我正在努力确定32位整数是偶数还是奇数。我设置了2种方法：
取模（％）方法
int r = (i % 2);
按位（＆）方法
int r = (i & 0x1);
两种方法都能成功工作。因此，我将每条线运行15000次以测试性能。
结果：
取模（％）方法（source code）
平均141.5801887ns | SD 270.0700275ns
按位（＆）方法（source code）
平均141.2504ns | SD 193.6351007ns
问题：
为什么按位（＆）比除数（％）更稳定？
JVM是否根据here使用AND（＆）优化取模（％）？
答案 0 :(得分：10)
让我们尝试用JMH复制。
@Benchmark
@Measurement(timeUnit = TimeUnit.NANOSECONDS)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public int first() throws IOException {
return i % 2;
}
@Benchmark
@Measurement(timeUnit = TimeUnit.NANOSECONDS)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public int second() throws IOException {
return i & 0x1;
}
好的，它是可复制的。 first比second稍慢。现在让我们找出原因。使用-prof perfnorm运行它：
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
MyBenchmark.first avgt 50 2.674 ± 0.028 ns/op
MyBenchmark.first:CPI avgt 10 0.301 ± 0.002 #/op
MyBenchmark.first:L1-dcache-load-misses avgt 10 0.001 ± 0.001 #/op
MyBenchmark.first:L1-dcache-loads avgt 10 11.011 ± 0.146 #/op
MyBenchmark.first:L1-dcache-stores avgt 10 3.011 ± 0.034 #/op
MyBenchmark.first:L1-icache-load-misses avgt 10 ≈ 10⁻³ #/op
MyBenchmark.first:LLC-load-misses avgt 10 ≈ 10⁻⁴ #/op
MyBenchmark.first:LLC-loads avgt 10 ≈ 10⁻⁴ #/op
MyBenchmark.first:LLC-store-misses avgt 10 ≈ 10⁻⁵ #/op
MyBenchmark.first:LLC-stores avgt 10 ≈ 10⁻⁴ #/op
MyBenchmark.first:branch-misses avgt 10 ≈ 10⁻⁴ #/op
MyBenchmark.first:branches avgt 10 4.006 ± 0.054 #/op
MyBenchmark.first:cycles avgt 10 9.322 ± 0.113 #/op
MyBenchmark.first:dTLB-load-misses avgt 10 ≈ 10⁻⁴ #/op
MyBenchmark.first:dTLB-loads avgt 10 10.939 ± 0.175 #/op
MyBenchmark.first:dTLB-store-misses avgt 10 ≈ 10⁻⁵ #/op
MyBenchmark.first:dTLB-stores avgt 10 2.991 ± 0.045 #/op
MyBenchmark.first:iTLB-load-misses avgt 10 ≈ 10⁻⁵ #/op
MyBenchmark.first:iTLB-loads avgt 10 ≈ 10⁻⁴ #/op
MyBenchmark.first:instructions avgt 10 30.991 ± 0.427 #/op
MyBenchmark.second avgt 50 2.263 ± 0.015 ns/op
MyBenchmark.second:CPI avgt 10 0.320 ± 0.001 #/op
MyBenchmark.second:L1-dcache-load-misses avgt 10 0.001 ± 0.001 #/op
MyBenchmark.second:L1-dcache-loads avgt 10 11.045 ± 0.152 #/op
MyBenchmark.second:L1-dcache-stores avgt 10 3.014 ± 0.032 #/op
MyBenchmark.second:L1-icache-load-misses avgt 10 ≈ 10⁻³ #/op
MyBenchmark.second:LLC-load-misses avgt 10 ≈ 10⁻⁴ #/op
MyBenchmark.second:LLC-loads avgt 10 ≈ 10⁻⁴ #/op
MyBenchmark.second:LLC-store-misses avgt 10 ≈ 10⁻⁵ #/op
MyBenchmark.second:LLC-stores avgt 10 ≈ 10⁻⁴ #/op
MyBenchmark.second:branch-misses avgt 10 ≈ 10⁻⁴ #/op
MyBenchmark.second:branches avgt 10 4.014 ± 0.045 #/op
MyBenchmark.second:cycles avgt 10 8.024 ± 0.098 #/op
MyBenchmark.second:dTLB-load-misses avgt 10 ≈ 10⁻⁵ #/op
MyBenchmark.second:dTLB-loads avgt 10 10.989 ± 0.161 #/op
MyBenchmark.second:dTLB-store-misses avgt 10 ≈ 10⁻⁶ #/op
MyBenchmark.second:dTLB-stores avgt 10 3.004 ± 0.042 #/op
MyBenchmark.second:iTLB-load-misses avgt 10 ≈ 10⁻⁵ #/op
MyBenchmark.second:iTLB-loads avgt 10 ≈ 10⁻⁵ #/op
MyBenchmark.second:instructions avgt 10 25.076 ± 0.296 #/op
请注意周期和说明上的差异。现在，这很明显。 first确实在乎符号，但是second不在乎（只是按位与）。为了确保这是原因，请看一下程序集片段：
第一：
0x00007f91111f8355: mov 0xc(%r10),%r11d ;*getfield i
0x00007f91111f8359: mov %r11d,%edx
0x00007f91111f835c: and $0x1,%edx
0x00007f91111f835f: mov %edx,%r10d
0x00007f6bd120a6e2: neg %r10d
0x00007f6bd120a6e5: test %r11d,%r11d
0x00007f6bd120a6e8: cmovl %r10d,%edx
秒：
0x00007ff36cbda580: mov $0x1,%edx
0x00007ff36cbda585: mov 0x40(%rsp),%r10
0x00007ff36cbda58a: and 0xc(%r10),%edx
答案 1 :(得分：0)
这两个操作对应于不同的JVM处理器指令：
irem // int remainder (%)
iand // bitwise and (&)
我读过irem的地方通常是由JVM实现的，而iand在硬件上可用。 Oracle解释了以下两个说明：
iand
int结果是通过取value1和value2的按位与（连接）来计算的。
irem
int结果为value1-（value1 / value2）* value2。
我认为假设iand会减少CPU周期。
答案 2 :(得分：-1)
150 ns的执行时间约为500个时钟周期。我认为没有一个处理器能够处理效率低下的问题：-）。
问题在于您的测试工具在许多方面都有缺陷。特别是：
请参阅How do I write a correct micro-benchmark in Java?，以获取更完整的注意事项列表。
这是一个更好的基准：
public abstract class Benchmark {
final String name;
public Benchmark(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public String toString() {
return name + "\t" + time() + " ns / iteration";
}
private BigDecimal time() {
try {
// automatically detect a reasonable iteration count (and trigger just in time compilation of the code under test)
int iterations;
long duration = 0;
for (iterations = 1; iterations < 1_000_000_000 && duration < 1_000_000_000; iterations *= 2) {
long start = System.nanoTime();
run(iterations);
duration = System.nanoTime() - start;
cleanup();
}
return new BigDecimal((duration) * 1000 / iterations).movePointLeft(3);
} catch (Throwable e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
/**
* Executes the code under test.
* @param iterations
* number of iterations to perform
* @return any value that requires the entire code to be executed (to
* prevent dead code elimination by the just in time compiler)
* @throws Throwable
* if the test could not complete successfully
*/
protected abstract Object run(int iterations) throws Throwable;
/**
* Cleans up after a run, setting the stage for the next.
*/
protected void cleanup() {
// do nothing
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
System.out.println(new Benchmark("%") {
@Override
protected Object run(int iterations) throws Throwable {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
sum += i % 2;
}
return sum;
}
});
System.out.println(new Benchmark("&") {
@Override
protected Object run(int iterations) throws Throwable {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
sum += i & 1;
}
return sum;
}
});
}
}
在我的机器上，它会打印：
% 0.375 ns / iteration
& 0.139 ns / iteration
所以，差异与预期的差不多，只有几个时钟周期。也就是说，通过此JIT在特定的硬件上对& 1的优化稍好一些，但是差异是如此之小，以至于不可能对程序的性能产生可测量的（更不用说显着的）影响了。