前言
在前面文章《Cobar SQL审计的设计与实现》中提了一句关于时间戳获取性能的问题
获取操作系统时间，在Java中直接调用 System.currentTimeMillis(); 就可以，但在Cobar中如果这么获取时间，就会导致性能损耗非常严重（怎么解决？去Cobar的github仓库上看看代码吧）。
这个话题展开具体说说，我们在Java中获取时间戳的方法是System.currentTimeMillis()，返回的是毫秒级的时间戳，查看源码，注释写的比较清楚，虽然该方法返回的是毫秒级的时间戳，但精度取决于操作系统，很多操作系统返回的精度是10毫秒。
/**
* Returns the current time in milliseconds. Note that
* while the unit of time of the return value is a millisecond,
* the granularity of the value depends on the underlying
* operating system and may be larger. For example, many
* operating systems measure time in units of tens of
* milliseconds.
*
* <p> See the description of the class <code>Date</code> for
* a discussion of slight discrepancies that may arise between
* "computer time" and coordinated universal time (UTC).
*
* @return the difference, measured in milliseconds, between
* the current time and midnight, January 1, 1970 UTC.
* @see java.util.Date
*/
public static native long currentTimeMillis();
关于为什么System.currentTimeMillis()慢，有大佬写了文章详细地阐述了原因，建议仔细阅读，非常深入和详细，文章地址
http://pzemtsov.github.io/2017/07/23/the-slow-currenttimemillis.html
总结起来原因是System.currentTimeMillis调用了gettimeofday()
- 调用gettimeofday()需要从用户态切换到内核态；
- gettimeofday()的表现受Linux系统的计时器（时钟源）影响，在HPET计时器下性能尤其差；
- 系统只有一个全局时钟源，高并发或频繁访问会造成严重的争用。
我们测试一下System.currentTimeMillis()在不同线程下的性能，这里使用中间件常用的JHM来测试，测试1到128线程下获取1000万次时间戳需要的时间分别是多少，这里给出在我的电脑上的测试数据：
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
TimeStampTest.test1Thread avgt 0.271 s/op
TimeStampTest.test2Thread avgt 0.272 s/op
TimeStampTest.test4Thread avgt 0.278 s/op
TimeStampTest.test8Thread avgt 0.375 s/op
TimeStampTest.test16Thread avgt 0.737 s/op
TimeStampTest.test32Thread avgt 1.474 s/op
TimeStampTest.test64Thread avgt 2.907 s/op
TimeStampTest.test128Thread avgt 5.732 s/op
可以看出在1-4线程下比较快，8线程之后就是线性增长了。
测试代码参考：
@State(Scope.Benchmark)
public class TimeStampTest {
private static final int MAX = 10000000;
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(TimeStampTest.class.getSimpleName())
.forks(1)
.warmupIterations(1)
.measurementIterations(1)
.warmupTime(TimeValue.seconds(5))
.measurementTime(TimeValue.seconds(5))
.mode(Mode.AverageTime)
.syncIterations(false)
.build();
new Runner(opt).run();
}
@Benchmark
@Threads(1)
public void test1Thread() {
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
currentTimeMillis();
}
}
@Benchmark
@Threads(2)
public void test2Thread() {
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
currentTimeMillis();
}
}
@Benchmark
@Threads(4)
public void test4Thread() {
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
currentTimeMillis();
}
}
@Benchmark
@Threads(8)
public void test8Thread() {
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
currentTimeMillis();
}
}
@Benchmark
@Threads(16)
public void test16Thread() {
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
currentTimeMillis();
}
}
@Benchmark
@Threads(32)
public void test32Thread() {
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
currentTimeMillis();
}
}
@Benchmark
@Threads(64)
public void test64Thread() {
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
currentTimeMillis();
}
}
@Benchmark
@Threads(128)
public void test128Thread() {
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
currentTimeMillis();
}
}
private static long currentTimeMillis() {
return System.currentTimeMillis();
}
}
解法
最容易想到的方法是缓存时间戳，并使用一个独立的线程来更新它。这样获取就只是从内存中取一下，开销非常小，但缺点也很明显，更新的频率决定了时间戳的精度。
Cobar
Cobar获取和更新时间戳相关代码位于
/**
* 弱精度的计时器，考虑性能不使用同步策略。
*
* @author xianmao.hexm 2011-1-18 下午06:10:55
*/
public class TimeUtil {
private static long CURRENT_TIME = System.currentTimeMillis();
public static final long currentTimeMillis() {
return CURRENT_TIME;
}
public static final void update() {
CURRENT_TIME = System.currentTimeMillis();
}
}
定时调度代码位于
timer.schedule(updateTime(), 0L, TIME_UPDATE_PERIOD);
...
// 系统时间定时更新任务
private TimerTask updateTime() {
return new TimerTask() {
@Override
public void run() {
TimeUtil.update();
}
};
}
而Cobar中的更新间隔 TIME_UPDATE_PERIOD 是20毫秒
Sentinel
Sentinel也用到了缓存时间戳，其代码位于
public final class TimeUtil {
private static volatile long currentTimeMillis;
static {
currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
Thread daemon = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
while (true) {
currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1);
} catch (Throwable e) {
}
}
}
});
daemon.setDaemon(true);
daemon.setName("sentinel-time-tick-thread");
daemon.start();
}
public static long currentTimeMillis() {
return currentTimeMillis;
}
}
可以看到Sentinel实现的是每隔1毫秒缓存一次。
我们修改一下测试代码测试一下Sentinel的实现方式在1-128线程下的性能表现
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
TimeStampTest.test1Thread avgt ≈ 10⁻⁴ s/op
TimeStampTest.test2Thread avgt ≈ 10⁻⁴ s/op
TimeStampTest.test4Thread avgt ≈ 10⁻⁴ s/op
TimeStampTest.test8Thread avgt ≈ 10⁻³ s/op
TimeStampTest.test16Thread avgt 0.001 s/op
TimeStampTest.test32Thread avgt 0.001 s/op
TimeStampTest.test64Thread avgt 0.003 s/op
TimeStampTest.test128Thread avgt 0.006 s/op
可以和直接使用System.currentTimeMillis对比，差距非常明显。
最后
虽然缓存时间戳性能能提升很多，但这也仅限于非常高的并发系统中，一般比较适用于高并发的中间件，如果一般的系统来做这个优化，效果并不明显。性能优化还是要抓住主要矛盾，解决瓶颈，切忌不可过度优化。
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