java – 映射大量longs的最快方法
内容导读
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内容图文
我正在编写一个将数字(长)转换为一小组结果对象的java应用程序.此映射过程对应用程序的性能非常关键,因为它经常需要.
public static Object computeResult(long input) {
Object result;
// ... calculate
return result;
}
大约有150,000,000个不同的关键对象,以及大约3,000个不同的值.
从输入数(长)到输出(不可变对象)的转换可以通过我的算法以每秒4,000,000次转换的速度计算. (使用4个线程)
我想缓存150M不同可能输入的映射,以使转换更快,但我发现创建这样的缓存有些困难：
public class Cache {
private static long[] sortedInputs; // 150M length
private static Object[] results; // 150M length
public static Object lookupCachedResult(long input) {
int index = Arrays.binarySearch(sortedInputs, input);
return results[index];
}
}
我试图创建两个长度为150M的数组.第一个数组包含所有可能的输入long,并按数字排序.第二个数组保存对与第一个数组输入对应的索引处的3000个不同的,预先计算的结果对象之一的引用.
为了得到缓存的结果,我在第一个数组上进行二进制搜索输入数字.然后在同一索引的第二个数组中查找缓存的结果.
遗憾的是,这种缓存方法并不比计算结果快.甚至不到一半,每秒只有大约1.5M的查找次数. (也使用4个线程)
有人能想到在这种情况下更快地缓存结果吗？
我怀疑有一个数据库引擎能够每秒回答超过4,000,000个查询,比如一个普通的工作站.
解决方法:
散列是这里的方法,但是我会避免使用HashMap,因为它只适用于对象,即每次插入long时都必须构建一个Long,这会减慢它的速度.由于JIT,这个性能问题可能并不重要,但我建议至少尝试以下方法并根据HashMap变量测量性能：
将你的长片保存在长度为n>的长阵列中. 3000并通过一个非常简单的哈希函数手动进行散列(因此效率很高)
index = key％n.由于您事先知道了3000个可能的值,因此您可以凭经验找到数组长度n,这样这个简单的哈希函数不会导致冲突.所以你规避了重复等等并且具有真正的O(1) – 性能.
其次,我建议你看看Java数值库
> https://github.com/mikiobraun/jblas
> https://github.com/fommil/matrix-toolkits-java
两者都有本地Lapack和BLAS实现的支持,这些实现通常由非常聪明的人进行高度优化.也许你可以用矩阵/向量代数来表示你的算法,这样它就可以一次计算整个长数组(或者大块数).
内容总结
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