使用try-catch over条件来安全地设置值，并在java中以最小的性能影响

Using try-catch over if conditions to safely set values with minimum performance impact in java

在这里，我的主要目标是安全地设置值，而不会产生性能(速度，内存，CPU等)影响。

我有一个愚蠢的选择(坏的风格)也在下面提到。
那么，最好的方法是什么？选项1？选项2？还是另一个？

选项1 ：

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if(
animalData!=null &&
animalData.getBreedData()!=null &&
dogx.getBreed() != null && dogx.getBreed().getBreedCode() != null &&
animalData.getBreedData().get(dogx.getBreed().getBreedCode()) != null
){
dogx.getBreed().setBreedId(animalData.getBreedData().get(dogx.getBreed().getBreedCode()));
}

选项2：

1	try{dogx.getBreed().setBreedId(animalData.getBreedData().get(dogx.getBreed().getBreedCode()));}catch(Exception e){}

注意：这段代码是一个循环，有数千次迭代。

相关讨论

以上答案实际上没有回答你的问题。所以这是我的：

如果性能对您来说真的很重要 - 删除null检查可能是个好主意。许多高性能库使用这种方法，例如，这里是来自HikariCP(最快的java数据库连接池)的FastList类代码：

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public boolean add(T element)
{
try {
elementData[size++] = element;
} catch (ArrayIndexOutOfBoundsException e) {
...
}
}

添加了此try catch作为范围检查的替换。删除边界检查实际上使这个代码更快。

以下是证明：

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@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@Fork(1)
@State(Scope.Thread)
@Warmup(iterations = 10, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS, batchSize = 1000)
@Measurement(iterations = 20, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS, batchSize = 1000)
public class BoundsCheck {

@Param("1")
int index;
int[] ar;

@Setup
public void setup() {
ar = new int[] {1, 2};
}

@Benchmark
public int boundCheck() {
if (index >= ar.length) {
throw new IndexOutOfBoundsException();
}
return ar[index];
}

@Benchmark
public int noCheck() {
return ar[index];
}

@Benchmark
public int noCheckWithTryCatch() {
try {
return ar[index];
} catch (RuntimeException e) {
return -1;
}
}
}

结果：

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Benchmark (index) Mode Cnt Score Error Units
BoundsCheck.boundCheck 1 thrpt 20 334197.761 ± 2593.034 ops/s
BoundsCheck.noCheck 1 thrpt 20 370148.527 ± 9016.179 ops/s
BoundsCheck.noCheckWithTryCatch 1 thrpt 20 371782.744 ± 17290.347 ops/s

我们在这里能看到什么？消除边界检查可使您获得+ 10％的性能提升。 try {} catch在抛出异常之前不会花费任何费用。

但是，这种方法仅适用于您可以保证数据中没有NPE的情况。因此异常实际上永远不会被抛出或抛出很少。否则，异常抛出可能会使您的代码更慢。

这里没有确切的答案。这实际上取决于您的数据，您需要知道您的数据才能得出任何进一步的结论。

另外，请记住，JIT可以在代码中尽可能地消除null的检查，因此这种优化可能不值得。只有真实数据的测试才能给你一个答案。