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Java & Kotlin

Java SE 코드 성능 비교

by 향로 (기억보단 기록을) 2016. 11. 3.
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Java SE 성능 비교

Spring환경에서 개발을 하고 있지만, Java 공부를 안할수는 없다.
여러 선택의 순간에 어떤 코드가 더 좋은지 안좋은지는 개인의 취향 혹은 팀의 코딩 컨벤션이 가장 중요하겠지만,
그럼에도 불구하고 동일한 조건이라면 더 좋은 코드는 분명히 존재한다고 생각한다.
그래서 큰 이슈는 아니지만 성능상 더 좋은 코드가 어떤 것인지 직접 테스트해보고 기록하기로 하였다.


(뭐든 기본이 중요하다!!!)


아래 테스트들은 모두 성능만 고려하였다.
사내 규약 혹은 사수의 조언이 있다면 그걸 우선시 하는게 맞다.
그런게 없다면 아래 기준에 따라 코드 선택을 하는것도 나쁘지 않을것 같다.

모든 테스트는 Java 8을 기준으로 진행하였다.
사내 신규 프로젝트가 전부 8로 진행되기도 하였고, 조금 있으면 9가 나오는 상황에서 6,7을 기준으로 작성하는 것이 곧 의미가 없어질 수 있다는 생각이였다.
그래서 6,7에서는 조금 다른 결과가 나올지도 모른다는 것을 미리 얘기한다.

모든 코드는 Github에 등록하였다.
실제로 본인의 PC에서 확인해보는 것도 좋을것 같다.
그럼 하나하나 비교를 시작해보겠다.

Exception (예외처리)

회사 혹은 팀이 얼마나 Java를 잘 다루는지는 Exception처리를 어떻게 하고 있는지를 보면 된다 라는 말이 있을 정도로 Exception 처리는 모든 Java 개발자에게 중요한 이야기라고 생각한다.

우리가 예외처리를 하는 방법은 다양하다.
모든 것을 throw만 할 수도 있고,
발생할 지점에서 하나하나 try catch 할 수도 있고,
애초에 발생할만한 여지가 있는 경우를 전부 방어코드로 사전방지를 할 수도 있다.

어떤 방식이든 본인만의 혹은 팀만의 규칙이 있을것이다.
다만 각 방식들 간의 성능은 조금씩 차이가 있다.
아래 코드가 모든 것을 결정하는 기준이 될 순 없지만, 추가적으로 고려해볼만한 기준은 될것같다.
예제코드를 보며 각각의 코드를 비교해보겠다.

코드


(OKKY의 fender님의 지적 감사드립니다!)


첫번째 코드의 경우 i가 홀수일 경우 null pointer exception을 throw 하여 바깥부분에서 catch하도록 하였다.
두번째 코드의 경우 null pointer exception이 발생할 부분인 list.add() 를 try catch로 감싸도록 하였다.
마지막 코드의 경우 null pointer exception이 발생하지 않도록 방어 코딩을 하였다.



위 결과를 보면 흥미로운 사실이 몇가지 보인다.
코드에서 직접 NullPointerException을 보내는것(첫번째 예제)과 JVM에서 NullPointerException을 보내는 것(두번째 예제)에는 큰 차이가 난다.
즉, JVM은 필요할때마다 새로 생성하지 않고, 동일한 Exception 객체를 재사용 한다는 것이다.
코드에서 직접 생성하는 경우 생성에 대한 비용이 계속 발생하지만 JVM에게 이를 맡기는 경우엔 예외객체를 재사용함으로써 이 비용이 줄어든다.
하지만 개발자가 직접 예외/메세지/status 코드등을 지정할 수 없기에 추천할수는 없는 방법이다.

결론

예외처리의 방법에 따른 성능상 이슈는 생각보다 크지 않다.
결과에서 보다시피 10만번을 수행하는데 들어간 시간은 100ms를 넘지 않는다.
그렇다 하더라도 불필요한 예외처리는 비용이 발생하므로, 적절하게 사용하되 방어코드를 사용하는 것이 좀더 비용이 덜 소모되는 방식임을 확인할 수 있다.


String (문자열) 처리

JDK 1.5부터 Java Compiler에서 "+"연산자 처리는 내부적으로 StringBuilder로 변환시켜 연산한다는 것을 많은 개발자들이 알고 있다.
그래서 최근들어 "StringBuilder를 사용하나, + 연산자를 사용하나 내부 연산이 같다" 라는 이유로 + 연산자를 막쓰는 분들을 보게 된다.
그래서 정확히 어떻게 차이가 나는지 보여주기 위한 예제이다.

코드


자주 발생할 수 있는 상황이라 생각한다.
첫번째 코드는 한줄에 문자열 합치기를 전부 작성한 케이스이며,
두번째 코드는 여러 줄에 나눠서 문자열 합치기를 작성한 케이스이다.
이 코드의 결과에 대해 한번 예상해보자.
과연 이게 다른 결과물이 나올수가 있는지도 한번 생각해보면 좋다.

결과


굳이 10만회를 수행할 필요가 없을정도의 차이라 1회만 수행하였다.
똑같은 + 연산자를 사용한 문자열 합치기인데도 1줄에 다 쓴 경우가 여러줄로 나눠 쓴 경우보다 훨씬 더 성능이 좋다는 것을 확인할 수 있다.
이는 Compiler가 두 코드를 다르게 해석하기 때문이다.

첫번째 코드의 경우

String s = new StringBuilder("jojoldu").append(".").append("blog code").toString();

로 변환이 된다.

반면에 두번째 코드의 경우

String s = new StringBuilder("jojoldu").toString();
s = new StringBuilder(s).append(".").toString();
s = new StringBuilder(s).append("blog code").toString();

로 변환이 된다.
즉, 코드라인이 늘어나는 것에 맞춰 StringBuilder 인스턴스 생성 , toString 메소드 실행 으로 성능차이가 크게 발생하게 된 것이다.

결론

문자열 합치기는 웬만하면 1줄에 쓰는것이 좋다.
여러 줄로 나눠 써야하는 경우 StringBuilder로 직접 처리하는 것이 좋다.
회사 컨벤션에 따라 한줄 합치기도 StringBuilder로 직접 처리할 수도 있다.

Stream filter와 반복문

Java 8을 도입하면서 가장 많이 사용하는 것이 Stream과 filter인듯하다.
Java 7 이하에서는 향상된 for를 주로 사용하며 처리하였지만, stream이 도입된 이후부터는 잘 사용하지 않게 된다.
근데 의견이 stream이 성능이 안좋다 라는 이야기가 자주 거론되었다.
그래서 실제로 그런지 확인해보았다.


(제가한번 먹... 해보겠습니다!) 


코드


코드자체는 간단하다.
3가지 메소드가 모두 약 60만개의 문자열(이미지상엔 없지만 초기 생성시에 60만개의 문자열을 생성한다.)을 가진 list를 순회하면서 a, j, s 문자를 가지고 있는 문자열의 갯수를 전달하는 기능을 한다.
첫번째 메소드는 stream과 filter를 사용하되, filter를 여러번 거치도록 하였다.
두번째 메소드는 첫번째 메소드와 마찬가지로 stream과 filter를 사용하되 단일 filter로 처리하였다.
마지막 메소드는 기존 방식으로 for(반복문)을 사용하여 처리하였다.
위 3가지 코드의 성능을 비교하면!


보는것처럼 확연한 결과 차이가 보인다.
특이한 것은 동일한 stream & filter & count를 사용한 1과 2번째 메소드의 성능차이가 난다는 것이다.
이는 filter의 처리방식때문이다.
1번째 filter에서 "a"가 포함된 문자열을 찾는다. 그리고 이를 2번째 filter로 전달한다.
2번째 filter에서는 1번째 filter에서 받은 문자열에서 "j"가 있는지 확인한다. 없을 경우 1번째 filter로 다시 콜백을 요청하고, 있으면 3번째 filter로 전달한다.
3번째 filter에서는 2번째 filter에서 받은 문자열에 "p"가 있는지 확인한다. 없을 경우 2번째 filter로 콜백요청을 한다.
즉, 이 과정자체가 비효율을 안고 있기 때문에 성능의 차이가 발생한 것이다.
다만 두번째 메소드와 마지막 메소드는 성능차이가 거의 나지 않으며, 코드에 따라 2번째 메소드가 더 성능이 좋을 수도 있다.

결론

여러개의 filter는 성능상 불이익이 있다. filter를 최소화하기 위해 어느정도 고민이 필요하다
잘 사용한 filter는 향상된 반복문보다 더 성능이 좋을수도 있으니 stream과 filter에 대한 공부가 필요하다.

마무리

내가 작성한 테스트 메소드가 틀릴 수도 있고, 오류가 있을 수도 있다.
(이렇게 간단한 코드도 제대로 작성하지 못하는 나란 녀석..)
하지만 "이것보다 더 좋은 코드 혹은 방법이 없을까?"
"그 방법이 정말 더 좋은건가?"
등의 생각과 실천은 꼭 필요한것 같다.
이외에도 추가적으로 비교가 필요한 코드는 계속해서 테스트해보며 기록해야겠다.

끝!!


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