Увеличение производительности в компиляции Java к собственному коду?
Указатель NULL - это тот, который указывает на никуда. Когда вы разыскиваете указатель p, вы говорите «дайте мне данные в месте, хранящемся в« p ». Когда p является нулевым указателем, местоположение, хранящееся в p, является nowhere, вы говорите «Дайте мне данные в месте« нигде ». Очевидно, он не может этого сделать, поэтому он выбрасывает NULL pointer exception.
В общем, это потому, что что-то не было правильно инициализировано.
4 ответа
Было подобное обсуждение здесь недавно для вопроса, Что такое преимущества байт-кода по собственному коду?. Можно найти интересные ответы в том потоке.
Производительность памяти или производительность ЦП? Или действительно ли они - то же в эти дни?
Моя единственная информация является неподтвержденной и на другой платформе: после портирования набора голодных ЦП приложений к C# (.NET 2.0), я не заметил существенной потери в производительности (я не считаю 10% существенными). Правильно написанный код, кажется, работает хорошо на множестве архитектуры.
Большинство приложений тратит/напрасно тратит время с:
- Операции IO, которые не извлекут выгоду из статического (время компиляции) анализу.
- Плохие Алгоритмы, которые не извлекут выгоду из статического анализа.
- Плохие разметки Памяти в критических внутренних циклах ЦП. В то время как технически возможно, что компиляторы помогают нам здесь, я должен все же видеть, что реальный компилятор делает что-либо интересное.
Таким образом основанный на моем опыте, если Вы не пишете видеокодек, нет никакого преимущества для компиляции приложений Java по сравнению только с положением на компиляторы горячей точки.
Ваш вопрос является немного большим, ответ варьируются много
- Если Вы используете Как раз вовремя компиляцию (JIT) или нет
- Когда Вы используете, если Ваш процесс выполняется в течение долгого времени или нет
Вся недавняя JVM использует JIT, но на старой JVM код Java время на медленнее тот собственный код.
Если у Вас есть сервер, которые работают в течение длительного промежутка времени или пакета, которые выполняют тот же код снова и снова, различие и быть очень низким.
Мы записали тот же пакет и в C++ и в Java и выполнили его с другим набором данных, результат отличаются для приблизительно 3-секундного, со взятием набора данных от 5 минут до нескольких часов.
Но будьте осторожны, они - особый случай, что будет важное различие, например, пакет, которым нужна большая память.
Некоторая более неподтвержденная информация. Я работал над некоторыми производительность критические торговые финансовые приложения в реальном времени. Я соглашаюсь с Frank, почти каждый раз, когда Вашей проблемой не является отсутствие того, чтобы быть скомпилированным, это - Ваш алгоритм или структура данных. Современные компиляторы горячей точки очень хороши с правильным кодом, например, библиотека CERN Colt в 90% скомпилированного, оптимизированного Фортрана для численного расчета.
Если бы Вы волнуетесь по поводу скорости, я действительно рекомендовал бы хорошему профилировщику и получил бы доказательство как, туда, где Ваши узкие места - я использую YourKit и был очень рад.
Мы только обратились к собственному скомпилированному коду для скорости в одном экземпляре в последние несколько лет, и это было так, мы могли использовать CUDA и получить некоторую серьезную производительность GPU.