JAXB性能优化
前言:
之前在查阅jaxb相关资料的同时, 也看到了一些关于性能优化的点. 主要集中于对象和xml互转的过程中, 确实有些实实在在需要注意的点. 这边浅谈jaxb性能优化的一个思路.
案列:
先来构造一个简单的例子:
@Getter @Setter @ToString @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor @XmlRootElement(name="txn") @XmlAccessorType(XmlAccessType.FIELD) public static class TNode { @XmlElement(name="key", required = true) private String key; @XmlElement(name="value", required = true) private String value; }
注: 这个基本的映射对象类
public static <T> String writeAsString(T t) { try { JAXBContext jc = JAXBContext.newInstance(t.getClass()); Marshaller marshaller = jc.createMarshaller(); marshaller.setProperty(Marshaller.JAXB_FORMATTED_OUTPUT, true); marshaller.setProperty(Marshaller.JAXB_ENCODING, "UTF-8"); StringWriter writer = new StringWriter(); marshaller.marshal(t, writer); return writer.toString(); } catch (JAXBException ex) { ex.printStackTrace(); } return null; }
注: 这是最经典的java对象转化为xml的代码片段.
@Test public void testPref() { TNode node = new TNode("key", "value"); // *) 迭代重复的次数 int numIter = 1000; long startTime = System.currentTimeMillis(); for ( int i = 0; i < numIter; i++ ) { writeAsString(node); } long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println(String.format("iter num: %d, consume: %dms, avg: %.2fms", numIter, (endTime - startTime), (endTime - startTime) * 1.0 / numIter)); }
注: 这是实际执行的性能评估代码, 注意这边的迭代次数.
测试一下在迭代100/1000/10000次的, 总耗时及平均耗时.
iter num: 100, consume: 2001ms, avg: 20.01ms iter num: 1000, consume: 11020ms, avg: 11.02ms iter num: 10000, consume: 108290ms, avg: 10.83ms
大致维持在10ms, 这算一个比较酸涩的结果, 如果映射是个复杂的对象, 其耗时会成倍的增加, 对于追求高并发低延时的互联网应用而言, 略显尴尬, redis平均为1ms, mysql/mongo基本维持在10ms范围内. 因此jaxb虽然非常好用, 但是性能需要优化.
瓶颈定位&优化:
经过测试, 基本聚焦在JAXBContext.newInstance这个方法中. 其生成的JAXBContext实例代价高, 但其是无状态(线程安全), 我们可以想到的一个优化措施是缓存.
对转换代码做下小改动:
private static ConcurrentHashMap<Class, JAXBContext> jaxbContMap = new ConcurrentHashMap<Class, JAXBContext>(); public static <T> String writeAsString(T t) { try { JAXBContext jc = jaxbContMap.get(t.getClass()); if ( jc == null ) { synchronized (t.getClass()) { jc = JAXBContext.newInstance(t.getClass()); jaxbContMap.put(t.getClass(), jc); } } Marshaller marshaller = jc.createMarshaller(); marshaller.setProperty(Marshaller.JAXB_FORMATTED_OUTPUT, true); marshaller.setProperty(Marshaller.JAXB_ENCODING, "UTF-8"); StringWriter writer = new StringWriter(); marshaller.marshal(t, writer); return writer.toString(); } catch (JAXBException ex) { ex.printStackTrace(); } return null; }
注: 引入ConcurrentHashMap来缓存类类型到具体的JAXBContext实例.
再测试100/1000/10000调用次数的平均时耗, 结果如下:
iter num: 100, consume: 295ms, avg: 2.95ms iter num: 1000, consume: 1325ms, avg: 1.33ms iter num: 10000, consume: 5688ms, avg: 0.57ms
结果非常令人欣喜, 耗时能够维持在1ms以内, 优化提升效果很明显.
总结:
总的来说, 这也是jaxb在使用过程的一个坑, 如果线上应用, 切记改为下面的方式优化, ^_^, 本文没有深入研究为何JAXBContext.newInstance代价这么高昂, 只是得出了一个小结论, 权当笔记.
posted on 2018-05-10 16:11 mumuxinfei 阅读(1085) 评论(0) 编辑 收藏 举报