提高网络编码编码的性能
我目前正在开发一个基于Java的网络编码库（http://en.wikipedia.org/wiki/Network_coding）。 这是CPU密集型的，因此需要一些优化编码阶段的帮助。 我实际上在做的是，我正在创建原始数据的随机线性组合，其中加法是XOR，乘法是伽罗瓦域乘法（在GF（2 ^ 16）中）。
我已经尽我所能进行优化了。 例如，我使用这样的技巧： http : //groups.google.com/group/comp.dsp/browse_thread/thread/cba57ae9db9971fd/7cd21eec39ddae1a?hl=en&lnk=gst&q=Sarwate+Galois#7cd21eec39ddae1a使乘法更快。
因此，我正在寻找有关如何进一步优化此方法的提示。 由于我使用的分析器没有给出任何关于哪个操作最昂贵的提示（例如，它是数组查找还是XOR），因此很难描述。 因此，我正在随意尝试不同的想法并测试它是否能提高整体性能。
更具体地说，我需要帮助的一些潜在改进领域是：
- 如何确保Java可以跳过对数组操作的边界检查？
- 如何在HotSpot优化完成后检索实际执行的字节码？
这是算法的核心。 可能很难理解脱离背景，但如果你看到我正在做的任何不必要的昂贵操作，请告诉我！
int messageFragmentStart = 0; int messageFragmentEnd = fragmentCharSize; int coefficientIndex = fragmentID * messageFragmentsPerDataBlock; final int resultArrayIndexStart = fragmentID * fragmentCharSize; for (int messageFragmentIndex = 0; messageFragmentIndex < messageFragmentsPerDataBlock; messageFragmentIndex++) { final int coefficientLogValue = coefficientLogValues[coefficientIndex++]; int resultArrayIndex = resultArrayIndexStart; for (int i = messageFragmentStart; i < messageFragmentEnd; i++) { final int logSum = coefficientLogValue + logOfDataToEncode[i]; final int messageMultipliedByCoefficient = expTable[logSum]; resultArray[resultArrayIndex++] ^= messageMultipliedByCoefficient; } messageFragmentStart += fragmentCharSize; messageFragmentEnd = Math.min(messageFragmentEnd + fragmentCharSize, maxTotalLength); } 你不能让Java放弃在JLS中指定的边界检查。 但是在大多数情况下，只要边界检查很简单（例如i < array.length ），JIT就能够避免这种情况 - 如果没有，就没有办法避免它（我认为可以使用不安全的对象？）。
对于你的第二个问题，这里有这个应该达到目的就好了。
但无论如何，从你的代码来看，似乎这个问题对于向量化来说是微不足道的，可悲的是JVM并不是很擅长它/它根本就没有。 因此，使用编译内在函数在c / c ++中实现相同的代码（你甚至可以尝试ICC / GCC的自动矢量化）可能会导致一些非常明显的加速 - 假设我们没有完全受内存限制。 所以我用C ++实现它并使用JNI作为参考。