XXE漏洞分析
英文原文地址:Arrays.sort vs Arrays.parallelSort
作者:baeldung
翻译:高行行
1. 概述
我们都使用过 Arrays.sort() 对对象或原始数据类型数组(byte
,short
,int
,long
,char
,float
,double
和boolean
)进行排序。在 JDK 8 中,创造者增强了 API 以提供一种新方法:Arrays.parallelSort()。
在本教程中,我们将对 sort() 和 parallelSort() 方法进行比较。
2. Arrays.sort()
Arrays.sort() 方法对对象或原始数据类型的数组进行排序。此方法中使用的排序算法是 Dual-Pivot Quicksort。 换句话说,它是快速排序算法的自定义实现,以实现更好的性能。
此方法是单线程的 ,有两种变体:
- sort(array)–将整个数组按升序排序
- sort(array, fromIndex, toIndex)–仅将从 fromIndex 到 toIndex 的元素排序
让我们看一下两种变体的例子:
@Test
public void givenArrayOfIntegers_whenUsingArraysSortMethod_thenSortFullArrayInAscendingOrder() {
int[] array = { 10, 4, 6, 2, 1, 9, 7, 8, 3, 5 };
int[] expected = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 };
Arrays.sort(array);
assertArrayEquals(expected, array);
}
@Test
public void givenArrayOfIntegers_whenUsingArraysSortMethodWithRange_thenSortRangeOfArrayInAscendingOrder() {
int[] array = { 10, 4, 6, 2, 1, 9, 7, 8, 3, 5 };
int[] expected = { 10, 4, 1, 2, 6, 7, 8, 9, 3, 5 };
Arrays.sort(array, 2, 8);
assertArrayEquals(expected, array);
}
让我们总结一下这种方法的优缺点:
优点 | 缺点 |
---|---|
快速处理较小的数据集 | 大型数据集的性能下降 |
没有利用系统的多个核心 |
3. Arrays.parallelSort()
此方法对对象或原始数据类型的数组进行排序。与 sort() 类似,它也有两个变体来对完整数组和部分数组进行排序:
探究Dubbo的拓展机制: 下
@Test
public void givenArrayOfIntegers_whenUsingArraysParallelSortMethod_thenSortFullArrayInAscendingOrder() {
int[] array = { 10, 4, 6, 2, 1, 9, 7, 8, 3, 5 };
int[] expected = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 };
Arrays.parallelSort(array);
assertArrayEquals(expected, array);
}
@Test
public void givenArrayOfIntegers_whenUsingArraysParallelSortMethodWithRange_thenSortRangeOfArrayInAscendingOrder() {
int[] array = { 10, 4, 6, 2, 1, 9, 7, 8, 3, 5 };
int[] expected = { 10, 4, 1, 2, 6, 7, 8, 9, 3, 5 };
Arrays.parallelSort(array, 2, 8);
assertArrayEquals(expected, array);
}
parallelSort() 在功能上有所不同。与 sort() 使用单个线程对数据进行顺序排序不同,它使用并行排序-合并排序算法。它将数组分成子数组,这些子数组本身先进行排序然后合并。
为了执行并行任务,它使用 ForkJoin 池。
但是我们需要知道,只有在满足某些条件时,它才会使用并行性。如果数组大小小于或等于 8192,或者处理器只有一个核心,则它将使用顺序的 Dual-Pivot Quicksort 算法。否则,它使用并行排序。
让我们总结一下使用它的优缺点:
优点 | 缺点 |
---|---|
为大型数据集提供更好的性能 | 对于大小较小的数组,处理速度较慢 |
利用系统的多个核心 |
4.比较
现在,让我们看看在不同大小的数据集上两种方法怎样执行。以下数字是使用JMH 基准测试得出的。测试环境使用 AMD A10 PRO 2.1Ghz 四核处理器和 JDK 1.8.0_221:
数组大小 | Arrays.sort() | Arrays.parallelSort() |
---|---|---|
1000 | o.048 | 0.054 |
10000 | 0.847 | 0.425 |
100000 | 7.570 | 4.395 |
1000000 | 65.301 | 37.998 |
5.结论
在这篇快速文章中,我们看到了 sort() 和 parallelSort() 的不同之处。
根据性能结果,我们可以得出结论,当我们要排序的数据集很大时,parallelSort() 可能是更好的选择。但是,在数组较小的情况下,最好使用 sort(),因为它可以提供更好的性能。
与往常一样,完整的源代码可以在 GitHub 找到。
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