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Java中如何高速Map存取

发表于:2025-02-03 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年02月03日,今天就跟大家聊聊有关Java中如何高速Map存取,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。高速Map存取使用EnumMap来存取Key是E
千家信息网最后更新 2025年02月03日Java中如何高速Map存取

今天就跟大家聊聊有关Java中如何高速Map存取,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

高速Map存取

使用EnumMap来存取Key是Enum的,会有较快的速度,如下是一个网关返回对象Result的的状态属性,是一个枚举类

    public static  enum Status {      SUCCESS(1,"成功"),FAIL(2,"处理失败"),DEGRADE(98,"成功降级"),UNKOWN(99,"未知异常");      private int code;      String msg;      Status(int code,String msg){        this.code = code;        this.msg = msg;      }      public int getCode() {        return code;      }      public String getMsg() {        return msg;      }    }

考虑到定义微服务网关返回对象,应该尽量使用java自带类型,以避免各种序列化,反序列化问题,网关不返回此枚举值,而是返回msg字段,因此可以构造一个EnumMap,Key为Status枚举类型,Value为Status.msg 属性

    Map enumMap =null;    private void initEnumMap(){      enumMap = new EnumMap(Status.class);      for(Status status:Status.values()) {        enumMap.put(status,status.msg);      }    }

构造EnumMap的时候,内部实际上通过一个数组保存了所有的枚举值,索引是枚举的ordinal得到 当要根据Enum来操作EnumMap,只需要先调用ordinal,得到其索引,然后直接操作数组即可。操作一维数组有这最快的速度

有些场景下Key是int类型,这时候可以参考第二章的IntMap

有很多Key-Value使用场景,都可以转化为根据索引对数组的存取,我们学过的C语言,操作的是变量名,但实际上还是根据指针获取到内存中的值,Beetl模板语言,对变量的访问,也不像其他脚本语言那样,通过变量名访问Map获取其值,而是在编译期间就为这个变量分配好了索引值,所有变量都保存在一个一维数组里,这样的存取,相比于Map存取,有十倍以上性能提高。

如下一段脚本语言

    var a = 1;    var b = 2+a;

有些语言引擎会翻译成类似如下java代码

    context.put("a",1);    context.put("b",context.get("a")+2);

这里context是一个Map。从Map里通过Key存取尽管很快,但是Beetl还是在解析脚本语言的时候给变量设置了数组所在索引,因此如上脚本在Beetl中翻译如下

    Object[] vars = context.vars;    vars[0] =1 ;    vars[1] = vars[0]+2

这里为变量a,b 分别设置了在变量表中的索引是0和1;

曾优化过一个电商的基础组件,电商系统每天调用这个组件的次数高达10+万亿次,这个组件是用来统计方法调用的时长,收集一段时间后,定期发送到 分析系统,用于查找和分析方法的性能,其中有一部分代码是记录以调用时长分类,记录条用次数,下面的代码

    Watch watch = Watch.instance("orderByWx"); //初始化,从微信来的订单    //调用其他业务逻辑.....    Profile.add(watch.endWatch());//记录一次

Watch类定义如下

    public class Watch {      String key;      long start;      long millis =-1;      private Watch(String key){        this.key = key;        this.start = System.nanoTime();      }      public static Watch instance(String key){        return new Watch(key);      }      public Watch endWatch(){        millis = millisConsume();        return this;      }      /**       * 返回方法调用消耗的毫秒       * [@return](https://my.oschina.net/u/556800)       */        private long millisConsume(){          return  TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime()-start);        }    }

Watch的key属性记录调用类型,如订单调用,商品查询信息等,可以为任意值,start属性记录了调用时候的时间点,millis会在调用endWatch后记录调用消耗的毫秒数。

Profile类用来记录监控信息,并通过其他后台线程发送到性能分析中心,例子做了一定简化,只呈现保存部分

    public class Profile {      //调用时长和调用次数      static Map countMap = new ConcurrentHashMap<>();      /**       * 对调用时间计数       * [@param](https://my.oschina.net/u/2303379) watch       */      public static void addWatch(Watch watch){        int consumeTime = (int)watch.millis;        AtomicInteger  count  = countMap.get(consumeTime);        if(count==null){          count = new AtomicInteger();          AtomicInteger old  = countMap.putIfAbsent(consumeTime,count);          if(old!=null){            count = old;          }        }        count.incrementAndGet();      }    }

Profile会初始化一个ConcurrentHashMap用于计数,Key为Integer类型,表示调用时长,Value为AtomicInteger,用来计数,每次调用,都会自增一个

Profile性能有一点优化空间,如果从业务角度考虑,大部分需要监控的方法或者代码块,执行时间并不长,假设不超过32毫秒(这是一个假设值,根据系统运维统计分析后得出),因此,可以考虑用一个32长度的数组来存放32毫秒以内的所有计数,超过32毫秒的再沿用以前的方法

    static Map countMap = new ConcurrentHashMap<>();    static final int MAX  = 32;    //保存消耗时间为32毫秒的调用次数    static AtomicInteger[] counts = new AtomicInteger[MAX];    static{        for(int i=0;i

新完善的代码使用counts数组记录32毫秒以内调用计数,因此当addWatch被调用的时候,先判断millis是否小于32毫秒,如果是,直接用数组获取计数器,然后自增。否则,沿用以前的逻辑

优化后,通过JMH测试(com.ibeetl.code.ch05.WatchTest),性能略有提升,如下输出:

    Benchmark                     Mode  Samples      Score  Score error   Units    c.i.c.c.WatchTest.better     thrpt       20  16447.171     2195.344  ops/ms    c.i.c.c.WatchTest.general    thrpt       20  11566.545      601.579  ops/ms

性能优化提高了40%,尽管看着不如本书其他例子性能提升那么明显,但考虑这是一个基础工具,性能提升会对所有系统都有帮助,实际上,作者优化为跟此性能监控工具后,对业务系统的有提升5%的性能提升,在拥有数十万台服务器的大型电商系统,这个系统提升还是有意义的。

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