Question

我正在玩jmh，在关于looping的部分中他们说过

你可能会注意到重复计数越大，越低正在测量的操作的“感知”成本。到目前为止我们以1/20 ns进行每次添加，远远超出硬件的实际范围做。发生这种情况是因为 循环严重展开/流水线 ，并且要测量的操作是 从循环中提升 。士气：不要过度使用循环，依靠JMH来正确测量。

我自己尝试了

    @Benchmark
    @OperationsPerInvocation(1)
    public int measurewrong_1() {
        return reps(1);
    }      

    @Benchmark
    @OperationsPerInvocation(1000)
    public int measurewrong_1000() {
        return reps(1000);
    }

并得到以下结果：

Benchmark                      Mode  Cnt  Score    Error  Units
MyBenchmark.measurewrong_1     avgt   15  2.425 ±  0.137  ns/op
MyBenchmark.measurewrong_1000  avgt   15  0.036 ±  0.001  ns/op

确实表明MyBenchmark.measurewrong_1000明显快于MyBenchmark.measurewrong_1。但我无法真正理解JVM在提高性能方面所做的优化。

循环展开/流水线 是什么意思？

Answer 1

循环展开可以实现流水线操作。因此，可管道的CPU（例如RISC）可以并行执行展开的代码。

因此，如果您的CPU能够并行执行5个管道，那么您的循环将以这种方式展开：

// pseudo code
int pipelines = 5;
for(int i = 0; i < length; i += pipelines){
    s += (x + y);
    s += (x + y);
    s += (x + y);
    s += (x + y);
    s += (x + y);
}

IF =取指令，ID =指令解码，EX =执行，MEM =存储器访问，WB =寄存器回写

来自Oracle White paper：

...标准编译器优化，可实现更快的循环执行。循环展开增加了循环体尺寸，同时减少了迭代次数。循环展开还可以提高其他优化的效率。

有关管道传输的更多信息：Classic RISC pipeline

Answer 2

循环展开是一种技巧，通过重复循环体来展平多个循环迭代例如。在给定的例子中

    for (int i = 0; i < reps; i++) {
        s += (x + y);
    }

可以由JIT编译器展开为类似

的东西

    for (int i = 0; i < reps - 15; i += 16) {
        s += (x + y);
        s += (x + y);
        // ... 16 times ...
        s += (x + y);
    }

然后可以进一步优化扩展循环体

    for (int i = 0; i < reps - 15; i += 16) {
        s += 16 * (x + y);
    }

显然，计算16 * (x + y)比计算(x + y) 16倍要快得多。

Answer 3

循环流水线操作=软件流水线操作。

基本上，这是一种用于优化顺序循环迭代效率的技术，通过执行循环体中的一些指令 - in parrallel 。

当然，只有在满足某些条件时才能做到这一点，例如每次迭代都不依赖于其他条件等。

来自insidehpc.com：

软件流水线操作实际上与硬件流水线无关，是一种循环优化技术，可使迭代中的语句彼此独立。目标是删除依赖项，以便可以并行执行看似顺序的指令。

在此处查看更多信息：

了解jvm中的循环性能

3 个答案: