Java反射性能究竟如何？

以前的开发，都没有在项目中频繁使用反射的场景，我对反射的使用都局限于系统启动时，根据配置文件的内容反射来初始化某个对象。


新公司的一个项目很有意思，采用了领域驱动设计的思想设计，业务层操作的对象成为bo(business object),透明化了持久化层及持久层的实体(entity)，若需要与持久层交互，则通过一个Convertor对象进行bo与entity间的转换。

例如，将一批User数据存入数据库：

		UserBo[] users = ...//一个长度为n的数组
		UserEntity[] entitys = new UserEntity[n];
		for(int i = 0;i<n;i++){
			TourGuideEntity entity = userConvertor.reverse(users[i]);
			entitys[i] = entity;
		}
		//通过hibernate持久化entitys

而Convertor类在编写时，由于entity中的属性较多，程序员们懒得去写一堆类似entity.SetName(bo.getName())的代码，于是通过反射直接去赋值，主要代码如下:

	//获取字段
	public static Field getField(Class<?> clazz, String fieldName) 
		for(Class<?> superClass = clazz; superClass != Object.class; superClass = superClass.getSuperclass()) {
			try {
				Field res = superClass.getDeclaredField(fieldName);
				return res;
			} catch(NoSuchFieldException e) {
				// Field不在当前类定义,继续向上转型
			}
		}
		return null;
	}
//设置字段值
public static void setField(Bo bo,Entity entity,Field f){
	Object value = f.get(bo);
	f.set(entity, value);
}</pre>


这套流程设计优雅，但性能是在是惨不忍睹。转换1.8万条数据居然花了120秒。。

用jvisualvm排查了一下，发现大量的时间消耗在了getField方法上。

简单看一下JDK的源码：
    public Field getDeclaredField(String name)
        throws NoSuchFieldException, SecurityException {
        checkMemberAccess(Member.DECLARED, Reflection.getCallerClass(), true);
        Field field = searchFields(privateGetDeclaredFields(false), name);
        if (field == null) {
            throw new NoSuchFieldException(name);
        }
        return field;
    }
private static Field searchFields(Field[] fields, String name) {
    String internedName = name.intern();
    for (int i = 0; i &lt; fields.length; i++) {
        if (fields[i].getName() == internedName) {
            return getReflectionFactory().copyField(fields[i]);
        }
    }
    return null;
}</pre>




getField/getDeclaredField方法需要先通过privateGetDeclaredFields获取所有字段，然后遍历所有字段查找名称为name的，显然是十分低效的。

结论是，在反射中，getField方法非常耗时，set/get方法是很快的。

所以，我们应该尽量在初始化时就完成getField的工作，set/get时直接使用初始化时得到的field。

例如上面存储entity的例子，我们可以在Convertor中加一个init方法，在初始化时便通过反射去解析好bo、entity间的field，并建立其对应关系，在转换时直接使用这些对应关系即可。优化后，只需90毫秒就可完成1.8万数据的转换，速度提高了上千倍。