データ構造の最適化による予期せぬCPU性能向上

大規模なデータセットを処理するプログラムが、メモリとCPUのパフォーマンスのボトルネックに遭遇しました。当初、データを単一の配列に格納することで、最大1GBのメモリが消費されていました。データ指向プログラミングを用いてデータを複数の配列に分割することで、約200MBのメモリを節約できました。さらに、フィールド名の文字列配列をバイト配列のインデックスに置き換えることで、メモリ消費量をさらに削減しました。驚くべきことに、この変更によってCPU使用率も大幅に低下しました。その理由は、ガベージコレクションのメカニズムにあります。文字列配列を処理する場合、ガベージコレクタはすべての文字列オブジェクトを走査する必要がありますが、バイト配列を処理する場合は不要であるため、ガベージコレクションのオーバーヘッドが大幅に削減されます。