Performance regression for ByteArrayMemory on Java 25
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 55/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- java
- Ambito
- performance
Direzione di ricerca
Read ByteArrayMemory and compare its atomic access handling with ByteBufferMemory's lock fallback. Run the multithreaded BenchmarkSievePrimes benchmark on JDK 25 to observe the reported regression; done for the immediate bug means ByteArrayMemory uses the slow lock path when atomic access is unsupported. The NativeMemory promotion is a separate, broader proposal.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
If running the multithreaded BenchmarkSievePrimes bench on JDK 25, one can witness a radical performance breakdown. On my local machine it runs 220 times slower than on JDK 21. The reason is primarily that it calls isAccessModeSupported on every atomic read/write. On JDK 25 this throws a NoSuchMethodError internally before returning false. AFAIK there is no supported way of doing atomics on byte[] in JDK 25 and in this scenario ByteArrayMemory should fallback to the slow lock path just like ByteBufferMemory.
After fixing this, there still won't be a performant memory on JDK 25. I propose the Redline NativeMemory (or a hardened version thereof) is promoted to a neutral supported module. It still needs its own module if runtime is to remain on JDK 11. My own experimentation has shown that the native mapped memory can also give a good performance boost when using the bytecode compilers.
- Lingua principale
- Java
- Stelle
- 310
- Fork
- 23
- Merge medio
- 2g 8h
- PR unite (30g)
- 33
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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