5-D オラクルコンサルが語るJava SE 8の勘所

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さいぞうかいじ
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1 オラクルコンサルが語る Java SE 8 の勘所日本オラクル株式会社コンサルティング統括本部プリンシパルコンサルタント伊藤智博 Java Day Tokyo 年 5 月 24 日

2 Safe Harbor Statement The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle s products remains at the sole discretion of Oracle. 4

3 自己紹介伊藤智博 ( いとうちひろ ) コンサルティングサービス統括所属インメモリ高速処理基盤の構築を支援 Javaに関わるトラブルシューティング国内外問わずJavaのイベントで講演 5

4 Java SE 8 を使ってますか? 6

5 Java SE 8 について次のような疑問を伺います 7

6 " 旧来の日付 API で十分だし新しいのは重そうね " 8

7 "Lambda 式? 複雑そうだし処理に時間が掛かりそうだね " 9

8 "Stream API? 本当に速いの?" 10

9 こんな疑問をパフォーマンス分析の観点で解決します 11

10 アジェンダ 1. Date and Time API 2. Lambda 式 3. Stream API and Java Flight Recorder 12

11 Java Flight Recorder とはアプリケーションと JVM の情報を記録低負荷で情報取得し簡単に解決までの時間を短縮 13

12 主な分析観点 CPU リソースの割り当て JVM に中断された時間処理時間 14

13 1. Date and Time API 15

14 よく行われる日付の処理文字列日付オブジェクト "2016/05/24" 2016/05/24 変換計算 2016/05/31 16

15 これまでの実装方法 SimpleDateFormat formater = スレッドセーフではない new SimpleDateFormat("yyyy/MM/dd"); Date date = formater.parse("2016/05/24"); 重い Calendar cal = Calendar.getInstance(); cal.settime(date); イミュータブルではない cal.set(date,cal.getactualmaximum(date)); Date end = cal.gettime(); 常に日付と時間を持つ 17

16 Date and Time API とは JSR 310 として標準化された日時 API これまでのAPIと互換性は無いスレッドセーフデータ形式ごとにクラスを定義イミュータブル 18

17 文字列からオブジェクトへ変換手順文字列日付オブジェクト変換 "2016/05/24" 2016/05/ 形式を指定してフォーマッタを作成形式の例 :yyyy/mm/dd 2. 2 フォーマッタと文字列からオブジェクトを作成文字列の例 :2016/05/24 19

18 変換コードの比較 1 2 SimpleDateFormat formater = 旧 new SimpleDateFormat("yyyy/MM/dd"); Date date = formater.parse("2016/05/24"); 1 2 DateTimeFormatter formater = 新 DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy/MM/dd"); LocalDate date = LocalDate.parse("2016/05/24", formater); 20

19 月末日の取得手順日付オブジェクト 2016/05/24 計算 2016/05/ 計算をするための日付オブジェクトの取得 2. 2 日付オブジェクトに末日を設定 3. 3 欲しいクラスの日付オブジェクトへ変換 21

20 月末日の取得コードの比較 Calendar cal = Calendar.getInstance(); 旧 cal.set(date,cal.getactualmaximum(date)); Date end = cal.gettime(); 新 LocalDate end = YearMonth.now().atEndOfMonth();

21 パフォーマンス分析 23

22 パフォーマンス分析するケース 1 文字列日付オブジェクト "2016/05/24" 2016/05/24 変換計算 /05/31 24

23 ケース 1: 変換処理処理日付文字列から日付オブジェクトを変換分析観点 CPUリソースの割り当て GCの実行時間変換にかかった処理時間 25

24 リソースと中断時間を確認 CPU が使えたかを確認 GC の実行時間を確認 26

25 検証環境ハードウェア CPU 4コアメモリ 16GB Java VM ヒープ 4GB (New 3GB, Eden 2.88GB) 27

26 ケース 1: 変換処理のコード比較 ( 再掲 SimpleDateFormat formater = new SimpleDateFormat("yyyy/MM/dd"); Date date = formater.parse("2016/05/24"); 旧新 DateTimeFormatter formater = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy/MM/dd"); LocalDate date = LocalDate.parse("2016/05/24", formater); 28

27 リソース使用量これまでの方法 Date and Time API 1 つのコアを使用できている GC 回数 30 回 GC 回数 33 回 29

28 ケース 1:GC 停止時間 ms ms +4.6% ms 0 これまでの方法 Date and Time API 30

29 ケース 1: 処理時間 240 秒秒 106 秒 60 0 これまでの方法 -41.2% Date and Time API 31

30 ケース 2: オブジェクトのサイズ処理 1. 日付オブジェクトを生成保持 1000 万オブジェクト 2. Full GC 分析観点 FullGC をした後のヒープ使用量 32

31 FullGC 後のヒープ使用量の確認 GC を選択ヒープ情報を確認する 33

32 FullGC 後のヒープ使用量の確認これまでの方法 Date and Time API 34

33 ケース 2: ヒープ使用量 400 MB MB 284 ±0% MB java.util.date java.time.localdate 35

34 まとめ処理の流れはほぼ同一に実装可能処理時間は40% 以上短縮日付オブジェクトのヒープ使用量は同等データ形式によっては増えるので注意が必要 36

35 2. Lambda 式 37

36 インターフェースについてインターフェースインターフェース関数型インターフェース 1 つのメソッドのみ定義本番実装モック実装 38

37 インターフェースの実装方法名前付きのクラスによる実装 class Impl implements Iface public void method1(){ // 処理 } } 匿名クラスによる実装 Iface o = new Iface() public void method1(){ // 処理 } }; 39

38 これまでの実装方法とその嫌な点 IntPredicate func = new Intpredicate(){ public boolean test(int param){ return param % 2 == 0; } }; 関心事開発者は関心事だけに集中したい 40

39 Lambda 式とは関数型インターフェースを簡単に実装する記法 ( 引数 )-> { 本体 } Stream APIとの親和性が高い Java SE 7 以前のインターフェースにも使える実行時に多くのクラスをロード 41

40 Lambda 式への変換方法 IntPredicate func = new Intpredicate(){ public boolean test(int param){ return param % 2 == 0; } }; 関心事の抽出 IntPredicate func = param -> param % 2 == 0; 42

41 パフォーマンス分析 43

42 ケース : 実装方法による処理時間処理指定した数が素数かどうかを確認するあえて条件式をLambda 式で書いた方法を比較分析観点コンパイル数およびコンパイル時間処理時間 44

43 素数とは 1 とその数自身のみで割りきれる数 (2,3,5,7,11, ) 素数の候補となる数 n を 2 から n-1 までの数で割り切れなければ ( 余り 0) 素数である本例では計算量増加のために 2 から n-1 まで全て計算します 45

44 コンパイル数の確認方法コンパイルされたメソッド数 46

45 コンパイル時間の確認方法コンパイルの情報から時間を算出 47

46 ケース : テストコード旧 for (int div = 2; div < candidate; div++) boolean isprime = true; if (candidate % div == 0) isprime = false; IntPredicate func = div -> (candidate % div 新 == 0); for (int div = 2; div < candidate; div++) if( func.test(div) ) isprime = false; 48

47 リソース使用量 for 文 lambda 式 1 つのコアを使用できているヒープ使用量 9.4MB ヒープ使用量 10.7MB 49

48 コンパイル数の確認 for 文 Lambda 式 66 メソッド 312 メソッド 50

49 コンパイル時間の比較 400 ms 371 ms % ms for 文 Labmda 式 51

50 処理時間の比較 60 秒 55.0 秒 53.3 秒 % 15 0 for 文 Labmda 式 52

51 まとめコンパイルされるメソッド数が増加コンパイル時間が増加実行時間に比べると微増処理時間は Lambda 式がわずかに短い 53

52 3. Stream API 54

53 繰り返し内で行われる処理中間操作 ( 途中で行う処理 ) 情報のフィルタ情報の変換終端操作 ( 最終的に行う処理 ) 出力コレクションに入れるなど 55

54 繰返し処理の種類外部イテレータ :( 繰返しを外に書く ) for( 要素 e : 集合 ) 処理内部イテレータ :( 繰返しを内部で隠蔽する ) 集合. 終端操作用メソッド ( 処理 ); 56

55 30 歳以上の社員名を集める実装例 Collection<Employee> empcol =...; List<String> list = new ArrayList<>(); 終端操作 for(employee e : empcol) if( e.getage() >= 30 ) list.add( e.getname() ); 外部イテレータ中間操作終端操作 57

56 これまでの実装方法の嫌な点同じようなコードが多くメンテナンス性に欠ける for 文の前でコレクションを作って中で add してスループットの向上が困難 1 回あたりの処理の粒度が小さいために速度向上が困難マルチスレッドに分割する開発コストが高い 58

57 Stream API とは内部イテレータによる繰返し処理主に Collection インターフェースに定義中間操作と終端操作を組み合わせて処理を実行 Fork Join Frameworkでパラレル化を実現オブジェクトだけではなくプリミティブも使える 59

58 Stream API のメソッド例中間操作情報のフィルタ (filter) 情報の変換 (map) 終端操作戻り値無し (foreach) 戻り値あり (collect など ) 内部イテレータ empcol.stream().collect( 処理 ); 60

59 Parallel Stream empcol.stream().parallel().collect( 処理 ); empcol.parallelstream().collect( 処理 ); システムプロパティで多重度を設定可能 java.util.concurrent.forkjoinpool.common.parallelism デフォルト値はコア数 61

60 繰返し処理のコード比較旧 if( e.getage() >= 30 ) list.add( e.getname() ); List<String> list = new ArrayList<>(); for(employee e : empcol) List<String> list = 新 empcol.stream().filter(e->e.getage() >= 30).map(e->e.getName()).collect(Collectors::toList); 62

61 パフォーマンス分析 63

62 分析するケース実装方法 1 スレッド数 for 文 1 Stream 1 Parallel Stream

63 検証環境 Oracle Exalogic X5-2 Intel Xeon CPU E v3 2.3GHz 18 コア HT あり 2 プロセッサ 256GB メモリ 65

64 ケース 1: 実装方法ごとの処理時間処理 from から to までにある素数を数える for 文 Stream Parallel Stream(1スレッド ) 分析観点 CPU 使用率スレッドの処理割合オーバーヘッドの確認 66

65 リソース使用量の確認 CPU が使えたかを確認処理をしているスレッド数を確認 67

66 オーバーヘッドを確認素数を判断するメソッドまでの処理階層を確認 68

67 for 文のコード int primenum = 0; for(int candidate=from; candidate<=to; candidate++) { } if ( PrimeUtil.isPrimeFunc(candidate) ){ } primenum++; 69

68 Stream API のコード Stream long num =IntStream.rangeClosed(from,to).filter(PrimeUtil::isPrimeFunc).count(); Parallel Stream long num =IntStream.rangeClosed(from,to).parallel().filter(PrimeUtil::isPrimeFunc).count(); 70

69 リソース使用量 for 文 Stream Parallel Stream 1 コアを使用できている 1 スレッドで処理をしている 71

70 実装方法による処理階層の深さ実行までの階層が異なる for 文 Stream Parallel Stream 72

71 実装方法による処理時間の比較秒秒秒秒 for 文 Stream Parallel Stream 73

72 ケース 2: パラレル化処理 from から to までにある素数を数える 1~72スレッドまでスレッド数を増加分析観点 CPU 使用率スレッドの処理割合処理時間 74

73 リソース使用量 (1 と 3 スレッド ) 1 スレッドを設定 3 スレッドを設定 CPU 使用率が 3 倍に増加 3 スレッドで分割している 75

74 1~18 スレッドの処理時間推移 100% 75% 50% 25% 0% 51.3% 33.6% 処理時間 18.2% 12.8% CPU 使用率スレッド数増加に伴い処理時間は短縮 7.0% スレッド数 76

75 リソース使用量 (18 と 36 スレッド ) 18 スレッドを設定 36 スレッドを設定 CPU 使用率が 2 倍に増加し 50% となる 77

76 18 と 36 スレッドの処理時間推移 100% 処理時間 CPU 使用率 75% 50% 25% 0% 56.8% 処理時間は約半減スレッド数 78

77 リソース使用量 (36 と 72 スレッド ) 36 スレッドを設定 72 スレッドを設定 CPU 使用率が 2 倍に増加し 100% となる 79

78 36 と 72 スレッドの処理時間推移 100% 処理時間 CPU 使用率 75% 50% 25% 0% 90.5% 処理時間は微減 HT と CPU 使用率に注意スレッド数 80

79 スレッド数毎の処理時間推移まとめ 100% 75% 50% 処理時間 CPU 使用率 25% 0% 7.0% 4.0% 3.6% スレッド数 81

80 まとめ Stream APIのオーバーヘッドは微少処理を簡単にパラレル化できるマルチコアマルチプロセッサの効果大 HT の効果は低く CPU 使用率に注意 82

81 全体のまとめ処理時間は短縮リソース使用量は微増パフォーマンス以外にもメリット Java SE 8 の新機能をご使用ください 83

82 Safe Harbor Statement The preceding is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle s products remains at the sole discretion of Oracle. 84

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