Когда я должен использовать ConcurrentSkipListMap?

Question

Когда я должен использовать ConcurrentSkipListMap?

В Java, ConcurrentHashMap есть ли лучше multithreading решение. Тогда когда я должен использовать ConcurrentSkipListMap? Это избыточность?

есть ли многопоточность аспекты между этими двумя являются общими?

752 3

java map multithreading performance concurrenthashmap

3 ответов:

Comments

Ничего не найдено.

Kevin Montrose · Accepted Answer · 2011-04-27 18:15:21

эти два класса различаются несколькими способами.

ConcurrentHashMap не гарантирует * время выполнения его операций в рамках его контракта. Он также позволяет настраивать определенные факторы нагрузки (примерно, количество потоков, одновременно изменяющих его).

ConcurrentSkipListMap, С другой стороны, гарантирует среднюю производительность O(log(n)) на самых разных операциях. Он также не поддерживает настройку для параллелизма. ConcurrentSkipListMap также есть ряд операций, которые ConcurrentHashMap не делает: ceilingEntry / ключ, floorEntry / ключ, etc. Он также поддерживает порядок сортировки, который в противном случае должен быть рассчитан (с заметными затратами), если вы используете ConcurrentHashMap.

в основном, разных реализаций для разных случаев использования. Если вам нужно быстрое добавление пары один ключ / значение и быстрый поиск одного ключа, используйте HashMap. Если вам нужен более быстрый в порядке обхода, и может позволить себе дополнительную стоимость для вставки, используйте SkipListMap.

_{*хотя я ожидаю, что реализация примерно соответствует общим гарантиям хэш-карты O (1) вставки/поиска; игнорируя повторное хэширование}

Jim Ferrans · Accepted Answer · 2009-11-28 08:48:45

посмотреть Пропустить для определения структуры данных. ConcurrentSkipListMap сохраняет карту в естественном порядке ее ключей (или некотором другом порядке ключей, который вы определяете). Таким образом, он будет иметь более медленные операции get/put/contains, чем HashMap, но чтобы компенсировать это, он поддерживает интерфейсы SortedMap и NavigableMap.

Xtra Coder · Accepted Answer · 2016-09-15 11:53:04

С точки зрения производительности, skipList когда используется в качестве Карты - видимому, в 10-20 раз медленнее. Вот результат моих тестов (Java 1.8.0_102-b14, win x32)

Benchmark                    Mode  Cnt  Score    Error  Units
MyBenchmark.hasMap_get       avgt    5  0.015 ?  0.001   s/op
MyBenchmark.hashMap_put      avgt    5  0.029 ?  0.004   s/op
MyBenchmark.skipListMap_get  avgt    5  0.312 ?  0.014   s/op
MyBenchmark.skipList_put     avgt    5  0.351 ?  0.007   s/op

и в дополнение к этому - use-case, где сравнение одного с другим действительно имеет смысл. Реализация кэша последних недавно использованных элементов с использованием обеих этих коллекций. Теперь эффективность skipList кажется событием более сомнительной.

MyBenchmark.hashMap_put1000_lru      avgt    5  0.032 ?  0.001   s/op
MyBenchmark.skipListMap_put1000_lru  avgt    5  3.332 ?  0.124   s/op

вот код для JMH (выполняется как java -jar target/benchmarks.jar -bm avgt -f 1 -wi 5 -i 5 -t 1)

static final int nCycles = 50000;
static final int nRep = 10;
static final int dataSize = nCycles / 4;
static final List<String> data = new ArrayList<>(nCycles);
static final Map<String,String> hmap4get = new ConcurrentHashMap<>(3000, 0.5f, 10);
static final Map<String,String> smap4get = new ConcurrentSkipListMap<>();

static {
    // prepare data
    List<String> values = new ArrayList<>(dataSize);
    for( int i = 0; i < dataSize; i++ ) {
        values.add(UUID.randomUUID().toString());
    }
    // rehash data for all cycles
    for( int i = 0; i < nCycles; i++ ) {
        data.add(values.get((int)(Math.random() * dataSize)));
    }
    // rehash data for all cycles
    for( int i = 0; i < dataSize; i++ ) {
        String value = data.get((int)(Math.random() * dataSize));
        hmap4get.put(value, value);
        smap4get.put(value, value);
    }
}

@Benchmark
public void skipList_put() {
    for( int n = 0; n < nRep; n++ ) {
        Map<String,String> map = new ConcurrentSkipListMap<>();

        for( int i = 0; i < nCycles; i++ ) {
            String key = data.get(i);
            map.put(key, key);
        }
    }
}

@Benchmark
public void skipListMap_get() {
    for( int n = 0; n < nRep; n++ ) {
        for( int i = 0; i < nCycles; i++ ) {
            String key = data.get(i);
            smap4get.get(key);
        }
    }
}

@Benchmark
public void hashMap_put() {
    for( int n = 0; n < nRep; n++ ) {
        Map<String,String> map = new ConcurrentHashMap<>(3000, 0.5f, 10);

        for( int i = 0; i < nCycles; i++ ) {
            String key = data.get(i);
            map.put(key, key);
        }
    }
}

@Benchmark
public void hasMap_get() {
    for( int n = 0; n < nRep; n++ ) {
        for( int i = 0; i < nCycles; i++ ) {
            String key = data.get(i);
            hmap4get.get(key);
        }
    }
}

@Benchmark
public void skipListMap_put1000_lru() {
    int sizeLimit = 1000;

    for( int n = 0; n < nRep; n++ ) {
        ConcurrentSkipListMap<String,String> map = new ConcurrentSkipListMap<>();

        for( int i = 0; i < nCycles; i++ ) {
            String key = data.get(i);
            String oldValue = map.put(key, key);

            if( (oldValue == null) && map.size() > sizeLimit ) {
                // not real lru, but i care only about performance here
                map.remove(map.firstKey());
            }
        }
    }
}

@Benchmark
public void hashMap_put1000_lru() {
    int sizeLimit = 1000;
    Queue<String> lru = new ArrayBlockingQueue<>(sizeLimit + 50);

    for( int n = 0; n < nRep; n++ ) {
        Map<String,String> map = new ConcurrentHashMap<>(3000, 0.5f, 10);

        lru.clear();
        for( int i = 0; i < nCycles; i++ ) {
            String key = data.get(i);
            String oldValue = map.put(key, key);

            if( (oldValue == null) && lru.size() > sizeLimit ) {
                map.remove(lru.poll());
                lru.add(key);
            }
        }
    }
}