Paradoxal定時功能

我有一個函數來計算塊所花費的時間：Paradoxal定時功能

import collection.mutable.{Map => MMap} 
var timeTotalMap = MMap[String, Long]() 
var numMap = MMap[String, Float]() 
var averageMsMap = MMap[String, Float]() 
def time[T](key: String)(block: =>T): T = { 
    val start = System.nanoTime() 
    val res = block 
    val total = System.nanoTime - start 
    timeTotalMap(key) = timeTotalMap.getOrElse(key, 0L) + total 
    numMap(key) = numMap.getOrElse(key, 0f) + 1 
    averageMsMap(key) = timeTotalMap(key)/1000000000f/numMap(key) 
    res 
}

我定時的功能，它被稱爲在一個地方的地方。

time("outerpos") { intersectPos(a, b) }

和函數本身的開頭爲：

def intersectPos(p1: SPosition, p2: SPosition)(implicit unify: Option[Identifier] =None): SPosition 
    = time("innerpos") {(p1, p2) match { 
    ... 
}

當我顯示了納米時代每個鍵（timeTotalMap），我得到（用於lisibility加空格）

outerpos-> 37 870 034 714 
innerpos->  53 647 956

它意味着innerpos的總執行時間比outerpos的總執行時間少1000。

什麼！兩者之間有1000倍？而且它說外部呼叫比所有內部功能多花費1000倍的時間？我是否錯過了某些東西或者是否有某處存在泄漏鬼魂的內存？

更新

當我比較執行的數目爲每個塊（numMap），我發現以下內容：

outerpos -> 362878 
innerpos -> 21764

這是paradoxal。即使intersectPos在其他地方被調用，不應該調用的次數與outerpos被調用的次數一樣多嗎？

編輯

如果我招行numMap(key) = numMap.getOrElse(key, 0f) + 1的時間functinon的頂部，那麼這些數字大致相等。在JVM上的

來源

2014-01-20 Mikaël Mayer

這些納米結果？ –

你不能以這種方式進行計時，並從中學習任何東西。這是JVM上微觀基準標記的經典錯誤。你正在測量類加載時間和JIT編譯（可能取決於很多事情）。在Stack Overflow和更大的Web上都有無數的JVM微基準化處理。在這裏再次重述它是沒有意義的。 –

@RandallSchulz關於microbenchmarking的好處 –

nanoTime被認爲是安全的，但不是很準確。這裏有一些很好寫着：

Is System.nanoTime() completely useless?

System.currentTimeMillis vs System.nanoTime

基本上你的測試將計時器的偏差的影響。解決這個問題的一種方法是在相當長的時間內調用time("outerpos")（注意JIT編譯器優化可能會在某個時刻啓動）並且只測量一次開始和結束時間。取平均值並用time("innerpos")重複。這就是我能想到的。仍然不是有史以來最好的測試;）

來源

2014-01-20 18:33:12

Paradoxal定時功能

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