问:Java中的异常处理真的很慢吗?

传统观点以及大量谷歌结果表明,不应该将异常逻辑用于Java中的正常程序流。通常会给出两个原因,

它真的很慢——甚至比普通代码慢一个数量级(给出的原因各不相同),

and

它很混乱,因为人们只希望在异常代码中处理错误。

这个问题是关于第一条的。

As an example, this page describes Java exception handling as "very slow" and relates the slowness to the creation of the exception message string - "this string is then used in creating the exception object that is thrown. This is not fast." The article Effective Exception Handling in Java says that "the reason for this is due to the object creation aspect of exception handling, which thereby makes throwing exceptions inherently slow". Another reason out there is that the stack trace generation is what slows it down.

My testing (using Java 1.6.0_07, Java HotSpot 10.0, on 32 bit Linux), indicates that exception handling is no slower than regular code. I tried running a method in a loop that executes some code. At the end of the method, I use a boolean to indicate whether to return or throw. This way the actual processing is the same. I tried running the methods in different orders and averaging my test times, thinking it may have been the JVM warming up. In all my tests, the throw was at least as fast as the return, if not faster (up to 3.1% faster). I am completely open to the possibility that my tests were wrong, but I haven't seen anything out there in the way of the code sample, test comparisons, or results in the last year or two that show exception handling in Java to actually be slow.

引导我走上这条路的是我需要使用的一个API,它将抛出异常作为正常控制逻辑的一部分。我想纠正它们的用法,但现在我可能做不到。我是否应该赞美他们的前瞻思维?

在论文《即时编译中的高效Java异常处理》中,作者建议,即使没有抛出异常,仅异常处理程序的存在就足以阻止JIT编译器正确优化代码,从而降低代码的速度。我还没有测试过这个理论。


当前回答

为什么异常回报率会比正常回报率慢呢?

只要不将堆栈跟踪输出到终端,将其保存到一个文件或类似的文件中,catch块就不会比其他代码块做更多的工作。所以,我无法想象为什么“throw new my_cool_error()”应该这么慢。

好问题,我期待关于这个话题的进一步信息!

其他回答

我对异常速度和以编程方式检查数据的看法。

许多类都有字符串到值的转换器(扫描器/解析器),也有受人尊敬和知名的库;)

通常有形式

class Example {
public static Example Parse(String input) throws AnyRuntimeParsigException
...
}

异常名称只是例子,通常是未选中的(运行时),所以抛出声明只是我的图片

有时存在第二种形式:

public static Example Parse(String input, Example defaultValue)

不扔

当第二个文件不可用时(或者程序员读的文档太少,只使用第一个文件),用正则表达式编写这样的代码。正则表达式很酷,政治正确等:

Xxxxx.regex(".....pattern", src);
if(ImTotallySure)
{
  Example v = Example.Parse(src);
}

使用这段代码,程序员没有异常成本。BUT具有相当高的代价的正则表达式ALWAYS与小的代价异常有时。

我几乎总是在这种情况下使用

try { parse } catch(ParsingException ) // concrete exception from javadoc
{
}

没有分析堆栈跟踪等,我相信在你的讲座后相当快。

不要害怕例外情况

比较一下,假设是Integer。将parseInt转换为以下方法,该方法在不可解析数据的情况下只返回默认值,而不会抛出异常:

  public static int parseUnsignedInt(String s, int defaultValue) {
    final int strLength = s.length();
    if (strLength == 0)
      return defaultValue;
    int value = 0;
    for (int i=strLength-1; i>=0; i--) {
      int c = s.charAt(i);
      if (c > 47 && c < 58) {
        c -= 48;
        for (int j=strLength-i; j!=1; j--)
          c *= 10;
        value += c;
      } else {
        return defaultValue;
      }
    }
    return value < 0 ? /* übergebener wert > Integer.MAX_VALUE? */ defaultValue : value;
  }

只要您将这两种方法应用于“有效”数据,它们将以大致相同的速率工作(即使Integer。parseInt设法处理更复杂的数据)。但是当您试图解析无效数据时(例如解析“abc”1.000.000次),性能上的差异应该是至关重要的。

关于异常性能的好文章是:

https://shipilev.net/blog/2014/exceptional-performance/

实例化vs重用现有的,有堆栈跟踪和没有,等等:

Benchmark                            Mode   Samples         Mean   Mean error  Units

dynamicException                     avgt        25     1901.196       14.572  ns/op
dynamicException_NoStack             avgt        25       67.029        0.212  ns/op
dynamicException_NoStack_UsedData    avgt        25       68.952        0.441  ns/op
dynamicException_NoStack_UsedStack   avgt        25      137.329        1.039  ns/op
dynamicException_UsedData            avgt        25     1900.770        9.359  ns/op
dynamicException_UsedStack           avgt        25    20033.658      118.600  ns/op

plain                                avgt        25        1.259        0.002  ns/op
staticException                      avgt        25        1.510        0.001  ns/op
staticException_NoStack              avgt        25        1.514        0.003  ns/op
staticException_NoStack_UsedData     avgt        25        4.185        0.015  ns/op
staticException_NoStack_UsedStack    avgt        25       19.110        0.051  ns/op
staticException_UsedData             avgt        25        4.159        0.007  ns/op
staticException_UsedStack            avgt        25       25.144        0.186  ns/op

根据堆栈跟踪的深度:

Benchmark        Mode   Samples         Mean   Mean error  Units

exception_0000   avgt        25     1959.068       30.783  ns/op
exception_0001   avgt        25     1945.958       12.104  ns/op
exception_0002   avgt        25     2063.575       47.708  ns/op
exception_0004   avgt        25     2211.882       29.417  ns/op
exception_0008   avgt        25     2472.729       57.336  ns/op
exception_0016   avgt        25     2950.847       29.863  ns/op
exception_0032   avgt        25     4416.548       50.340  ns/op
exception_0064   avgt        25     6845.140       40.114  ns/op
exception_0128   avgt        25    11774.758       54.299  ns/op
exception_0256   avgt        25    21617.526      101.379  ns/op
exception_0512   avgt        25    42780.434      144.594  ns/op
exception_1024   avgt        25    82839.358      291.434  ns/op

有关其他详细信息(包括来自JIT的x64汇编程序),请阅读原始博客文章。

这意味着Hibernate/Spring/etc-EE-shit因为异常(xD)而变慢。

通过重写应用程序控制流,避免异常(返回错误作为返回),提高应用程序的性能10 -100倍,这取决于你抛出它们的频率))

即使抛出异常并不慢,对于正常的程序流抛出异常仍然是一个坏主意。使用这种方式,它是类似于GOTO…

我想这并没有真正回答问题。我想抛出异常的“传统”智慧在早期的java版本(< 1.4)中是正确的。创建异常需要虚拟机创建整个堆栈跟踪。从那时起,在VM中发生了很多变化,以加快速度,这可能是已经改进的一个领域。

我用JVM 1.5做了一些性能测试,使用异常至少慢了两倍。平均:一个非常小的方法的执行时间超过3倍(3倍)。一个必须捕获异常的小循环的自时间增加了2倍。

我在产品代码和微基准测试中也看到过类似的数字。

异常绝对不应该用于任何频繁调用的东西。每秒抛出数千个异常将导致巨大的瓶颈。

例如,使用“Integer.ParseInt(…)”在一个非常大的文本文件中找到所有错误的值——非常糟糕的想法。(我曾在产品代码上看到过这种实用方法的性能下降)

使用异常在用户GUI表单上报告错误的值,从性能的角度来看可能并不是那么糟糕。

无论这是否是一个好的设计实践,我都会遵循这样的规则:如果错误是正常的/预期的,那么就使用返回值。如果不正常,请使用异常。例如:读取用户输入,错误值是正常的—使用错误代码。将值传递给内部实用程序函数时,应该通过调用代码来过滤坏值——使用异常。