GC und beliebige Präzision in Java

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24.11.2018

Das letzte Mal, als ich über Vor- und Nachteile der Durchführung mathematischer Berechnungen mit verschiedenen Datentypen schrieb, vernachlässigte ich einen Aspekt, dessen Einfluss und Wichtigkeit von der benutzten Programmiersprache und konkreten Implementierung abhängt:

Es ist nämlich so, dass ein weiterer Aspekt betrachtet werden muss: Wie ich bereits in einem früheren Artikel berichtete kann es zu Problemen in der Virtual Machine von Java kommen, wenn zu oft neue Objekte erzeugt werden - das erste Mal wurde ich bei der Erstellung einer eigenen Softwarelösung zur Visualisierung dreidimensionaler Daten damit konfrontiert: der Garbage Collector braucht anteilig verglichen mit dem eigentlichen Programm sehr viel Zeit und wenn dieser Anteil über eine gewisse Schwelle ansteigt, wird die Ausführung des Programmes sogar abgebrochen. Und die Berechnung mathematischer Probleme mittels des Datentyps BigDecimal könnte genau dahin führen: Instanzen dieser Klasse sind nämlich immutable, was bedeutet, dass für jede Operation mit einer solchen Instanz eine neue erzeugt werden muss, die dann das Ergebnis der Operation enthält (siehe dazu auch funktionale Programmiersprachen).

Daher habe ich eine Analyse angestellt, was mit und auf dem Heap passiert bei der Berechnung des ansonsten identischen Problems: des Lösens des Differentialgleichungssystems des Lorenz Attractor mit dem Eulerschen Verfahren für 150000000 Schritten. Zunächst das Bild bei der Benutzung des Datentyps double (blau dargestellt):

Screenshot Verlauf der Heap-Auslastung bei Benutzung des Datentyps double

Man beachte, dass die Berechnung erst beginnt, wenn die blaue Linie beginnt zu steigen. Nun zum Vergleich dieselbe Darstellung für das Programm mit Datentyp BigDecimal:

Screenshot Verlauf der Heap-Auslastung bei Benutzung des Datentyps BigDecimal

Man kann klar erkennen, dass hier einiges auf dem Heap abgeht. Der tatsächlich überaus große Unterschied in der Laufzeit beider Programme ist natürlich nicht nur hierauf zurückzuführen - aber die Tatsache, dass für jede Rechenoperation ein neues Objekt auf dem Heap angelegt werden muss, trägt naturgemäß auch nicht zu Ersparnissen in dieser Richtung bei... Positiv ist jedoch, dass es hier offenbar nicht zu den bereits angesprochenen Problemen kommt.

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