Java中的内存和效率优化(持续更新)

Java字符串拼接效率的比较和对String.valueOf的思考 这两天看到的关于Java的一篇文章(《阿里资深工程师教你如何优化Java代码》)中有写到使用String.valueOf(value)代替 “” + value的建议,原因是“当要把其他对象或类型转换为字符串时,使用String.valueOf(value)比""+value的效率更高。” 反例: int i = 1; String s = "" + i; 正例: int i = 1; Stri... 阅读详情

0.转换字符串

在java开发中,经常会有数字与字符串的转换,jdk也给了我们很多转换的方式,他们的效率变现不一

a.数字类型转字符串,toString(), valueOf() & + “”

    public static void main(String[] args) {
        int loopTime = 100000;
        Integer i = 16516465;
        long startTime1 = System.currentTimeMillis();
        for (int j = 0; j < loopTime; j++) {
            String str = String.valueOf(i);
        }
        System.out.println("String.valueOf()耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime1) + "ms");

        long startTime2 = System.currentTimeMillis();
        for (int j = 0; j < loopTime; j++) {
            String str = i.toString();
        }
        System.out.println("Integer.toString()耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime2) + "ms");

        long startTime3 = System.currentTimeMillis();
        for (int j = 0; j < loopTime; j++) {
            String str = i + "";
        }
        System.out.println("i + \"\"耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime3) + "ms");
    }

String.valueOf()耗时:15ms
Integer.toString()耗时:10ms
i + “”耗时:27ms

实验可以表明使用toString方法来转换效率最高

b.字符串转换数字类型 valueOf() parseXx()

    public static void main(String[] args) {
        int loopTime = 500000;
        String str = "16516465";
        long startTime1 = System.currentTimeMillis();
        for (int j = 0; j < loopTime; j++) {
            Integer integer = Integer.valueOf(str);
        }
        System.out.println("Integer.valueOf耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime1) + "ms");

        long startTime2 = System.currentTimeMillis();
        for (int j = 0; j < loopTime; j++) {
            Integer integer = Integer.parseInt(str);
        }
        System.out.println("Integer.parseInt耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime2) + "ms");

    }

Integer.valueOf耗时:29ms
Integer.parseInt耗时:20ms

实验表明parseXx方式效率更胜一筹,观察源码可以发现实际上valueOf方法最终还是调用了parseInt

1.局部变量和全局变量的使用

局部变量(local variable): 不会默认初始化
全局变量(global variable): 默认初始化,作用范围为整个类
所以原则上尽可能使用局部变量,局部变量会保存在栈中,速度较快(需要注意的是避免声明占用资源过大的局部变量);其他变量,如静态变量、实例变量等,都在堆中创建,速度较慢。另外,栈中创建的变量,随着方法的运行结束,这些内容就没了,不需要额外的垃圾回收

2.字符串拼接

字符串拼接也是一个常见操作,经常需要操作的字符串应该使用StringBuffer或者StringBuilder,而不是String

    public static void main(String[] args) {
        int loopTime = 50000;
        String str = "0";
        long startTime1 = System.currentTimeMillis();
        for (int j = 0; j < loopTime; j++) {
            str= str + "ad";
        }
        System.out.println("String耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime1) + "ms");

        StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer("0");
        long startTime2 = System.currentTimeMillis();
        for (int j = 0; j < loopTime; j++) {
            stringBuffer.append("ad");
        }
        System.out.println("StringBuffer耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime2) + "ms");

        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder("0");
        long startTime3 = System.currentTimeMillis();
        for (int j = 0; j < loopTime; j++) {
            stringBuilder.append("ad");
        }
        System.out.println("StringBuilder耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime3) + "ms");
    }

String 耗时:2502ms
StringBuffer 耗时:4ms
StringBuilder 耗时:1ms

String 在做字符串更改时会产生一个新的 String ,所以会很吃力

3.流使用过后及时关闭

进行数据库连接、I/O流操作时务必小心,在使用完毕后,及时关闭以释放资源。对这些大对象的操作会造成系统大的开销,官方文档也表示:流使用完不关闭可能会有意想不到的严重后果

4.未完待续~

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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JasonGaoH的专栏 3556

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Java性能优化知识点(持续更新) 异常处理 try-catch 代码段会产生额外的性能开销,或者换个角度说,它往往会影响 JVM 对代码进行优化,所以建议仅捕获有必要的代码段,尽量不要一个大的 try 包住整段的代码;与此同时,利用异常控制代码流程,也不是一个好主意,远比我们通常意义上的条件语句(if/else、switch)要低效。 Java 每实例化一个 Exception,都会对当...

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xiaoping0915
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