เวอร์ชั่นที่เร็วที่สุดบน Hotspot 8 โดยไม่ได้ตั้งใจคือ:
MyClass[] arr = myList.toArray(new MyClass[0]);
ฉันเรียกใช้เกณฑ์มาตรฐานขนาดเล็กโดยใช้ jmh ผลลัพธ์และรหัสด้านล่างแสดงให้เห็นว่ารุ่นที่มีอาร์เรย์ว่างเปล่ามีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นที่มีอาร์เรย์ที่กำหนดไว้อย่างสม่ำเสมอ โปรดทราบว่าหากคุณสามารถนำอาร์เรย์ที่มีขนาดที่ถูกต้องกลับมาใช้ใหม่ได้ผลลัพธ์อาจแตกต่างกัน
ผลการเปรียบเทียบเกณฑ์มาตรฐาน (คะแนนเป็นไมโครวินาที, เล็กกว่า = ดีกว่า):
Benchmark (n) Mode Samples Score Error Units
c.a.p.SO29378922.preSize 1 avgt 30 0.025 ▒ 0.001 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 100 avgt 30 0.155 ▒ 0.004 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 1000 avgt 30 1.512 ▒ 0.031 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 5000 avgt 30 6.884 ▒ 0.130 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 10000 avgt 30 13.147 ▒ 0.199 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 100000 avgt 30 159.977 ▒ 5.292 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 1 avgt 30 0.019 ▒ 0.000 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 100 avgt 30 0.133 ▒ 0.003 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 1000 avgt 30 1.075 ▒ 0.022 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 5000 avgt 30 5.318 ▒ 0.121 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 10000 avgt 30 10.652 ▒ 0.227 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 100000 avgt 30 139.692 ▒ 8.957 us/op
สำหรับการอ้างอิงรหัส:
@State(Scope.Thread)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public class SO29378922 {
@Param({"1", "100", "1000", "5000", "10000", "100000"}) int n;
private final List<Integer> list = new ArrayList<>();
@Setup public void populateList() {
for (int i = 0; i < n; i++) list.add(0);
}
@Benchmark public Integer[] preSize() {
return list.toArray(new Integer[n]);
}
@Benchmark public Integer[] resize() {
return list.toArray(new Integer[0]);
}
}
คุณสามารถค้นหาผลที่คล้ายกันวิเคราะห์เต็มรูปแบบและการอภิปรายในโพสต์บล็อกอาร์เรย์ของภูมิปัญญาของคนโบราณ ในการสรุป: คอมไพเลอร์ JVM และ JIT มีการปรับแต่งหลายอย่างที่ช่วยให้สามารถสร้างและเริ่มต้นอาร์เรย์ที่มีขนาดที่ถูกต้องใหม่ได้อย่างถูกและไม่สามารถใช้การเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านั้นได้หากคุณสร้างอาร์เรย์ด้วยตัวเอง