨论(一)
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| 作者 | 正文 |
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发表时间：2010-09-15
最后修改：2010-09-15
躁动的绵羊 写道
首先，请JE上的高手、老鸟们原谅我把这道题拿出来讨论，也许，这题对你们来说只是小菜一碟，我却是觉得这种题目比较少见，我也不太清楚。但是，我想拿出来与大家分享下，讨论讨论，希望能挖掘出它的原理，让不清楚的小鸟们长长见识，当然也包括我，呵呵！ for(int i = 0;i<10000;i++) {
for(int j = 0;j<1000;j++) {
for(int k = 0;k<100;k++) {
function(i,j,k);\
}
}
}
没看到有任何需要优化的地方.程序不是跑的很好么? 除非整个程序设计都是错误的,不需要那么多循环
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发表时间：2010-09-15
代码如下:
/* * 0.0.0 ~99.9.0 * 执行次数 100*10*1=1000次 * 执行时间 812 */ public void doThing(){ for(int i = 0;i<10000;i++) { for(int j = 0;j<1000;j++) { for(int k = 0;k<100;k++) { function(i,j,k); } } } } /* * 0.0.0 ~ 0.9.99 * 执行次数 1*10*100=1000次 * 执行时间 703 */ public void doOpThing(){ for(int i = 0;i<100;i++) { for(int j = 0;j<1000;j++) { for(int k = 0;k<10000;k++) { function(i,j,k); } } } } /* * 0.0.0 ~ 0.9.99 * 执行次数 1*10*100=1000次 * 执行时间 703 */ public void doOp2Thing(){ int i,j,k; for(i = 0;i<100;i++) { for(j = 0;j<1000;j++) { for(k = 0;k<10000;k++) { function(i,j,k); } } } } 其实这道题的目的并不是让你写出优化的方法，而是考你JVM的编译解析原理. / Method descriptor #6 ()V // Stack: 4, Locals: 4 public void doThing(); 0 iconst_0 --将int型0推送至栈顶 1 istore_1 [i] --将栈顶int型数值存入第二个本地变量 2 goto 44 --无条件转移 5 iconst_0 --将int型0推送至栈顶 6 istore_2 [j] --将栈顶int型数值存入第三个本地变量 7 goto 34 --无条件转移 10 iconst_0 --将int型0推送至栈顶 11 istore_3 [k] --将栈顶int型数值存入第四个本地变量 12 goto 25 --无条件转移 15 aload_0 [this] --将第一个引用类型本地变量推送至栈顶 16 iload_1 [i] --将第二个int型本地变量推送至栈顶 17 iload_2 [j] --将栈顶int型数值存入第三个本地变量 18 iload_3 [k] --将栈顶int型数值存入第四个本地变量 19 invokevirtual org.yclframework.auth.test.dao.ibatis.Optimize.function(int, int, int) : void [24] –执行方法 [以上执行过程都是一致的，两个方法] 22 iinc 3 1 [k] --将指定int型变量增加指定值,这里是++ 25 iload_3 [k] --将第四个int型本地变量推送至栈顶 26 bipush 100 --将单字节的常量值(-128~127)推送至栈顶 28 if_icmplt 15 --比较栈顶两int型数值大小，当结果小于0时跳转 31 iinc 2 1 [j] --将指定int型变量增加指定值,这里是++ 34 iload_2 [j] --将栈顶int型数值存入第三个本地变量 35 sipush 1000 --将一个短整型常量值(-32768~32767)推送至栈顶 38 if_icmplt 10 --比较栈顶两int型数值大小，当结果小于0时跳转 41 iinc 1 1 [i] --将指定int型变量增加指定值,这里是++ 44 iload_1 [i] --将栈顶int型数值存入第二个本地变量 45 sipush 10000 --将一个短整型常量值(-32768~32767)推送至栈顶 48 if_icmplt 5 --比较栈顶两int型数值大小，当结果小于0时跳转 51 return --方法返回 Line numbers: [pc: 0, line: 17] [pc: 5, line: 18] [pc: 10, line: 19] [pc: 15, line: 20] [pc: 22, line: 19] [pc: 31, line: 18] [pc: 41, line: 17] [pc: 51, line: 24] Local variable table: [pc: 0, pc: 52] local: this index: 0 type: org.yclframework.auth.test.dao.ibatis.Optimize [pc: 2, pc: 51] local: i index: 1 type: int [pc: 7, pc: 41] local: j index: 2 type: int [pc: 12, pc: 31] local: k index: 3 type: int 编译成Calss的doThing()，其与doOpThing()唯一不同的是执行顺序，其执行顺序如下: 22 iinc 3 1 [k] 25 iload_3 [k] 26 sipush 10000 29 if_icmplt 15 32 iinc 2 1 [j] 35 iload_2 [j] 36 sipush 1000 39 if_icmplt 10 42 iinc 1 1 [i] 45 iload_1 [i] 46 bipush 100 48 if_icmplt 5 51 return doOpThing()与doOp2Thing()的执行顺序一模一样. 在出入栈操作中，doThing出入栈如下: 变量 出入栈次数 /比较次数 K 100*1000*10000 J 1000*10000 I 10000 在出入栈操作中，doOpThing的出入栈如下: 变量 出入栈次数 /比较次数 K 10000*1000*100 J 1000*100 I 100 其实For循环里面使用的都是局部变量，其变量采用的是本地变量，只初始化一次 接下来都是出入栈和比较的操作，大家可以看到出入栈和比较次数都是相当快的. 采用优化策略却在时间上却提升了10%，虽然是毫妙级别的，但是如果function是一个执行时间很长的程序，那么程序的提升将会很大. |
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发表时间：2010-09-15
最后修改：2010-09-15
引用 采用优化策略却在时间上却提升了10%，虽然是毫妙级别的，
但是如果function是一个执行时间很长的程序，那么程序的提升将会很大. 压栈出栈提升10% 如果运算时间长 效率会提升很大.... 这结论是怎么得出来的? |
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发表时间：2010-09-15
一般采用三层循环进行计算的，在实际的业务中一般是作为过滤条件，竟然程序数据已经到了W级别的了，必须对For循环进行优化，使用优化后的程序，可以少执行1000 000次，你说是不是一个优化.
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发表时间：2010-09-15
这种毫秒级别10%的提升有意义么？
一条执行时间以秒为单位的SQL语句就把你优化出来的这几毫秒给抵消了 |
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发表时间：2010-09-15
a123159521 写道 一般采用三层循环进行计算的，在实际的业务中一般是作为过滤条件，竟然程序数据已经到了W级别的了，必须对For循环进行优化，使用优化后的程序，可以少执行1000 000次，你说是不是一个优化.
这种过滤，还是插入临时表然后sql吧…… |
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发表时间：2010-12-02
i++ , j++ , k++ 都是要push/pop的 ，想办法换成 ++i , ++j , ++k,
同时调整循环位置就可以了 |
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发表时间：2010-12-02
就是把循环次数少的放在最外层也没啥用，刚才有个人提了三种方法，很好啊
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发表时间：2010-12-02
sam_kee 写道 就是把循环次数少的放在最外层也没啥用，刚才有个人提了三种方法，很好啊 大规模运算的时候能减少一些内存地址跳转的开销 |
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发表时间：2010-12-02
最后修改：2010-12-02
vootoss 写道 sam_kee 写道 就是把循环次数少的放在最外层也没啥用，刚才有个人提了三种方法，很好啊
大规模运算的时候能减少一些内存地址跳转的开销 抛出异常的爱 写道 java -server StupidThreadTest
public class StupidThreadTest {
public static void doSomeStuff() {
double uselessSum = 0;
for (int i=0; i<1000; i++) {
for (int j=0;j<1000; j++) {
uselessSum += (double) i + (double) j;
}
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
doSomeStuff();
int nThreads = Integer.parseInt(args[0]);
Thread[] threads = new Thread[nThreads];
for (int i=0; i<nThreads; i++)
threads[i] = new Thread(new Runnable() {
public void run() { doSomeStuff(); }
});
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < threads.length; i++)
threads[i].start();
for (int i = 0; i < threads.length; i++)
threads[i].join();
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Time: " + (end-start) + "ms");
}
}
引用 表面上看， doSomeStuff() 方法可以给线程分点事做，所以我们能够从 StupidThreadBenchmark 的运行时间推导出多线程调度开支的一些情况。但是，因为 uselessSum 从没被用过，所以编译器能够判断出 doSomeStuff 中的全部代码是死的，然后把它们全部优化掉。一旦循环中的代码消失，循环也就消失了，只留下一个空空如也的 doSomeStuff。表 1 显示了使用客户机和服务器方式执行 StupidThreadBenchmark 的性能。两个 JVM 运行大量线程的时候，都表现出差不多是线性的运行时间，这个结果很容易被误解为服务器 JVM 比客户机 JVM 快 40 倍。而实际上，是服务器编译器做了更多优化，发现整个 doSomeStuff 是死代码。虽然确实有许多程序在服务器 JVM 上会提速，但是您在这里看到的提速仅仅代表一个写得糟糕的评测，而不能成为服务器 JVM 性能的证明。但是如果您没有细看，就很容易会把两者混淆。 |
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