我可以在 ActivePivot 中使用我的 C++ DLL 吗？答案

【问题标题】：Can I use my C++ DLL within ActivePivot?我可以在 ActivePivot 中使用我的 C++ DLL 吗？
【发布时间】：2012-09-25 17:53:48
【问题描述】：

ActivePivot 是一个 Java 解决方案，我如何重用其中的现有 C++ 库？

我考虑一个基于 ActivePivot 的 CVA（CounterParty 值调整）项目，我想重用我现有的 C++ 代码，将我的 Collateral 逻辑应用于 ActivePivot 的双精度聚合数组。是否有专门的后处理器来调用 C++ 代码？

【问题讨论】：

标签： java dll activepivot

【解决方案1】：

ActivePivot 后处理器是一个普通的 Java 类。它没有什么特别之处。因此，您可以使用任何现有技术，在 Java 程序中调用 C++ DLL 函数。

这可以通过 JNA 和 BridJ 来实现。我不考虑 JNI，因为在大多数情况下，您不需要使用这么低级的 API。

例如，对于 BridJ：给定一个 C++ 标头，如下所示：

__declspec(dllexport) int multiply(double multiplier, int size, double* const vector);

我做了以下课程：

import org.bridj.BridJ;
import org.bridj.Pointer;
import org.bridj.ann.Library;
import org.bridj.ann.Runtime;
import org.bridj.cpp.CPPRuntime;

// Generated with http://code.google.com/p/jnaerator/
@Library(CPP_Collateral.JNA_LIBRARY_NAME)
@Runtime(CPPRuntime.class)
public class CPP_Collateral {
public static final String JNA_LIBRARY_NAME = "dummy";

static {
    // In eclipse, the DLL will be loaded from a resource folder
    // Else, one should add a program property: -Djava.library.path
    BridJ.addLibraryPath("src/main/resources/DLL");

    BridJ.register();
}

/**
 * My dummy.dll has one method:
 * int multiply(double multiplier, int size, double* const vector)
 */
public static native int multiply(double multiplier, int size, Pointer<Double> vector);
}

而我的 IPostProcessor 很简单

@Override
protected Object doEvaluation(ILocation location, Object[] underlyingMeasures) throws QuartetException {
    double[] asArray = (double[]) underlyingMeasures[0];

    if (asArray == null) {
        return null;
    } else {
        // Size of the array
        int size = asArray.length;

        // Allocate a Pointer to provide the double[] to the C++ DLL
        Pointer<Double> pCount = allocateDoubles(size);

        pCount.setDoubles(asArray);

        CPP_Collateral.multiply(2D, size, pCount);

        // Read again: the double[] is copied back in the heap
        return pCount.getDoubles();
    }
}

在性能方面，我这里处理了 2.000 个大小为 10000 的 double[]，影响约为 100ms

【讨论】：