性能偏執：多少錢Float.parseFloat（String），Integer.parseInt（String）？

我最近使用JSON來存儲一定數量的同一類的子類的配置參數。爲了保持一個統一的界面，我提供了父級類別的公共void setParameter(String, String)和String getParameter(String)方法。然後，每個子類將提供的參數轉換爲其本機類型，並使用它們進行某種計算。性能偏執：多少錢Float.parseFloat（String），Integer.parseInt（String）？

現在，我想知道：因爲我已經將每個參數存儲在一個HashMap中，所以爲每個參數保留一個單獨的字段和正確類型是否真的有意義？考慮到我需要經常使用它們，每次需要它們時將字符串參數轉換爲本機類型的計算開銷是多少？

謝謝
Tunnuz

來源

2011-04-05 tunnuz

你可以測量它嗎？ – 2011-04-05 08:18:34

您也可以使用Float.valueOf（）而不是Float.parseFloat（）它會提高性能，因爲它使用簡單的緩存。 – bvk256 2011-04-05 08:30:40

@ bvk256：Float.valueOf不執行任何緩存。 javadoc認爲它確實如此，但是如果您查看源代碼（至少在Sun JDK中），它不會。它只是一個新的例子。整數類型的valueOf方法可以做，但不是浮點類型。 – 2011-04-05 08:44:44

我建議你測試。如果你需要這麼做很多次，但是如果你使用它們來創建數據，那麼這個操作相對昂貴，但可以比Double.toString（）或Integer.toString（）更便宜。

我也建議你只使用double，除非你知道使用float永遠不會導致舍入問題。 ;）

它和創建對象一樣昂貴，比如String或向HashMap添加條目。除非你打算避免這樣做，否則我不會擔心。

編輯：於@Stackers'基準類似我會運行測試時間更長，使用nanoTime（）

int runs = 10000000; 
String val = "" + Math.PI; 
long start = System.nanoTime(); 
for (int i = 0; i < runs; i++) 
    Float.parseFloat(val); 
long time = (System.nanoTime() - start)/runs; 
System.out.println("Average Float.parseFloat() time was " + time + " ns."); 

long start2 = System.nanoTime(); 
for (int i = 0; i < runs; i++) 
    Double.parseDouble(val); 
long time2 = (System.nanoTime() - start2)/runs; 
System.out.println("Average Double.parseDouble() time was " + time2 + " ns.");

打印

Average Float.parseFloat() time was 474 ns. 
Average Double.parseDouble() time was 431 ns.

BTW：我有函數讀取從直接ByteBuffer雙打這需要80納秒。速度更快，因爲它不需要字符串，也不會創建任何對象。然而，這樣做並不是微不足道的，你必須設計你的核心繫統來避免任何對象的創建。）

來源

2011-04-05 08:19:30

測量一樣簡單：

public class PerfTest { 
    public static void main(String[] args) { 
     String val = "" + (float) Math.PI; 
     long start = System.currentTimeMillis(); 
     for (int i = 0 ; i < 100000 ; i++) { 
      Float.parseFloat(val); 
     } 
     System.out.println(System.currentTimeMillis() - start + " ms."); 
    } 
}

62ms爲100.000迭代。

來源

2011-04-05 08:26:29 stacker

+1：我會延長測試時間，例如至少多秒，使用nanoTime（）並打印平均時間。 – 2011-04-05 08:39:29

然後在開始真正的測量之前做一個幹運行，所以你沒有測量任何JIT開銷。編輯： – pauluss86 2013-02-22 11:10:42

...把你的基準測試放在一個單獨的函數中（使用@PeterLawrey的nanoTime（）建議和1000萬次迭代）並且調用它兩次，第一次運行比我慢速x86上網本上的第二次運行要慢（〜20％）。 – pauluss86 2013-02-22 11:17:43

上面的microbenchmarks似乎有點不安全，你會期待熱點發現val永不會改變&永遠不會被使用。另一件需要記住的是，有時候平均值（2個實現）的平均值可能以絕對值相近，但其中1的尾部成本相對於另一個是相當差的，例如，您的第90百分位值可能非常相似，但最後的10％更差。

例如，將其更改爲每次使用不同的值並將值轉儲到stderr會在我的包裝箱上產生較高的平均成本（對於重新使用該值的情況，約3300ns vs〜2500ns）。這大大高於其他帖子，可能是因爲它需要一些時間才能真正獲得時間，因此測量值被人爲誇大了。這只是表明了做一個好的微基準的困難之一。

也可能值得注意的是，我無法衡量我建議可能存在的效果，例如，如果它存在，那麼你可能會期望它完全被優化掉。我想你可以通過LogCompilation看看發生了什麼，如果你真的很熱衷。

int runs = 10000000; 
    long totalTime = 0; 
    for (int i = 0; i < runs; i++) { 
     String val = "" + Math.random(); 
     long start = System.nanoTime(); 
     float f = Float.parseFloat(val); 
     long end = System.nanoTime(); 
     System.err.println(f); 
     totalTime += (end-start); 
    } 
    long time = totalTime/runs; 
    totalTime = 0; 
    for (int i = 0; i < runs; i++) { 
     String val = "" + Math.random(); 
     long start = System.nanoTime(); 
     double d = Double.parseDouble(val); 
     long end = System.nanoTime(); 
     System.err.println(d); 
     totalTime += (end-start); 
    } 
    long time2 = totalTime/runs; 
    System.out.println("Average Float.parseFloat() time was " + time + " ns."); 
    System.out.println("Average Double.parseDouble() time was " + time2 + " ns.");

來源

2011-04-05 11:26:27 Matt

性能偏執：多少錢Float.parseFloat（String），Integer.parseInt（String）？

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