存储和更新隐式信息的性能损失（数组、Java）

我正在编写一些性能关键的Java代码，我实际上不是Java专家，提前说一下

我使用的是一个模型，在这个模型中，几乎所有的信息都可以从大约1000个整数（大多数为零）的变化数组中非零项的位置计算出来。为了减少这些计算，我正在研究算法，当数组发生变化时，这些算法会在固定时间内更新信息，而不是重新计算。这可能会导致大量类似于

...
info1[x][y][a] = ...
info1[x][x%2+y][b] = ...
if( info3[x][y][c]!=0 )
    info2[x][y] = ...
if( some condition involving ~10 array entries) {
/** some expensive algorithm that is hopefully called rarely **/
}
info3[x][y] = ...
...

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因此，我预计可能会有10次这样的连续且主要是独立的数组写入，并且只需进行最少的计算，这将占程序必须运行的行的很大一部分。我是否应该期望这种简单的连续操作的数量是相关的，或者Java是否有办法执行20个连续的简单数组写入，以尽可能快的速度执行10个或2个？

一个数组的实际进程或读写20个元素不应该是性能问题，尽管这取决于代码对性能的重要性。 我会尝试实现，看看它是否满足您的要求，我相信数组数据结构应该足够快，可以满足大多数用Java完成的性能优化任务

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资料来源：最近正在为大学工作重新实施ArrayList。

不完全清楚您的问题是什么，因此我将介绍几点：

• 数组写入只比数组读取慢一点。感兴趣的操作包括（a）数组边界检查，（b）数组索引计算（基本上乘以4-平凡），以及实际的加载/存储
• 在一个直线代码块中有多个（数字“N”）短数组赋值语句不是问题。在最坏的情况下，它是单个语句工作的N倍
• 拥有“深层”多维数组也不是什么大问题——如果你有一个三维数组，例如，一个看起来像两个数组读取和一个数组写入的存储
• 对于所有这些场景，JITC都会“喜欢”简单的数组密集型代码。有很多机会进行“通用”数组边界检查、数组索引计算等，即使是平庸的JITC也能做得很好
• 对于非常大的阵列和长时间运行的代码，您需要注意的一件事是内存占用，特别是当您使用多线程时。对非常大（数兆字节）的阵列执行“稀疏”更新会“弄脏”大量缓存线和虚拟内存页，对于多线程情况，缓存同步（如果您设法安排）可能会成为瓶颈。但对于几千个数组条目来说，这根本不是一个问题

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我想到的第一件事-使用

线程（特别是在数据不相关的情况下）任务已经在一个更大的环境中并行，我希望用于此任务的机器不会超过4个内核。在标准桌面PC上，阵列写入所需时间不到5纳秒（即每秒可以执行2亿次写入）。所以20次呼叫与2次呼叫意味着100纳秒与10纳秒。提高性能的方法是将数组展平（而不是使用
int[10][10][10]
，而是使用
int[1000]
并手动计算正确的索引）。一句话：概述你的应用程序。你正落入“提前优化”的陷阱。实现一些有效的方法，如果出现性能问题，请分析您的代码，只有这样，才能为性能编写一些特殊的代码。感谢您的警告，但对于我确信性能至关重要的任务，在不兼容的方法之间进行选择时，这些信息非常重要，因为该程序在大约10^x的时间内除此之外什么都不做，并且必须与其他程序竞争相同的性能目的。