大家好，我是考100分的小小码 ，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说java图像清晰化处理_jdk16新特性,希望您对编程的造诣更进一步.
背景
将原始值（例如 int 和 long 原始值）打包/解包到字节数组中/从字节数组中解包时，之前使用显式位移进行转换，如 ImageInputStreamImpl::readInt 下面的方法所示：
public int readInt() throws IOException {
if (read(byteBuf, 0, 4) != 4) {
throw new EOFException();
}
if (byteOrder == ByteOrder.BIG_ENDIAN) {
return
(((byteBuf[0] & 0xff) << 24) | ((byteBuf[1] & 0xff) << 16) | // (1)
((byteBuf[2] & 0xff) << 8) | ((byteBuf[3] & 0xff) << 0));
} else {
return
(((byteBuf[3] & 0xff) << 24) | ((byteBuf[2] & 0xff) << 16) | // (2)
((byteBuf[1] & 0xff) << 8) | ((byteBuf[0] & 0xff) << 0));
}
}- 通过位移位进行大端解包
- 通过位移位进行小端解包
这里使用的方案与我在上一篇文章中描述的方案类似 ，所以我不会再深入细节。简而言之，这种方法复杂且具有挑战性，Java 无法对其进行全面优化。此外，对于我们人类来说，阅读也很困难。
JDK 21 中的改进
在 Java 21 中，转换是通过 VarHandle 新的 jdk.internal.util.ByteArray class. 以下是内部 ByteArray 类的部分内容：
private static final VarHandle INT =
MethodHandles.byteArrayViewVarHandle(int[], ByteOrder.BIG_ENDIAN);
static int getInt(byte[] b, int off) {
return (int) INT.get(b, off);
}与显式位移相比，使用 VarHandles 意味着 Java 能够更好地优化方法。
上面的类处理 big-endian。由于图像也需要能够处理 小端，因此ByteArrayLittleEndian添加了 一个名为的新类 。这意味着 readInt() 可以像这样简化和改进该方法：
public int readInt() throws IOException {
if (read(byteBuf, 0, 4) != 4) {
throw new EOFException();
}
return (byteOrder == ByteOrder.BIG_ENDIAN)
? ByteArray.getInt(byteBuf, 0)
: ByteArrayLittleEndian.getInt(byteBuf, 0);
}好的！现在看起来干净多了。
受影响的类别和影响
直接改进了以下类：
- ImageInputStreamImpl
- ImageOutputStreamImpl
好消息是，这些类为包中和其他地方的大量其他图像处理类提供了基础 javax.imageio.stream （毕竟，上述类在公共 API 中）。
这意味着，在许多情况下，图像处理变得更快，并且所有依赖上述任何类（直接或间接）的第三方库也将运行得更快，而无需更改您的应用程序代码。
基准
在下面的基准测试中，我使用 Java 17 作为基准，这意味着 Java 21 的其他性能改进也将有助于提高性能。
因此，基准方法的吞吐量在我的机器上从大约 579,800,000 字节/秒提高到大约 639,000,000 字节/秒，提高了 10% 以上！还不错！
实际应用程序性能提升
实际上，您的图像应用程序在 Java 21 下的运行速度有多快？只有一种方法可以找出答案：今天通过下载 JDK 21 Early-Access Build在 JDK 21 上运行您自己的代码。
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