[Article précédent](https://qiita.com/kinshotomoya/items/39a821dd6a6a52202c0a#%E5%AE%9F%E9%9A%9B%E3%81%AB%E4%BD%BF%E3%81%A3 % E3% 81% A6% E3% 81% BF% E3% 82% 8B), et la comparaison de vitesse entre GraalVm et JVM standard a été effectuée.
Cependant, comme le temps de compilation, le temps de préchauffage et le temps d'exécution pur étaient mélangés et mesurés, il n'a pas été possible de faire une comparaison de vitesse pure de Graal lui-même.
Ce que je veux faire cette fois, c'est une comparaison de vitesse entre Graal de GraalVM et le compilateur C2 de JVM standard.
Par conséquent, nous faisons la distinction entre la compilation (génération de fichier de classe), le préchauffage et le temps d'exécution pur, et comparons le temps d'exécution pur.
Lors de l'exécution avec sbt, avant de l'exécuter, générez un fichier de classe de mixage puis mesurez.
$ sbt compile
$ sbt run
Comme je l'ai écrit dans cet article, la JVM exécute d'abord (réchauffe) le fichier de classe sur l'interpréteur et rassemble les informations nécessaires à la compilation. Le compilateur JIT est conçu pour compiler la méthode cible.
** Pour mesurer la vitesse d'exécution pure du compilateur Graal ou C2, vous devez réchauffer la méthode cible-> mesurer la vitesse après la compilation. ** **
Selon ce livre, le seuil pour passer de l'interpréteur du compilateur JIT au compilateur JIT est de 8000 fois. En d'autres termes, si vous exécutez (réchauffez) une méthode 8000 fois ou plus, la méthode sera compilée par le compilateur JIT, vous mesurerez donc la vitesse du code compilé.
La dernière fois, la mesure a été effectuée avec la commande / usr / bin / time.
Cependant, comme il n'est pas possible de faire une comparaison de vitesse pure, JMH est utilisé pour obtenir des valeurs précises.
Il y a bibliothèque sbt, donc je l'ai utilisée.
Un programme qui lit des phrases en anglais à partir d'un fichier texte et recrache les 10 mots les plus fréquemment utilisés.
├── resources
│ └── GraalTest.txt
└── scala
└── graal
└── Performance.scala
fichier texte. J'ai apporté une phrase en anglais appropriée.
Graal.txt
When people talk about Japan, they would always think about how innovative and technological this country gets! Or how pretty and neat the country is! Last but not the least, fashion, Cosplay and hype beast were always a big thing in the city of Japan. Coming to Japan with the intention of tourism would have been a great experience. Different culture. You can find a lot of unique things they sell in Japan! But as you live in Japan, you interact with the locals and everything doesn’t seem the way you thought of Japan.
La taille est 525B.
$ ll
-rw-r--r-- 1 kinsho staff 525B 6 14 10:18 GraalTest.txt
Dans la bibliothèque JMH, les options de mesure peuvent être spécifiées avec des annotations. Il a été défini comme suit.
** Compte d'échauffement ** Exécutez une fois 10000 fois pour la méthode cible. Comme mentionné ci-dessus, si le nombre d'exécutions dépasse 8000, la méthode cible sera compilée par le compilateur JIT, donc préchauffez 10000 fois pour le moment.
** Nombre d'exécutions ** La méthode cible est exécutée 10 000 fois 30 fois. Le Document officiel indique que si vous itérez de 10 à 20, vous obtiendrez des chiffres réalistes.
Performance.scala
package graal
import java.util.concurrent.TimeUnit
import org.openjdk.jmh.annotations._
import scala.annotation.tailrec
import scala.io.BufferedSource
//Spécifiez le nombre de fourches
//La valeur par défaut est 5
@Fork(1)
@Warmup(iterations = 1, batchSize = 10000)
@Measurement(iterations = 30, batchSize = 10000)
//Mesurer le temps d'exécution par exécution
@BenchmarkMode(Array(Mode.SingleShotTime))
//L'unité de mesure est la ms
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
class GraalTest {
//Cibler cette méthode
@Benchmark
def run = {
val fileName: String = "GraalTest.txt"
val encode: String = "UTF-8"
val source: BufferedSource = scala.io.Source.fromResource(fileName)
val lines: Iterator[String] = source.getLines()
val sortedTextList = lines.toList.mkString(" ").split(" ").sorted.toList
val value = createMap(sortedTextList)
val top10Words = value.toList.sortBy(_._2).reverse.take(10)
}
private def createMap(wordList: List[String]): Map[String, Long] = {
@tailrec
def loop(list: List[String], acc: Map[String, Long]): Map[String, Long] = {
list match {
case head :: tail if acc.isEmpty => {
loop(tail, acc + (head -> 1L))
}
case head :: tail => {
acc.get(head) match {
case Some(value) => {
loop(tail, acc.updated(head, value + 1L))
}
case None => {
loop(tail, acc + (head -> 1L))
}
}
}
case head :: Nil => {
acc.get(head) match {
case Some(value) => {
acc.updated(head, value + 1L)
}
case None => {
acc + (head -> 1L)
}
}
}
case Nil => acc
}
}
loop(wordList, Map.empty[String, Long])
}
}
Tout d'abord, compilez
sbt:jitCompiler> jmh:compile
[info] Compiling 3 Scala sources to /Users/kinsho/workspace/loginfrastructure/jitCompiler/target/scala-2.13/classes ...
...
[info] Compiling 5 Java sources to /Users/kinsho/workspace/loginfrastructure/jitCompiler/target/scala-2.13/classes ...
[success] Total time: 5 s, completed 2020/06/14 12:08:28
En fait, exécutez. À partir de «[info] # Version de la machine virtuelle: JDK 1.8.0_232, VM serveur OpenJDK 64 bits, 25.232-b09», vous pouvez voir qu'elle s'exécute en utilisant la JVM standard.
sbt:jitCompiler> jmh:run
[info] running (fork) org.openjdk.jmh.Main
[info] # JMH version: 1.21
[info] # VM version: JDK 1.8.0_232, OpenJDK 64-Bit Server VM, 25.232-b09
[info] # VM invoker: /Library/Java/JavaVirtualMachines/adoptopenjdk-8.jdk/Contents/Home/jre/bin/java
[info] # VM options: <none>
[info] # Warmup: 1 iterations, single-shot each, 10000 calls per op
[info] # Measurement: 30 iterations, single-shot each, 10000 calls per op
[info] # Timeout: 10 min per iteration
[info] # Threads: 1 thread
[info] # Benchmark mode: Single shot invocation time
[info] # Benchmark: graal.GraalTest.run
[info] # Run progress: 0.00% complete, ETA 00:00:00
[info] # Fork: 1 of 1
[info] # Warmup Iteration 1: 1075.011 ms/op
[info] Iteration 1: 555.518 ms/op
[info] Iteration 2: 634.679 ms/op
[info] Iteration 3: 552.381 ms/op
[info] Iteration 4: 687.170 ms/op
[info] Iteration 5: 538.699 ms/op
[info] Iteration 6: 537.693 ms/op
[info] Iteration 7: 622.123 ms/op
[info] Iteration 8: 801.559 ms/op
[info] Iteration 9: 611.831 ms/op
[info] Iteration 10: 567.022 ms/op
[info] Iteration 11: 590.506 ms/op
[info] Iteration 12: 666.859 ms/op
[info] Iteration 13: 564.290 ms/op
[info] Iteration 14: 552.446 ms/op
[info] Iteration 15: 713.195 ms/op
[info] Iteration 16: 781.514 ms/op
[info] Iteration 17: 685.628 ms/op
[info] Iteration 18: 570.931 ms/op
[info] Iteration 19: 557.543 ms/op
[info] Iteration 20: 559.926 ms/op
[info] Iteration 21: 677.823 ms/op
[info] Iteration 22: 551.438 ms/op
[info] Iteration 23: 564.687 ms/op
[info] Iteration 24: 560.043 ms/op
[info] Iteration 25: 553.672 ms/op
[info] Iteration 26: 548.359 ms/op
[info] Iteration 27: 777.705 ms/op
[info] Iteration 28: 794.434 ms/op
[info] Iteration 29: 917.850 ms/op
[info] Iteration 30: 553.160 ms/op
[info] Result "graal.GraalTest.run":
[info] N = 30
[info] mean = 628.356 ±(99.9%) 67.159 ms/op
[info] Histogram, ms/op:
[info] [ 500.000, 550.000) = 3
[info] [ 550.000, 600.000) = 14
[info] [ 600.000, 650.000) = 3
[info] [ 650.000, 700.000) = 4
[info] [ 700.000, 750.000) = 1
[info] [ 750.000, 800.000) = 3
[info] [ 800.000, 850.000) = 1
[info] [ 850.000, 900.000) = 0
[info] [ 900.000, 950.000) = 1
[info] Percentiles, ms/op:
[info] p(0.0000) = 537.693 ms/op
[info] p(50.0000) = 568.977 ms/op
[info] p(90.0000) = 793.142 ms/op
[info] p(95.0000) = 853.890 ms/op
[info] p(99.0000) = 917.850 ms/op
[info] p(99.9000) = 917.850 ms/op
[info] p(99.9900) = 917.850 ms/op
[info] p(99.9990) = 917.850 ms/op
[info] p(99.9999) = 917.850 ms/op
[info] p(100.0000) = 917.850 ms/op
[info] # Run complete. Total time: 00:00:26
[info] REMEMBER: The numbers below are just data. To gain reusable insights, you need to follow up on
[info] why the numbers are the way they are. Use profilers (see -prof, -lprof), design factorial
[info] experiments, perform baseline and negative tests that provide experimental control, make sure
[info] the benchmarking environment is safe on JVM/OS/HW level, ask for reviews from the domain experts.
[info] Do not assume the numbers tell you what you want them to tell.
[info] Benchmark Mode Cnt Score Error Units
[info] GraalTest.run ss 30 628.356 ± 67.159 ms/op
[success] Total time: 26 s, completed 2020/06/14 12:26:25
Les résultats sont décrits de manière bâclée, mais en résumé,
** Temps de préchauffage: 1075,011 ms / op ** ** Vitesse pure: 628,356 ms / op **
ms / op est une unité qui exprime le temps qu'il a fallu pour exécuter une fois la méthode cible.
Comme le temps de préchauffage prend plus de temps que la vitesse pure, vous pouvez également voir qu'il se compile normalement après 10 000 échauffements.
Cette fois, le coup de coeur, mesuré avec GraalVM! Tout d'abord, compilez.
sbt:jitCompiler> jmh:compile
[info] Compiling 3 Scala sources to /Users/kinsho/workspace/loginfrastructure/jitCompiler/target/scala-2.13/classes ...
...
[info] Compiling 5 Java sources to /Users/kinsho/workspace/loginfrastructure/jitCompiler/target/scala-2.13/classes ...
[success] Total time: 5 s, completed 2020/06/14 12:18:06
Exécuter.
sbt:jitCompiler> jmh:run
Processing 9 classes from /Users/kinsho/workspace/loginfrastructure/jitCompiler/target/scala-2.13/classes with "reflection" generator
Writing out Java source to /Users/kinsho/workspace/loginfrastructure/jitCompiler/target/scala-2.13/src_managed/jmh and resources to /Users/kinsho/workspace/loginfrastructure/jitCompiler/target/scala-2.13/resource_managed/jmh
[info] running (fork) org.openjdk.jmh.Main
[info] # JMH version: 1.21
[info] # VM version: JDK 1.8.0_252, OpenJDK 64-Bit Server VM GraalVM CE 20.1.0, 25.252-b09-jvmci-20.1-b02
[info] # VM invoker: /Library/Java/JavaVirtualMachines/graalvm-ce-java8-20.1.0/Contents/Home/jre/bin/java
[info] # VM options: <none>
[info] # Warmup: 1 iterations, single-shot each, 10000 calls per op
[info] # Measurement: 30 iterations, single-shot each, 10000 calls per op
[info] # Timeout: 10 min per iteration
[info] # Threads: 1 thread
[info] # Benchmark mode: Single shot invocation time
[info] # Benchmark: graal.GraalTest.run
[info] # Run progress: 0.00% complete, ETA 00:00:00
[info] # Fork: 1 of 1
[info] # Warmup Iteration 1: 1012.169 ms/op
[info] Iteration 1: 546.073 ms/op
[info] Iteration 2: 584.707 ms/op
[info] Iteration 3: 547.958 ms/op
[info] Iteration 4: 662.077 ms/op
[info] Iteration 5: 549.202 ms/op
[info] Iteration 6: 490.277 ms/op
[info] Iteration 7: 620.376 ms/op
[info] Iteration 8: 780.583 ms/op
[info] Iteration 9: 576.626 ms/op
[info] Iteration 10: 508.686 ms/op
[info] Iteration 11: 543.451 ms/op
[info] Iteration 12: 589.145 ms/op
[info] Iteration 13: 515.498 ms/op
[info] Iteration 14: 524.002 ms/op
[info] Iteration 15: 717.083 ms/op
[info] Iteration 16: 839.723 ms/op
[info] Iteration 17: 523.987 ms/op
[info] Iteration 18: 519.271 ms/op
[info] Iteration 19: 525.304 ms/op
[info] Iteration 20: 530.935 ms/op
[info] Iteration 21: 634.322 ms/op
[info] Iteration 22: 545.711 ms/op
[info] Iteration 23: 513.338 ms/op
[info] Iteration 24: 518.737 ms/op
[info] Iteration 25: 519.130 ms/op
[info] Iteration 26: 575.139 ms/op
[info] Iteration 27: 745.525 ms/op
[info] Iteration 28: 774.832 ms/op
[info] Iteration 29: 830.160 ms/op
[info] Iteration 30: 549.396 ms/op
[info] Result "graal.GraalTest.run":
[info] N = 30
[info] mean = 596.708 ±(99.9%) 68.925 ms/op
[info] Histogram, ms/op:
[info] [400.000, 450.000) = 0
[info] [450.000, 500.000) = 1
[info] [500.000, 550.000) = 16
[info] [550.000, 600.000) = 4
[info] [600.000, 650.000) = 2
[info] [650.000, 700.000) = 1
[info] [700.000, 750.000) = 2
[info] [750.000, 800.000) = 2
[info] [800.000, 850.000) = 2
[info] Percentiles, ms/op:
[info] p(0.0000) = 490.277 ms/op
[info] p(50.0000) = 548.580 ms/op
[info] p(90.0000) = 780.008 ms/op
[info] p(95.0000) = 834.463 ms/op
[info] p(99.0000) = 839.723 ms/op
[info] p(99.9000) = 839.723 ms/op
[info] p(99.9900) = 839.723 ms/op
[info] p(99.9990) = 839.723 ms/op
[info] p(99.9999) = 839.723 ms/op
[info] p(100.0000) = 839.723 ms/op
[info] # Run complete. Total time: 00:00:25
[info] REMEMBER: The numbers below are just data. To gain reusable insights, you need to follow up on
[info] why the numbers are the way they are. Use profilers (see -prof, -lprof), design factorial
[info] experiments, perform baseline and negative tests that provide experimental control, make sure
[info] the benchmarking environment is safe on JVM/OS/HW level, ask for reviews from the domain experts.
[info] Do not assume the numbers tell you what you want them to tell.
[info] Benchmark Mode Cnt Score Error Units
[info] GraalTest.run ss 30 596.708 ± 68.925 ms/op
[success] Total time: 26 s, completed 2020/06/14 12:22:50
Les résultats sont également décrits de manière bâclée cette fois, mais en résumé,
** Temps de préchauffage: 1012,169 ms / op ** ** Temps d'exécution pur: 596,708 ms / op **
À la suite de la mesure, il a été constaté que Graal était plus rapide. (Si cette méthode de mesure est correcte, il semble y avoir plus de points à considérer)