java - BigInteger 中的乘法时间

Question

我的迷你基准测试:

import java.math.*;
import java.util.*;
import java.io.*;
public class c
{
    static Random rnd = new Random();
    public static String addDigits(String a, int n)
    {
        if(a==null) return null;
        if(n<=0) return a;
        for(int i=0; i<n; i++)
            a+=rnd.nextInt(10);
        return a;
    }
    public static void main(String[] args) throws IOException
    {
        int n = 10000; \\number of iterations
        int k = 10;    \\number of digits added at each iteration

        BigInteger a;
        BigInteger b;

        String as = "";
        String bs = "";
        as += rnd.nextInt(9)+1;
        bs += rnd.nextInt(9)+1;
        a = new BigInteger(as);
        b = new BigInteger(bs);
        FileWriter fw = new FileWriter("c.txt");
        long t1 = System.nanoTime();
        a.multiply(b);
        long t2 = System.nanoTime();
        //fw.write("1,"+(t2-t1)+"\n");
        if(k>0) {
            as = addDigits(as, k-1);
            bs = addDigits(as, k-1);
        }
        for(int i=0; i<n; i++)
        {
            a = new BigInteger(as);
            b = new BigInteger(bs);
            t1 = System.nanoTime();
            a.multiply(b);
            t2 = System.nanoTime();
            fw.write(((i+1)*k)+","+(t2-t1)+"\n");
            if(i < n-1)
            {
                as = addDigits(as, k);
                bs = addDigits(as, k);
            }
            System.out.println((i+1)*k);
        }       

        fw.close();
    }
}

它测量n位BigInteger的乘法时间

结果:

你可以很容易地看到趋势，但为什么在 50000 位以上会有这么大的噪音？ 这是因为垃圾收集器还是有其他影响我的结果的东西？ 执行测试时，没有其他应用程序在运行。

只有奇数的测试结果。测试更短(n=1000，k=100)

奇数位 (n=10000, k=10)

如您所见，在 65000 和 70000 之间有很大的噪音。我想知道为什么...

奇数位(n=10000, k=10)，System.gc() 每 1000 次迭代 结果噪声在 50000-70000 之间

Answer 1

我还怀疑这是 JVM 预热效应。不是涉及类加载或 JIT 编译器的预热，而是堆的预热。

围绕整个基准测试放置一个 (java) 循环，并多次运行它。 (如果这为您提供与以前相同的图表......您将有证据这不是热身效应。目前您没有任何经验证据。)

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另一种可能性是噪音是由您的基准测试与操作系统和/或机器上运行的其他东西的交互引起的。

• 您正在将计时数据写入无缓冲流。这意味着大量的系统调用，以及(可能)大量细粒度的磁盘写入。
• 您正在对 nanoTime() 进行大量调用，而这可能会引入噪音。
• 如果您的机器上正在运行其他东西(例如，您正在浏览网页)，这会稍微降低您的基准测试速度并引入噪音。
• 在物理内存方面可能存在竞争……如果您的计算机上运行的内存过多，无法满足 RAM 的数量。

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最后，一定程度的噪音是不可避免的，因为这些 multiply 调用中的每一个都会产生垃圾，而垃圾收集器将需要工作来处理它。

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最后，如果您手动运行垃圾收集器(或增加堆大小)以“平滑”数据点，您实际上所做的是隐藏 multiply 调用的成本之一.生成的图表看起来不错，但它具有误导性:

• 噪音反射(reflect)了现实生活中会发生什么。
• multiply 的真正成本实际上包括运行 GC 以处理调用产生的垃圾的摊销成本。

要获得反射(reflect) BigInteger 在现实生活中的行为方式的测量值，您需要多次运行测试，计算平均时间并将曲线拟合到平均数据点.

请记住，游戏的真正目的是获得科学有效的结果……而不是平滑的曲线。