一次Java调用OS命令的优化过程实录

1前言

1.1优化目标

人脸识别（FaceRecognition）服务运行在Windows系统的bat文件中，其计算量非常大，运行耗时也比较长（10-20小时），并且在Java程序中使用Runtime执行命令，比直接运行cmd命令耗时更多，因此必须采取必要的手段对整个Server进行优化。

主要优化目标是降低Java程序中的执行时间，以提高吞吐率。

1.2系统环境

1.2.1硬件环境

Server类型	虚拟机
CPU	1核，Intel(R) Xeon(R) CPU   E5603 @ 1.60GHz
内存	3GB

1.2.2软件环境

操作系统	Windows XP Pro Version 2002 SP3
Tomcat	apache-tomcat-7.0.47-windows-x86
JDK	jdk1.7.0_04

1.3潜在优化点分析

下面，搭建模拟环境，分析潜在的优化点。

1.3.1加大Java VM内存

加内存，catalina.bat中加上Java VM参数：

set JAVA_OPTS=-Xms1024m  -Xmx1024m -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256m

下面是Tomcat添加JVM参数之后的对比结果（测试ffmpeg命令）：

默认内存（64M）	85 s
加大内存（1024M）	85 s

可见，优化内存，基本无效。

1.3.2优化执行命令的Java方法

仍然采用上面的测试例子，不同方法的执行时间对比如下：

命令行中直接执行bat文件	69s
使用RunTime，不加cmd /c start	104s
使用RunTime，加cmd /c start，内存为64M	85s
使用RunTime，加cmd /c start，内存加大到512M	85s
使用processBuilder，不加cmd /c start	88s
使用processBuilder，加cmd /c start	87s
使用processBuilder，加cmd /c	87s

优化后，运行时间提升幅度为（104-85）/104*100%=18.27%。

1.3.3屏蔽输出

直接执行，输出信息	80s
直接执行，不输出信息	72s

优化后，运行时间提升幅度为（80-72）/80*100%=10%。

1.3.4CPU优化

1核2.4GHz	292s
4核2.5GHz	69s

优化后，运行时间提升幅度为（292-69）/292*100%=76.37%。

1.3.5Java Runtime优化

在Java程序中使用Runtime执行操作系统命令的时候，发现java程序的CPU占用率高达66%，而执行的命令程序只占33%，因此需要考虑优化Runtime方法的执行。

优化方法：将执行命令的方法中启动的两个用于读取输出和错误流的线程去掉，改为直接读取这两个流，而不是启动2个线程。

优化前后对比如下：

测试项		优化前	优化后
Linux	直接在cmd中执行耗时	347s	344s
	在Java中使用Runtime执行耗时	728s	353s
	CPU占用率	ffmpeg：33% Javaw：66%	ffmpeg：66% Javaw：33%
Windows	直接在cmd中执行耗时	87s	86s
	在Java中使用Runtime执行耗时	107s	88s
	CPU占用率	ffmpeg：20% Javaw：40%	ffmpeg：40% Javaw：0%

优化后，运行时间提升到和直接执行命令相当的水平。

2优化过程

搭建测试环境

记录命令行上的执行时间；

记录Java程序中的执行时间；

按照优化点分析进行优化，分别记录优化之后的执行时间；

生成优化报告，并记录详细的优化步骤，供后续使用。

2.1搭建测试环境

1)搭建人脸识别的运行环境。

2)由于人脸识别步骤耗时较长，为了便于快速进行优化测试，准备一个24秒长的电影片段，总共包含4个人脸，并且每一帧都会有至少一个人脸。

2.2在命令行中执行

在CMD中执行下面的命令，以手动启动人脸检测步骤。

C:\Face.bat  Y:\FaceRecognition\DispatcherMovies\face.avi

记录命令执行前后的时间如下：

The current time is:  18:11:04.52 The  current time is: 18:19:29.09

总计执行504秒。

2.3在Java程序中执行

Java程序中采用“Runtime.getRuntime().exec(cmd)”的方式执行Windows操作系统的DOS命令，其中命令前面加上“cmd /c start”参数，以提高执行效率。

记录命令执行前后的时间如下：

The current time is:  13:54:15 The  current time is: 14:21:12

总计执行1617秒。

2.4性能优化

2.4.1内存优化

将默认的64M内存加大为1024M。在catalina.bat中加上Java VM参数：

set  JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256m

记录命令执行前后的时间如下：

The current time is:  14:27:23 The  current time is: 14:50:18

总计执行1375秒。

2.4.2屏蔽输出

将人脸识别bat文件中输出全部屏蔽掉，在bat文件中每个命令的后面加上“> nul”参数。

记录命令执行前后的时间如下：

The current time is:  15:17:09 The  current time is: 15:39:15

总计执行1326秒。

2.4.3CPU优化

只增加CPU数量，不增加CPU主频

将原来的1核CPU扩展到8核CPU。CPU配置为：Intel(R) Xeon(R) CPU   E5603 @ 1.60GHz。

记录命令执行前后的时间如下：

The current time is:  21:51:55 The  current time is: 22:00:38

总计执行523秒。

既增加CPU数量，又增加CPU主频

将原来的1核CPU扩展到32核CPU。CPU配置由1.60GHz变为2.13GHz。

记录命令执行前后的时间如下：

The current time is:  10:35:07 The current time is:  10:41:21

总计执行374秒。

2.4.4Java Runtime优化

优化前后对比如下：

测试项	优化前	优化后
直接在cmd中执行	245s	245s
在Java中使用Runtime执行	374s	239s

优化后，运行时间提升到和直接执行命令相当的水平。

3优化结果

3.1结果对比

3.1.1优化结果对比

对于测试环境中的24秒的视频，性能优化前后的测试结果对比如下表所示：

优化场景	耗时	120分钟视频处理耗时
CPU：1核1.6GHz，命令行中直接执行	504s	2520分钟（42小时）
CPU：1核1.6GHz，在Java程序中执行，并且添加“cmd /c start”参数	1617s	8085分钟（134.75小时）
CPU：1核1.6GHz，Java VM内存由默认的64M增加到1024M	1375s	6875分钟（114.58小时）
CPU：1核1.6GHz，执行的bat命令屏蔽输出	1326s	6630分钟（110.5小时）
CPU由1核（1.6GHz）扩展到8核（1.6GHz）	523 s	2615分钟（43.58小时）
CPU由1核（1.6GHz）扩展到8核（2.13GHz），直接在cmd中执行命令	245s	1225分钟（20.42小时）
CPU由1核（1.6GHz）扩展到8核（2.13GHz），在Java程序中执行	374 s	1870分钟（31.17小时）
CPU由1核（1.6GHz）扩展到8核（2.13GHz），优化Runtime方法后，在Java程序中执行	239s	1195 分钟（19.92小时）

说明：

1)上述的优化步骤，是一步步进行的，也就是说，后面的步骤已经包含前面的优化步骤，因此最后一步的优化结果就是最终的优化结果；

2)“120分钟视频处理耗时”是按比例计算出来的理论值，而非实测值；

3)测试环境中的视频每一帧均至少包含一个人脸，而实际的视频并非如此，而是会有所减少。

3.1.2不同CPU核数情况下的对比

测试1、2、4、8个CPU核数的情况，结果如下：

CPU	cmd执行时间	Runtime优化前	Runtime优化后	CPU占用率
1核1.60GHz	504s	1326s	510s	97%
1核2.13GHz	239s	1266s	203s	97%
2核2.13GHz	241s	155s	255s	48%
4核2.13GHz	249s	147s	144s	24%
8核2.13GHz	245s	153s	237s	13%

3.2结论

人脸识别程序直接在命令行中执行的时候耗时较短，但是在Java程序中执行的话耗时较多（大约是原来的3倍），经过一系列的优化，在Java程序中运行时间已经降低到了原始命令行中执行时间以下；

人脸识别工具是CPU严重依赖型的程序，当提高CPU数量和性能的时候，执行时间会大幅降低，相应的吞吐率会大幅提高。因此，需要提高人脸识别的吞吐率的时候，主要考虑的途径是提高CPU的整体性能；

优化Java的Runtime方法的执行，降低Java自身的CPU占用率，也可以大幅提高人脸识别工具的性能。但是，此方法对于单核CPU效果比较明显，对于多核CPU效果较小；

FaceRecognition是单线程应用，单纯的增加CPU的核数并无太大的作用，可以考虑增加单个CPU的处理能力；

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