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Java 进阶:异常影响性能吗?

杨魅力
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Java 进阶:异常影响性能吗?

曾经在给一个业务系统增加限流功能,使用的限流组件在流量超过阈值时,会直接抛异常,异常导致 CPU 占用率飙升。第一次遇到这样的情况,让我们不得不思考,异常怎么会对性能造成这么大的影响?

下面我们写几个测试程序观察一下。

catch 中不做任何事情

public class ExceptionTest {    public static void main(String[] args) {
        doExTest();
        doExTest();
    }    private static void doExTest() {        long start = System.nanoTime();        for (int i=0; i<100000; ++i) {            try {                throw new RuntimeException("" + Math.random());
            } catch (Exception e) {
            }
        }
        System.out.println("time: " + (System.nanoTime() - start));
    }
}

测试结果如下:

time: 365218274
time: 224583244

第一次 doExTest 只是起到预热的作用,我们以第二次 doExTest 的时间为准。10 万次请求,平均每次请求耗时 2245 纳秒,也就是 0.002 毫秒,速度还是很快的。

catch 中输出异常到日志

public class ExceptionTest {    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ExceptionTest.class);    public static void main(String[] args) {
        doExTest();
        doExTest();
    }    private static void doExTest() {        long start = System.nanoTime();        for (int i=0; i<100000; ++i) {            try {                throw new RuntimeException("" + Math.random());
            } catch (Exception e) {
                logger.error("fuck", e);
            }
        }
        System.out.println("time: " + (System.nanoTime() - start));
    }
}

测试结果如下:

time: 13454674590
time: 9891780450

10 万次请求,平均每次请求耗时 98917 纳秒,大约 0.1 毫秒,比“不输出异常”的时候,慢了 50 倍。输出日志如此耗费性能,那么 logger.error 这一句做了什么事儿呢?

  1. 根据过滤规则,判断是否要输出日志

  2. 获取异常堆栈

  3. 拼接日志字符串,输出日志到文件

获取异常堆栈主要调用的如下方法,下面我们写程序,不输出日志到文件,测试只读取异常栈的性能:

public class Throwable implements Serializable {    public StackTraceElement[] getStackTrace() {        return getOurStackTrace().clone();
    }    private synchronized StackTraceElement[] getOurStackTrace() {        // Initialize stack trace field with information from
        // backtrace if this is the first call to this method
        if (stackTrace == UNASSIGNED_STACK ||
            (stackTrace == null && backtrace != null) /* Out of protocol state */) {            int depth = getStackTraceDepth();
            stackTrace = new StackTraceElement[depth];            for (int i=0; i < depth; i++)
                stackTrace[i] = getStackTraceElement(i);
        } else if (stackTrace == null) {            return UNASSIGNED_STACK;
        }        return stackTrace;
    }    
}

catch 中收集异常到字符串

public class ExceptionTest {    public static void main(String[] args) {
        doExTest();
        doExTest();
    }    private static void doExTest() {        long start = System.nanoTime();        for (int i=0; i<100000; ++i) {            try {                throw new RuntimeException("" + Math.random());
            } catch (Exception e) {
                StackTraceElement[] stackTrace = e.getStackTrace();
            }
        }

        System.out.println("time: " + (System.nanoTime() - start));
    }
}

测试结果如下:

time: 1559107012
time: 795376775

10 万次请求,平均每次请求耗时 7953 纳秒,大约 0.008 毫秒,比“不输出异常”的时候,慢了 4 倍。这么看获取堆栈耗时并不多,耗时主要在输出日志到文件中。

总结

处理异常的几个步骤里,对性能的耗费从大到小依次为:输出到日志、获取异常堆栈、创建并 catch 异常。

             

作者:albon
链接:https://www.jianshu.com/p/6bfa54c50401


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