Java中反射性能测试

Java反射效率到底如何,花了点时间,做了一个简单的测试.供大家参考.

 

测试背景: 

1. 测试简单Bean(int,Integer,String)的set方法
2. loop 1亿次
3. 测试代码尽可能避免对象的创建,复发方法的调用,仅仅测试set方法的耗时

测试结果:

场景	本机测试结果(XP,双核,2G)	服务器测试结果(Linux,XEN虚拟机,8核,5.5G)
方法直接调用	235MS	190MS
JDK Method调用	29188MS	4633MS
JDK Method调用(稍作优化)	5672MS	4262MS
Cglib FastMethod调用	5390MS	2787MS

 

 

 

 

 

 

 

得出一个感性的结果: 
1.JDK反射效率是直接调用的一个数量级,差不多20倍
2.一个set方法的反射调用时间 = 4633ms / 1亿 / 3次 = 0.0154us
3.Cglib的fastmethod还是有优势的

 

当然反射不止一种方法的，而且也有一些比较常见的优化方式。将会测试一下：

直接访问

直接反射

缓存需要查找的函数反射

使用reflectasm的反射

long now;

long sum = 0;

TestClass t = new TestClass();

 

now = System.currentTimeMillis();

for(int i = 0; i<500000; ++i){

    t.setNum(i);

    sum += t.getNum();

}

System.out.println("get-set耗时"+(System.currentTimeMillis() - now) + "ms秒，和是" +sum);

 

sum = 0;

now = System.currentTimeMillis();

for(int i = 0; i<500000; ++i){

    Class<?> c =Class.forName("test.TestClass");

    Class<?>[] argsType = newClass[1];

    argsType[0] = int.class;

    Method m =c.getMethod("setNum", argsType);

    m.invoke(t, i);

    sum += t.getNum();

}

System.out.println("标准反射耗时"+(System.currentTimeMillis()- now) + "ms，和是" +sum);

 

sum = 0;

Class<?> c = Class.forName("test.TestClass");

Class<?>[] argsType = new Class[1];

argsType[0] = int.class;

Method m = c.getMethod("setNum", argsType);

now = System.currentTimeMillis();

for(int i = 0; i<500000; ++i){

    m.invoke(t, i);

    sum += t.getNum();

}

System.out.println("缓存反射耗时"+(System.currentTimeMillis()- now) + "ms，和是" +sum);

 

sum = 0;

MethodAccess ma = MethodAccess.get(TestClass.class);

int index = ma.getIndex("setNum");

now = System.currentTimeMillis();

for(int i = 0; i<500000; ++i){

    ma.invoke(t, index, i);

    sum += t.getNum();

}

System.out.println("reflectasm反射耗时"+(System.currentTimeMillis() - now) + "ms，和是" +sum);

 

测试结果： 
get-set耗时6ms秒
标准反射耗时1838ms
缓存反射耗时70ms
reflectasm反射耗时20ms

可以看出查找函数依然是耗时最长的部分，JDK7的优化确实很不错，由JDK6的40倍降到10倍左右，reflectasm invoke的效率比java原生invoke好，大致是直接访问的4倍时间。效率确实可以一用。

 

本帖转自其他作者，原作者所有版权。

原帖地址：http://www.cnblogs.com/zhishan/p/3195771.html