不敢相信?System.currentTimeMillis() 居然存在性能问题

本文深入探讨了Java中System.currentTimeMillis()方法在并发环境下的性能瓶颈,揭示了其背后涉及的用户态与内核态切换、计时器类型(如HPET和TSC)的影响以及全局时钟源的争用问题。并提供了一种通过单线程定时更新时间戳的解决方案,以减少高并发场景下的性能损耗。
System.currentTimeMillis()是极其常用的基础Java API,广泛地用来获取时间戳或测量代码执行时长等,在我们的印象中应该快如闪电。但实际上在并发调用或者特别频繁调用它的情况下(比如一个业务繁忙的接口,或者吞吐量大的需要取得时间戳的流式程序),其性能表现会令人大跌眼镜。
直接看代码:
public class CurrentTimeMillisPerfDemo {	
    private static final int COUNT = 100;	

	
    public static void main(String[] args) throws Exception {	
        long beginTime = System.nanoTime();	
        for (int i = 0; i < COUNT; i++) {	
            System.currentTimeMillis();	
        }	

	
        long elapsedTime = System.nanoTime() - beginTime;	
        System.out.println("100 System.currentTimeMillis() serial calls: " + elapsedTime + " ns");	

	
        CountDownLatch startLatch = new CountDownLatch(1);	
        CountDownLatch endLatch = new CountDownLatch(COUNT);	
        for (int i = 0; i < COUNT; i++) {	
            new Thread(() -> {	
                try {	
                    startLatch.await();	
                    System.currentTimeMillis();	
                } catch (InterruptedException e) {	
                    e.printStackTrace();	
                } finally {	
                    endLatch.countDown();	
                }	
            }).start();	
        }	

	
        beginTime = System.nanoTime();	
        startLatch.countDown();	
        endLatch.await();	
        elapsedTime = System.nanoTime() - beginTime;	
        System.out.println("100 System.currentTimeMillis() parallel calls: " + elapsedTime + " ns");	
    }	
}

执行结果如下图。

640?wx_fmt=other可见,并发调用System.currentTimeMillis()一百次,耗费的时间是单线程调用一百次的250倍。如果单线程的调用频次增加(比如达到每毫秒数次的地步),也会观察到类似的情况。实际上在极端情况下,System.currentTimeMillis()的耗时甚至会比创建一个简单的对象实例还要多,看官可以自行将上面线程中的语句换成new HashMap<>之类的试试看。

为什么会这样?

来到HotSpot源码的hotspot/src/os/linux/vm/os_linux.cpp文件中,有一个javaTimeMillis()方法,这就是System.currentTimeMillis()的native实现。
jlong os::javaTimeMillis() {	
  timeval time;	
  int status = gettimeofday(&time, NULL);	
  assert(status != -1, "linux error");	
  return jlong(time.tv_sec) * 1000  +  jlong(time.tv_usec / 1000);	
}
挖源码就到此为止,因为已经有国外大佬深入到了汇编的级别来探究,详情可以参见《The Slow currentTimeMillis()》这篇文章。简单来讲就是:
  • 调用gettimeofday()需要从用户态切换到内核态;
  • gettimeofday()的表现受Linux系统的计时器(时钟源)影响,在HPET计时器下性能尤其差;
  • 系统只有一个全局时钟源,高并发或频繁访问会造成严重的争用。
HPET计时器性能较差的原因是会将所有对时间戳的请求串行执行。TSC计时器性能较好,因为有专用的寄存器来保存时间戳。缺点是可能不稳定,因为它是纯硬件的计时器,频率可变(与处理器的CLK信号有关)。关于HPET和TSC的细节可以参见https://en.wikipedia.org/wiki/HighPrecisionEventTimer与https://en.wikipedia.org/wiki/TimeStamp_Counter。
另外,可以用以下的命令查看和修改时钟源。
~ cat /sys/devices/system/clocksource/clocksource0/available_clocksource	
tsc hpet acpi_pm	
~ cat /sys/devices/system/clocksource/clocksource0/current_clocksource	
tsc	
~ echo 'hpet' > /sys/devices/system/clocksource/clocksource0/current_clocksource
如何解决这个问题?
最常见的办法是用单个调度线程来按毫秒更新时间戳,相当于维护一个全局缓存。其他线程取时间戳时相当于从内存取,不会再造成时钟资源的争用,代价就是牺牲了一些精确度。具体代码如下。
public class CurrentTimeMillisClock {	
    private volatile long now;	

	
    private CurrentTimeMillisClock() {	
        this.now = System.currentTimeMillis();	
        scheduleTick();	
    }	

	
    private void scheduleTick() {	
        new ScheduledThreadPoolExecutor(1, runnable -> {	
            Thread thread = new Thread(runnable, "current-time-millis");	
            thread.setDaemon(true);	
            return thread;	
        }).scheduleAtFixedRate(() -> {	
            now = System.currentTimeMillis();	
        }, 1, 1, TimeUnit.MILLISECONDS);	
    }	

	
    public long now() {	
        return now;	
    }	
    	
    public static CurrentTimeMillisClock getInstance() {	
        return SingletonHolder.INSTANCE;	
    }	

	
    private static class SingletonHolder {	
        private static final CurrentTimeMillisClock INSTANCE = new CurrentTimeMillisClock();	
    }	
}
使用的时候,直接 CurrentTimeMillisClock.getInstance().now()就可以了。
不过,在System.currentTimeMillis()的效率没有影响程序整体的效率时,就完全没有必要做这种优化,这只是为极端情况准备的。
来源:www.jianshu.com/p/d2039190b1cb
作者:LittleMagic

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