使用Unsafe真的是关于速度或功能吗？

总览

大约6年前，我开始使用一个类，直到那时，它只是一个好奇心sun.misc.Unsafe 。我曾使用它进行反序列化和重新抛出Exception，但没有使用它的全部功能或公开谈论它。

我看到的第一个严重使用Unsafe的开源库是Disruptor。这使我感到鼓舞，它可以在稳定的库中使用。大约一年后，我发布了我的第一个开源库SharedHashMap（后来的Chronicle Map）和Chronicle（后来的Chronicle Queue）。这使用Unsafe来访问Java 6中的堆外内存。这对堆外内存的性能产生了真正的影响，但更重要的是，我可以使用共享内存来做。即跨JVM共享的数据结构。

但是今天有什么不同呢？使用不安全总是更快吗？

我们正在寻找引人注目的性能差异。如果差异不那么明显，则使用尽可能简单的代码更有意义。即使用自然的Java。

测试

在这些测试中，我对源自堆外内存的数据进行了简单的累积。这是一个简单的测试，它对解析数据（或哈希数据）建模，这些数据是从堆（例如，TCP连接或文件系统）中生成的。数据大小为128个字节。下面的结果可能受数据大小的影响，但这被认为具有代表性。

我看的是不同大小的访问，一次访问一个字节，一次int或一次long。我还研究了使用ByteBuffer还是在堆上复制数据并使用自然Java（我假设这是大多数程序执行此操作的方式）。

我还比较了使用Java 6更新45，Java 7更新79，Java 8更新51的情况，以查看不同版本之间使用不同方法的方式。

逐字节处理

处理器设计中真正改善的一点是它可以复制大型数据块的速度。这意味着复制大量数据，以便可以更有效地处理它是有意义的。也就是说，冗余副本可能足够便宜，从而可以带来更快的解决方案。

逐字节处理就是这种情况。在此示例中，“在堆上”包括在处理之前在堆上复制数据的副本。这些数字是在i7-3790X上每微秒的操作数。

	Java 6	Java 7	Java 8
字节缓冲区	15.8	16.9	16.4
不安全	17.2	17.5	16.9
在堆上	20.9	22.0	21.9

这样做的重要意义在于，“堆上”不仅使用自然Java，而且在所有三个版本的Java中都是最快的。最可能的解释是，JIT具有在堆上情况下可以进行的优化。如果您直接或间接使用不安全，则不会这样做。

由int处理int。

解析详细的有线协议的更快方法是一次读取一个int。例如，您可以通过一次读取一个int而不是单独查看每个字节来编写已知格式的XML解析器。这样可以将解析速度提高2到3倍。这种方法最适合已知结构的内容。

	Java 6	Java 7	Java 8
字节缓冲区	12.6	36.2	35.1
不安全	44.5	52.7	54.7
在堆上	46.0	49.5	56.2

同样，这是i7-3790X上每微秒的操作。有趣的是，在复制后使用自然Java大约与使用Unsafe一样快。对于此用例，也没有令人信服的理由使用Unsafe。

长期加工

虽然您可以编写一个解析器一次读取一个64位长的值，但我发现这比使用32位int值解析要困难得多。我也没有发现结果要快得多。但是，只要设计散列算法时就考虑到了这一点，则对散列数据结构进行散列可以受益于读取长值。

	Java 6	Java 7	Java 8
字节缓冲区	12.1	56.7	53.3
不安全	66.7	83.0	94.9
在堆上	60.9	61.2	70.0

有趣的是，使用ByteBuffer的速度提高了多少。最可能的解释是在ByteBuffer中增加了将little-endian交换为默认big-endian的优化。 x86有一条交换字节的指令，但是我怀疑Java 6没有使用它，而是使用了更昂贵的移位操作。为了能够确认这一点，将需要进行更多测试并检查生成的汇编代码。

在这种情况下，使用“不安全”的速度始终更快，无论您是否认为这种改进值得直接使用“不安全”的风险是另一回事。