Я тестировал некоторый код и не мог заставить его работать так же быстро, как java.math.BigInteger
при использовании того же алгоритма. Поэтому я скопировал java.math.BigInteger
исходный код в свой собственный пакет и попробовал это:
//import java.math.BigInteger;
public class MultiplyTest {
public static void main(String[] args) {
Random r = new Random(1);
long tm = 0, count = 0,result=0;
for (int i = 0; i < 400000; i++) {
int s1 = 400, s2 = 400;
BigInteger a = new BigInteger(s1 * 8, r), b = new BigInteger(s2 * 8, r);
long tm1 = System.nanoTime();
BigInteger c = a.multiply(b);
if (i > 100000) {
tm += System.nanoTime() - tm1;
count++;
}
result+=c.bitLength();
}
System.out.println((tm / count) + "nsec/mul");
System.out.println(result);
}
}
Когда я запускаю это (jdk 1.8.0_144-b01 на MacOS), он выдает:
12089nsec/mul
2559044166
Когда я запускаю его со строкой импорта без комментариев:
4098nsec/mul
2559044166
Это почти в три раза быстрее при использовании JDK-версии BigInteger по сравнению с моей версией, даже если она использует точно такой же код.
Я исследовал байт-код с помощью javap и сравнил вывод компилятора при работе с параметрами:
-Xbatch -XX:-TieredCompilation -XX:+PrintCompilation -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions
-XX:+PrintInlining -XX:CICompilerCount=1
и обе версии, кажется, генерируют один и тот же код. Так использует ли горячая точка некоторые предварительно вычисленные оптимизации, которые я не могу использовать в своем коде? Я всегда понимал, что это не так. Чем объясняется эта разница?