クライアントコードのベンチマークを試みています。そこで、クライアント コードのベンチマークを実行するマルチスレッド プログラムを作成することにしました。time (95 Percentile)以下の方法がどれくらいかかるかを測定しようとしています-
attributes = deClient.getDEAttributes(columnsList);
以下は、上記の方法でベンチマークを行うために私が書いたマルチスレッドコードです。私の2つのシナリオには多くのバリエーションがあります-
1) まず、 と を使用してマルチスレッド コードを使用20 threadsしrunning for 15 minutesます。として 95 パーセンタイルを取得し37msます。そして、私は使用しています-
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(20);
2）しかし、使用するために同じプログラムを実行している場合15 minutes-
ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();
それ以外の
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(20);
7msでコードを実行すると、上記の数値よりもはるかに少ない95 パーセンタイルが得られnewFixedThreadPool(20)ます。
このような高性能の問題の理由を教えてください-
newSingleThreadExecutor vs newFixedThreadPool(20)
そして、両方の方法で、プログラムを実行してい15 minutesます。
以下は私のコードです-
public static void main(String[] args) {
try {
// create thread pool with given size
//ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(20);
ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();
long startTime = System.currentTimeMillis();
long endTime = startTime + (15 * 60 * 1000);//Running for 15 minutes
for (int i = 0; i < threads; i++) {
service.submit(new ServiceTask(endTime, serviceList));
}
// wait for termination
service.shutdown();
service.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.DAYS);
} catch (InterruptedException e) {
} catch (Exception e) {
}
}
以下は、Runnable インターフェイスを実装するクラスです。
class ServiceTask implements Runnable {
private static final Logger LOG = Logger.getLogger(ServiceTask.class.getName());
private static Random random = new SecureRandom();
public static volatile AtomicInteger countSize = new AtomicInteger();
private final long endTime;
private final LinkedHashMap<String, ServiceInfo> tableLists;
public static ConcurrentHashMap<Long, Long> selectHistogram = new ConcurrentHashMap<Long, Long>();
public ServiceTask(long endTime, LinkedHashMap<String, ServiceInfo> tableList) {
this.endTime = endTime;
this.tableLists = tableList;
}
@Override
public void run() {
try {
while (System.currentTimeMillis() <= endTime) {
double randomNumber = random.nextDouble() * 100.0;
ServiceInfo service = selectRandomService(randomNumber);
final String id = generateRandomId(random);
final List<String> columnsList = getColumns(service.getColumns());
List<DEAttribute<?>> attributes = null;
DEKey bk = new DEKey(service.getKeys(), id);
List<DEKey> list = new ArrayList<DEKey>();
list.add(bk);
Client deClient = new Client(list);
final long start = System.nanoTime();
attributes = deClient.getDEAttributes(columnsList);
final long end = System.nanoTime() - start;
final long key = end / 1000000L;
boolean done = false;
while(!done) {
Long oldValue = selectHistogram.putIfAbsent(key, 1L);
if(oldValue != null) {
done = selectHistogram.replace(key, oldValue, oldValue + 1);
} else {
done = true;
}
}
countSize.getAndAdd(attributes.size());
handleDEAttribute(attributes);
if (BEServiceLnP.sleepTime > 0L) {
Thread.sleep(BEServiceLnP.sleepTime);
}
}
} catch (Exception e) {
}
}
}
更新しました：-
これが私のプロセッサ仕様です-次のように定義された2つのプロセッサを備えたLinuxマシンからプログラムを実行しています：
vendor_id : GenuineIntel
cpu family : 6
model : 45
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 0 @ 2.60GHz
stepping : 7
cpu MHz : 2599.999
cache size : 20480 KB
fpu : yes
fpu_exception : yes
cpuid level : 13
wp : yes
flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush dts acpi mmx fxsr sse sse2 ss syscall nx rdtscp lm constant_tsc arch_perfmon pebs bts rep_good xtopology tsc_reliable nonstop_tsc aperfmperf pni pclmulqdq ssse3 cx16 sse4_1 sse4_2 popcnt aes hypervisor lahf_lm arat pln pts
bogomips : 5199.99
clflush size : 64
cache_alignment : 64
address sizes : 40 bits physical, 48 bits virtual
power management: