效率和方便性--怎样在没有限制类可用性的情况下使用本地方法

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效率和方便性

怎样在没有限制类可用性的情况下使用本地方法

 

摘要:

当Java类使用本地方法的时候,即使当前运行系统不能定位或者不能正确使用动态连接库,你也可以通过提供可依靠的方法来保持使用该方法的方便性。

作者:Nick Efford  

 

Java使用起来有很多的快乐,但是有些时候它显得比较慢。我感兴趣的领域是图像处理,这个方面刚才提到的情况比较显著。集中到一点就是在图像处理过程中,经常的数组访问,高强度的计算明显影响Java代码的性能。在我的机器上,一个512*512的图像座3*3的旋转,Java的执行的速度要比C++慢40倍。JIT编译器和硬件加速应该最终的改善这个问题,但是也应该有另一种解决方案,就是使用本地方法。

当然,使用本地方法的主要问题是让你的Java程序友好度不够,而且移植性变差。在效果上,你失去了在当前网络中心化的计算环境才让Java如此有趣并且重要的真正的特色。在一些情况之下,关于Java的最好的选择可能被简单的忘记,使用一种语言开发你的应用程序最好是匹配你的问题域。如果你需要使用Java,但是它可以使用可依靠的方法来使用本地方法,而不会减少方便性。

基本的方法就是:对类中的每一个本地方法,你应该提供一个等效的非本地方法,以防系统没有定位到动态连接库或者动态连接库不可用。

你的类明显的需要一些手段来标记本地方法是否可用,这个可以通过使用boolean型的成员变量来实现。根据实际的加载动态连接库的情况来设置标志位的真假值。

    public class Convolver {

      private static boolean _native;

      static {

        try {

          System.err.println("Convolver: loading dynamic library...");

          System.loadLibrary("Convolver");

          _native = true;

        }

        catch (UnsatisfiedLinkError e) {

          System.err.println("Convolver: no library found - " +

            "using fallback methods...");

          _native = false;

        }        catch (Exception e) {

          System.err.println("Convolver: cannot load library - " +

            "using fallback methods...");

          _native = false;

        }

      }

      ...

    }

在以上的例子中,_native被用来标志本地方法是否可用。如果System.loadLibrary方法成功的话,将被设置为true。如果指定的动态连接库找不到,或者LD_LIBRARY_PATH等设置不正确,那么UnsatisfiedLinkError异常将会被抛出。我们捕获这个异常,然后设置_native为false(同时输出警告信息,通知备用的方法将被使用)。

在上例的第二个catch块,可能因为其它的原因抛出异常,例如applet程序的权限检查等,所以同样要捕获这个异常,然后设置_native为false(同时输出警告信息,通知备用的方法将被使用)。

注意类的使用者不应该直接调用本地方法或者备用方法,而应该让类自己本身去决定什么时间载入内存,决定到底是使用本地方法还是备用方法。因此应该设置本地方法和备用方法为private。例如以下代码:

    public void convolve() {

      if (_native)

        nativeConvolve();

      else

        fallbackConvolve();

    }

    private native void nativeConvolve();

    private void fallbackConvolve() {

      ...

    }

 

在这个例子中,一个旋转操作能被本地方法nativeConvolve或者备用方法fallbackConvolve执行,这两个调用的具体选择与调用者无关,只需要简单的调用convolve方法即可。

 

关于Sun’s最新版本的Tutorial请参看http://java.sun.com/books/Series/Tutorial/index.html

 

关于作者:

Nick Efford是U.K. Leeds大学的计算机学院的讲师。他的主要研究是医疗图像的智能分割和2D,3D模型,目前教授图像处理课程。

本文地址:http://com.8s8s.com/it/it17459.htm