java 文件复制测试

本文通过代码对比了内存文件映像、旧的IO方式、管道与管道方式及使用直接缓存四种复制大文件的方法,并给出了每种方法的耗时结果。
闲来无聊,对比下新旧IO复制文件的性能,贴代码了:


import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.MappedByteBuffer;
import java.nio.channels.FileChannel;
import java.nio.channels.FileChannel.MapMode;

import org.junit.Test;

public class FileCopyTest{

private File f1 = new File("d:\\temp\\bigfile.rar");//2.8G

@Test
/**
* 内存文件映像方式
*/
public void testMappedByteBuffer() throws Exception {
long time = System.currentTimeMillis();
File f2 = new File("d:\\temp\\1.rar");
if (f2.exists()) {
f2.delete();
} else {
f2.createNewFile();
}

FileInputStream fin = new FileInputStream(f1);
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(f2);

FileChannel finc = fin.getChannel();
FileChannel fosc = fos.getChannel();

long length = f1.length();
long size = 1024*1024*10;//10M
long position = 0;
MappedByteBuffer mbb = null;
while(position<length){
long readLength = size;
if(position+size>length){
readLength = length - position;
}
mbb = finc.map(MapMode.READ_ONLY, position, readLength);
fosc.write(mbb);
fosc.force(true);//强制读取数据磁盘写操作
mbb.clear();
position += readLength;
}

fosc.close();
finc.close();
fos.close();
fin.close();

time = System.currentTimeMillis() - time;
System.out.println("MappedByteBuffer cost time(ms)=" + time);
}

@Test
/**
* 旧的IO方式
*/
public void testOldIO() throws Exception {
long time = System.currentTimeMillis();
File f2 = new File("d:\\temp\\2.rar");
if (f2.exists()) {
f2.delete();
} else {
f2.createNewFile();
}

FileInputStream fin = new FileInputStream(f1);
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(f2);

byte[] b = new byte[1024 * 1024*10];
int count=-1;
while ((count = fin.read(b)) != -1) {
fos.write(b,0,count);
}
fos.close();
fin.close();

time = System.currentTimeMillis() - time;
System.out.println("old I/O cost time(ms)=" + time);
}

@Test
/**
* 管道与管道方式
*/
public void testTransfer() throws Exception {
long time = System.currentTimeMillis();
File f2 = new File("d:\\temp\\3.rar");
if (f2.exists()) {
f2.delete();
} else {
f2.createNewFile();
}

FileInputStream fin = new FileInputStream(f1);
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(f2);

FileChannel finc = fin.getChannel();
FileChannel fosc = fos.getChannel();

long length = f1.length();
long size = 1024*1024*10;//10M
long position = 0;
while(position<length){
long readLength = size;
if(position+size>length){
readLength = length - position;
}
finc.transferTo(position, readLength, fosc);
fosc.force(true);//强制读取数据磁盘写操作
position += readLength;
}

fosc.close();
finc.close();

fos.close();
fin.close();

time = System.currentTimeMillis() - time;
System.out.println("Transfer cost time(ms)=" + time);
}

@Test
/**
* 管道与管道方式(使用直接缓存)
*/
public void testChannel() throws Exception{
long time= System.currentTimeMillis();
File f2 = new File("d:\\temp\\4.rar");
if (f2.exists()) {
f2.delete();
} else {
f2.createNewFile();
}

FileInputStream fin = new FileInputStream(f1);
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(f2);

FileChannel finc = fin.getChannel();
FileChannel fosc = fos.getChannel();

ByteBuffer b= ByteBuffer.allocateDirect(1024*1024*10);
while(finc.read(b)!=-1){
b.flip();
fosc.write(b);
fosc.force(false);
b.clear();
}

fosc.close();
finc.close();

fos.close();
fin.close();

time = System.currentTimeMillis() - time;
System.out.println("Channel cost time(ms)=" + time);
}
}





测试结果:
[b]MappedByteBuffer cost time(ms)=105862
old I/O cost time(ms)=111174
Transfer cost time(ms)=119248
Channel cost time(ms)=111386[/b]
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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