我是🌟廖志伟🌟,一名🌕Java开发工程师🌕、📝Java领域优质创作者📝、🎉CSDN博客专家🎉、🌹幕后大佬社区创始人🌹。拥有多年一线研发经验,研究过各种常见框架及中间件的底层源码,对于大型分布式、微服务、三高架构(高性能、高并发、高可用)有过实践架构经验。
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本文的大概内容:
HashMap优化使用
- 不能用==判断或者可能有哈希冲突时,尽量减少长度,一旦冲突也会少用点时间。如果hashCode 不冲突,那查找效率很高,但是如果hashCode一旦冲突,要调用equals一个字节一个自己的去比较,key越短效率越高。
- 建议采用String,Integer这样的类作为键。特别是String,他是不可变的,也是final的,而且已经重写了equals 和hashCode方法,这个和HashMap 要求的计算hashCode的不可变性要求不谋而合,核心思想就是保证键值的唯一性,不变性,其次是不可变性还有诸如线程安全的问题,以上这么定义键,可以最大限度的减少碰撞的出现。
- 迭代器遍历Map,在各个数量级效率稳定且较高,一般采用Iterator迭代器遍历Map。数据量为10000以下时,迭代器遍历entrySet,迭代器遍历keySet()后map.get(key),for循环遍历keySet()后Map.get(key)这三种遍历方式效率较高,数据量为10000以上时,for循环遍历entrySet,迭代器遍历entrySet这二种方式效率较高。
- concurrentHashMap或迭代器Iterator遍历删除,当遍历Map需要删除的时候,不可以for循环遍历,否则会产生并发修改异常CME,只能使用迭代器iterator.remove()来删除元素,或者使用线程安全的concurrentHashMap来删除Map中的元素。
- 考虑加载因子地设定初始大小,设定时一定要考虑加载因子的存在。使用的时候最好估算存储的大小,如果初始桶为16,等到满16个元素才扩容,某些桶里可能就有不止一个元素了。所以加载因子默认为0.75,也就是说大小为16的HashMap,到了第13个元素,就会扩容成32。Guava的做法则是加上如下计算
(int) ((float) expectedSize / 0.75F + 1.0F);
- 减小加载因子,如果你的Map是一个长期存在而不是每次动态生成的,而里面的key又是没法预估的,那可以适当加大初始大小,同时减少加载因子,降低冲突的机率。毕竟如果是长期存在的map,浪费点数组大小不算啥,降低冲突概率,减少比较的次数更重要。
- 使用IntObjectHashMap,HashMap的结构是 Node[] table; Node 下面有Hash,Key,Value,Next四个属性。而IntObjectHashMap的结构是int[] keys 和 Object[] values。在插入时,同样把int先取模落桶,如果遇到冲突,则不采样HashMap的链地址法,而是用开放地址法(线性探测法)index+1找下一个空桶,最后在keys[index],values[index]中分别记录。在查找时也是先落桶,然后在key[index++]中逐个比较key。所以,对比整个数据结构,省的不止是int vs Integer,还有每个Node的内容。性能IntObjectHashMap还是稳赢一点的,随便测了几种场景,耗时至少都有24ms vs 28ms的样子,好的时候甚至快1/3。
总结
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