意外的VarHandle性能（比替代产品慢4倍）

在JEP193中，的特定目标之一VarHandles是提供使用FieldUpdaters和的替代方法AtomicIntegers（并避免与之相关的一些开销）。

AtomicIntegers 由于它们是一个单独的对象（它们每个使用大约36个字节，取决于一些因素（例如是否启用压缩的OOP等）），因此在内存方面可能特别浪费。

如果您有很多整数可能需要原子更新（在许多小对象中），则要减少浪费，实质上有三种选择：

使用 AtomicFieldUpdater

用一个 VarHandle

或重新排列代码以AtomicIntegerArray代替对象中的字段。

因此，我决定测试替代方案，并对每种方案的性能含义有所了解。

使用整数字段的原子（易失性模式）增量作为代理，我在2014年中的MacBook Pro上获得以下结果：

Benchmark                         Mode  Cnt          Score          Error  Units
VarHandleBenchmark.atomic        thrpt    5  448041037.223 ± 36448840.301  ops/s
VarHandleBenchmark.atomicArray   thrpt    5  453785339.203 ± 64528885.282  ops/s
VarHandleBenchmark.fieldUpdater  thrpt    5  459802512.169 ± 52293792.737  ops/s
VarHandleBenchmark.varhandle     thrpt    5  136482396.440 ±  9439041.030  ops/s

在此基准测试中，速度VarHandles大约慢了四倍。

我想了解的是开销来自何处？

这是由于签名多态访问方法引起的吗？我在微型基准测试中犯了错误吗？

基准细节如下。

我在2014年中的MacBook Pro上使用以下JVM运行了基准测试

> java -version
openjdk version "11.0.2" 2019-01-15
OpenJDK Runtime Environment AdoptOpenJDK (build 11.0.2+9)
OpenJDK 64-Bit Server VM AdoptOpenJDK (build 11.0.2+9, mixed mode)

基准测试的源代码：

import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark;
import org.openjdk.jmh.annotations.Fork;
import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement;
import org.openjdk.jmh.annotations.Scope;
import org.openjdk.jmh.annotations.State;
import org.openjdk.jmh.annotations.Threads;
import org.openjdk.jmh.annotations.Warmup;
import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;

import java.lang.invoke.MethodHandles;
import java.lang.invoke.VarHandle;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicIntegerArray;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicIntegerFieldUpdater;

@State(Scope.Thread)
@Fork(value = 1, jvmArgs = {"-Xms256m", "-Xmx256m", "-XX:+UseG1GC"})
@Warmup(iterations = 3, time = 3)
@Measurement(iterations = 5, time = 5)
@Threads(4)
public class VarHandleBenchmark {

    // array option
    private final AtomicIntegerArray array = new AtomicIntegerArray(1);

    // vanilla AtomicInteger
    private final AtomicInteger counter = new AtomicInteger();

    // count field and its VarHandle
    private volatile int count;
    private static final VarHandle COUNT;

    // count2 field and its field updater
    private volatile int count2;
    private static final AtomicIntegerFieldUpdater COUNT2 ;

    static {
        try {

            COUNT = MethodHandles.lookup()
                    .findVarHandle(VarHandleBenchmark.class, "count", Integer.TYPE);
            COUNT2 = AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(VarHandleBenchmark.class, "count2");
        } catch (ReflectiveOperationException e) {
            throw new AssertionError(e);
        }
    }

    @Benchmark
    public void atomic(Blackhole bh) {
        bh.consume(counter.getAndAdd(1));
    }

    @Benchmark
    public void atomicArray(Blackhole bh) {
        bh.consume(array.getAndAdd(0, 1));
    }

    @Benchmark
    public void varhandle(Blackhole bh) {
        bh.consume(COUNT.getAndAdd(this, 1));
    }

    @Benchmark
    public void fieldUpdater(Blackhole bh) {
        bh.consume(COUNT2.getAndAdd(this, 1));
    }
}

更新：应用apangin解决方案后，这些是基准测试的结果：

Benchmark                         Mode  Cnt          Score          Error  Units
VarHandleBenchmark.atomic        thrpt    5  464045527.470 ± 42337922.645  ops/s
VarHandleBenchmark.atomicArray   thrpt    5  465700610.882 ± 18116770.557  ops/s
VarHandleBenchmark.fieldUpdater  thrpt    5  473968453.591 ± 49859839.498  ops/s
VarHandleBenchmark.varhandle     thrpt    5  429737922.796 ± 41629104.677  ops/s

差异消失。