短路评估的性能影响

Question

免责声明：我在逆向工程字节码方面没有太多经验，所以如果可以“轻松”回答我的问题，请不要对我太苛刻。

在现代处理器上，如果预测失败，分支可能会非常昂贵（请参阅Why is it faster to process a sorted array than an unsorted array?）。

假设我在 Java 中有一些类似这样的短路评估：

if (condition && (list!=null) && (list.size()>0)) /* Do something */ ;

那基本上就相当于一堆这样的分支吗：

if (condition) {
    if (list!=null) {
        if (list.size()>0) {
            // Do something
        }
    }
}

还是 Java 有其他方法可以更巧妙地进行短路？

换句话说，是否最好通过重写以下行来避免至少一个分支：

if ((condition & (list!=null)) && (list.size()>0)) /* Do something */ ;

因为简单的list!=null-check 比可能预测错误的分支要便宜得多？

（很明显，如果不冒NullPointerException 的风险，我无法摆脱第二个&&。）

现在，在我被诸如“过早的优化是万恶之源！”之类的陈述撕成碎片之前，请记住这是在一般编码习惯之间的选择（始终使用短路与从不使用短路） -电路，除非需要），这将影响我的代码几乎所有，所以确保我在这里使用正确的习惯绝对值得花一些时间思考。

Answer 1

here 没有提到任何类型的分支。这只是一个表达式求值，if 语句中的&& 与表达式中的&& 没有区别。你会用下面的代码问同样的问题吗？

boolean isValid = condition && (list!=null) && (list.size()>0);
if (isValid) {
    ...
}

基本上就是这样，表达式被求值，然后分支发生。

Answer 2

我做了一个简单的测试

int sum = 0;
Random rnd = new Random(1);

int[] a = new int[1000];
int[] b = new int[1000];
for (int i = 0; i < 1000; ++i)
{
    a[i] = rnd.nextInt(100);
    b[i] = rnd.nextInt(100);
}

long started = System.nanoTime();

for (int i = 0; i < 1000000; ++i)
{
    for (int j = 0; j < 1000; ++j)
    {
        if (a[j] < 50 && b[j] < 5)// change "&& b[j] < 5"
        {
            sum++;
        }
    }
}

long ended =  System.nanoTime();
System.out.println((ended - started)/1000000 + "  " + sum);

结果非常随机：

            &&      &
b[j] < 5    1450    1360
b[j] < 50   1330    1610
b[j] < 500  1310    1450
j < 50      2200    920
j < 500     1410    1730
j < 5000    1180    1040
j < i       1180    2050
i < j       2290    1450

这些是多次运行的最低值，我确保它们是可重复的。实际时间因运行而异。根据经验，我会避免过于花哨，坚持 && 并希望“那里”的优化做得最好。有关于optimizations的精彩视频

编辑

正如 Dici 指出的，应该进行 JVM 预热。函数的第一次和第二次调用似乎与其他调用不同。即使我增加循环次数，该规则也始终适用。所以我重新测试了，然后……又弄得一团糟。平均快 2 倍左右，但又一团糟。而且优化更加不稳定，通常不是一个，而是两个典型的时间值，甚至有 50% 的差异。我看了 JMH，不错的框架。如果我真的尝试过（在不同的系统，不同的硬件等等，很多工作），我可能会测量 & 是否比 && 更快。但这不是问题。问题是，如果我在我的程序中替换 && 为 & 我可以期望它更快或更慢吗？答案是 - 你不能期待任何东西，你必须衡量它。

EDIT2

在这种情况下，我认为这是浪费时间，但为了维护我的可信度，我测量了标准偏差（又名 1 sigma）。值在几次运行中表现良好，并且在数千次运行中表现良好，这并不奇怪（在 JVM 预热后我没有显示结果，因为它们表现不佳并且统计数据将是不可避免的）。有趣的是，所有结果都比我之前测量的结果快 7%，这对于大多数值来说都超过了 5 sigma。从几次尝试看来，网络浏览器选项卡会影响整个系统的速度，不，我不会统计数据来证实我的观察。

            &&          &
b[j] < 5    1333(14)    1265(25)
b[j] < 50   1231(11)    1514(13)
b[j] < 500  1223(9)     1360(13)
j < 50      2069(74)    842(11)
j < 500     1294(12)    1631(17)
j < 5000    1089(9)     957(8)
j < i       1086(8)     1907(23)
i < j       2164(16)    1357(14)