试图对Java 8 parallelSetAll（）与setAll（）进行基准测试
这个问题在这里已经有了答案：
使用jmh，我得到以下结果（大小是数组的长度）。 得分是每次通话的运行时间，以微秒为单位（越小越好）。
Benchmark (size) Mode Cnt Score Error Units
SO34929316.parallelSetAll 1 avgt 20 0.077 ± 0.003 us/op
SO34929316.parallelSetAll 1000 avgt 20 9.935 ± 0.478 us/op
SO34929316.parallelSetAll 100000 avgt 20 56.024 ± 7.008 us/op
SO34929316.parallelSetAll 1000000 avgt 20 518.495 ± 75.331 us/op
SO34929316.parallelSetAll 10000000 avgt 20 5640.574 ± 139.324 us/op
SO34929316.setAll 1 avgt 20 0.016 ± 0.001 us/op
SO34929316.setAll 1000 avgt 20 1.257 ± 0.023 us/op
SO34929316.setAll 100000 avgt 20 116.760 ± 3.116 us/op
SO34929316.setAll 1000000 avgt 20 1168.868 ± 42.153 us/op
SO34929316.setAll 10000000 avgt 20 12347.399 ± 766.931 us/op
正如你所期望的那样， parallelSetAll对于较大的数组更快，对于更小的数组则更慢。 然而，根据测试（在Win 8.1 / Xeon 2630 v2 / 6内核（x2）上运行），加速因子仅为〜x2。
作为参考，代码：
@State(Scope.Thread)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public class SO34929316 {
@Param({"1", "1000", "100000", "1000000", "10000000"}) int size;
long[] array;
@Setup(Level.Iteration)
public void setup(){
array = new long[size];
}
@Benchmark
public void setAll(Blackhole bh) {
Arrays.setAll(array, n -> n * n * 11 + n * 7);
bh.consume(array);
}
@Benchmark
public void parallelSetAll(Blackhole bh) {
Arrays.parallelSetAll(array, n -> n * n * 11 + n * 7);
bh.consume(array);
}
}
上一篇: Trying to benchmark Java 8 parallelSetAll() vs setAll()