公告:“业余草”微信公众号提供免费CSDN下载服务(只下Java资源),关注业余草微信公众号,添加作者微信:xttblog2,发送下载链接帮助你免费下载!
本博客日IP超过2000,PV 3000 左右,急需赞助商。
极客时间所有课程通过我的二维码购买后返现24元微信红包,请加博主新的微信号:xttblog2,之前的微信号好友位已满,备注:返现
受密码保护的文章请关注“业余草”公众号,回复关键字“0”获得密码
所有面试题(java、前端、数据库、springboot等)一网打尽,请关注文末小程序
腾讯云】1核2G5M轻量应用服务器50元首年,高性价比,助您轻松上云
本博客日IP超过2000,PV 3000 左右,急需赞助商。
极客时间所有课程通过我的二维码购买后返现24元微信红包,请加博主新的微信号:xttblog2,之前的微信号好友位已满,备注:返现
受密码保护的文章请关注“业余草”公众号,回复关键字“0”获得密码
所有面试题(java、前端、数据库、springboot等)一网打尽,请关注文末小程序
腾讯云】1核2G5M轻量应用服务器50元首年,高性价比,助您轻松上云
你也许用过System.currentTimeMillis(),但是你可能不知道它在高并发场景下对性能的影响。之前的测试数据具体多少我忘记了,但是我大概记得System.currentTimeMillis()的调用比new一个普通对象要耗时的多(具体耗时高出多少我还没测试过,有人说是100倍左右)。因此在高并发下,在高频率使用System.currentTimeMillis()的情况下,我们很有必要对System.currentTimeMillis()进行一次优化。
System.currentTimeMillis()之所以慢是因为去跟系统打了一次交道。具体需要你看过源码才知道。
本优化实现后台定时更新时钟,JVM退出时,线程自动回收。
下面是相关优化的具体代码:
public class SystemClock {
private final long period;
private final AtomicLong now;
// 业余草:www.xttblog.com
private SystemClock(long period) {
this.period = period;
this.now = new AtomicLong(System.currentTimeMillis());
scheduleClockUpdating();
}
private static class InstanceHolder {
public static final SystemClock INSTANCE = new SystemClock(1);
}
private static SystemClock instance() {
return InstanceHolder.INSTANCE;
}
private void scheduleClockUpdating() {
ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(new ThreadFactory() {
public Thread newThread(Runnable runnable) {
Thread thread = new Thread(runnable, "System Clock");
thread.setDaemon(true);
return thread;
}
});
scheduler.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
public void run() {
now.set(System.currentTimeMillis());
}
}, period, period, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
private long currentTimeMillis() {
return now.get();
}
public static long now() {
return instance().currentTimeMillis();
}
public static String nowDate() {
return new Timestamp(instance().currentTimeMillis()).toString();
}
}
下面是大量测试后得出的结果:
10亿:43410,206,210.72815533980582%
1亿:4699,29,162.0344827586207%
1000万:480,12,40.0%
100万:50,10,5.0%
以上上个仅供参考,具体和你的硬件配置等有关。

最后,欢迎关注我的个人微信公众号:业余草(yyucao)!可加作者微信号:xttblog2。备注:“1”,添加博主微信拉你进微信群。备注错误不会同意好友申请。再次感谢您的关注!后续有精彩内容会第一时间发给您!原创文章投稿请发送至532009913@qq.com邮箱。商务合作也可添加作者微信进行联系!
本文原文出处:业余草: » 高并发场景下System.currentTimeMillis()的性能问题优化