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HashMap 的 7 种遍历方式与性能分析!(强烈推荐)

HashMap 的 7 种遍历方式与性能分析!(强烈推荐)

作者: 互联网Java进阶架构 | 来源:发表于2020-05-23 16:46 被阅读0次

    随着 JDK 1.8 Streams API 的发布,使得 HashMap 拥有了更多的遍历的方式,但应该选择那种遍历方式?反而成了一个问题。

    本文先从 HashMap 的遍历方法讲起,然后再从性能、原理以及安全性等方面,来分析 HashMap 各种遍历方式的优势与不足,本文主要内容如下图所示:

    HashMap 遍历

    HashMap遍历从大的方向来说,可分为以下 4 类

    迭代器(Iterator)方式遍历;

    For Each 方式遍历;

    Lambda 表达式遍历(JDK 1.8+);

    Streams API 遍历(JDK 1.8+)。

    但每种类型下又有不同的实现方式,因此具体的遍历方式又可以分为以下 7 种:

    使用迭代器(Iterator)EntrySet 的方式进行遍历;

    使用迭代器(Iterator)KeySet 的方式进行遍历;

    使用 For Each EntrySet 的方式进行遍历;

    使用 For Each KeySet 的方式进行遍历;

    使用 Lambda 表达式的方式进行遍历;

    使用 Streams API 单线程的方式进行遍历;

    使用 Streams API 多线程的方式进行遍历。

    接下来我们来看每种遍历方式的具体实现代码。

    1.迭代器 EntrySet

    以上程序的执行结果为:

    1 Java 2 JDK 3 Spring Framework 4 MyBatis framework

    2.迭代器 KeySet

    以上程序的执行结果为:

    1 Java 2 JDK 3 Spring Framework 4 MyBatis framework

    3.ForEach EntrySet

    以上程序的执行结果为:

    1 Java 2 JDK 3 Spring Framework 4 MyBatis framework 5 Java中文社群

    4.ForEach KeySet

    以上程序的执行结果为:

    1 Java 2 JDK 3 Spring Framework 4 MyBatis framework 5 Java中文社群

    5.Lambda

    以上程序的执行结果为:

    1 Java 2 JDK 3 Spring Framework 4 MyBatis framework 5 Java中文社群

    6.Streams API 单线程

    以上程序的执行结果为:

    1 Java 2 JDK 3 Spring Framework 4 MyBatis framework 5 Java中文社群

    7.Streams API 多线程

    以上程序的执行结果为:

    4 MyBatis framework 5 Java中文社群 1 Java 2 JDK 3 Spring Framework

    性能测试

    接下来我们使用 Oracle 官方提供的性能测试工具 JMH(Java Microbenchmark Harness,JAVA 微基准测试套件)来测试一下这 7 种循环的性能。

    首先,我们先要引入 JMH 框架,在 pom.xml 文件中添加如下配置:

    然后编写测试代码,如下所示:

    import org.openjdk.jmh.annotations.*;

    import org.openjdk.jmh.runner.Runner;

    import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;

    import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;

    import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

    import java.util.HashMap;

    import java.util.Iterator;

    import java.util.Map;

    import java.util.concurrent.TimeUnit;

    @BenchmarkMode(Mode.Throughput) // 测试类型:吞吐量

    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)

    @Warmup(iterations = 2, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 预热 2 轮,每次 1s

    @Measurement(iterations = 5, time = 3, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 测试 5 轮,每次 3s

    @Fork(1) // fork 1 个线程

    @State(Scope.Thread) // 每个测试线程一个实例

    public class HashMapCycle {

        static Map<Integer, String> map = new HashMap() {{

            // 添加数据

            for (int i = 0; i < 10; i++) {

                put(i, "val:" + i);

            }

        }};

        public static void main(String[] args) throws RunnerException {

            // 启动基准测试

            Options opt = new OptionsBuilder()

                    .include(HashMapCycle.class.getSimpleName()) // 要导入的测试类

                    .output("/Users/admin/Desktop/jmh-map.log") // 输出测试结果的文件

                    .build();

            new Runner(opt).run(); // 执行测试

        }

        @Benchmark

        public void entrySet() {

            // 遍历

            Iterator<Map.Entry<Integer, String>> iterator = map.entrySet().iterator();

            while (iterator.hasNext()) {

                Map.Entry<Integer, String> entry = iterator.next();

                System.out.println(entry.getKey());

                System.out.println(entry.getValue());

            }

        }

        @Benchmark

        public void keySet() {

            // 遍历

            Iterator<Integer> iterator = map.keySet().iterator();

            while (iterator.hasNext()) {

                Integer key = iterator.next();

                System.out.println(key);

                System.out.println(map.get(key));

            }

        }

        @Benchmark

        public void forEachEntrySet() {

            // 遍历

            for (Map.Entry<Integer, String> entry : map.entrySet()) {

                System.out.println(entry.getKey());

                System.out.println(entry.getValue());

            }

        }

        @Benchmark

        public void forEachKeySet() {

            // 遍历

            for (Integer key : map.keySet()) {

                System.out.println(key);

                System.out.println(map.get(key));

            }

        }

        @Benchmark

        public void lambda() {

            // 遍历

            map.forEach((key, value) -> {

                System.out.println(key);

                System.out.println(value);

            });

        }

        @Benchmark

        public void streamApi() {

            // 单线程遍历

            map.entrySet().stream().forEach((entry) -> {

                System.out.println(entry.getKey());

                System.out.println(entry.getValue());

            });

        }

        @Benchmark

        public void parallelStreamApi() {

            // 多线程遍历

            map.entrySet().parallelStream().forEach((entry) -> {

                System.out.println(entry.getKey());

                System.out.println(entry.getValue());

            });

        }

    }

    所有被添加了 @Benchmark 注解的方法都会被测试,测试结果如下:

    其中 Score 列表示平均执行时间, ± 符号表示误差。从以上结果可以看出,如果加上后面的误差值的话,可以得出的结论是,除了并行循环的 parallelStream 性能比极高之外(多线程方式性能肯定比较高),其他方式的遍历方法在性能方面几乎没有任何差别。

    注:以上结果基于测试环境:JDK 1.8 / Mac mini (2018) / Idea 2020.1

    性能原理分析

    要理解性能测试的结果,我们需要把所有遍历代码通过 javac,编译成字节码来看具体的原因,编译之后我们使用 Idea 打开字节码信息,内容如下:

    //

    // Source code recreated from a .class file by IntelliJ IDEA

    // (powered by Fernflower decompiler)

    //

    package com.example;

    import java.util.HashMap;

    import java.util.Iterator;

    import java.util.Map;

    import java.util.Map.Entry;

    public class HashMapTest {

        static Map<Integer, String> map = new HashMap() {

            {

                for(int var1 = 0; var1 < 2; ++var1) {

                    this.put(var1, "val:" + var1);

                }

            }

        };

        public HashMapTest() {

        }

        public static void main(String[] var0) {

            entrySet();

            keySet();

            forEachEntrySet();

            forEachKeySet();

            lambda();

            streamApi();

            parallelStreamApi();

        }

        public static void entrySet() {

            Iterator var0 = map.entrySet().iterator();

            while(var0.hasNext()) {

                Entry var1 = (Entry)var0.next();

                System.out.println(var1.getKey());

                System.out.println((String)var1.getValue());

            }

        }

        public static void keySet() {

            Iterator var0 = map.keySet().iterator();

            while(var0.hasNext()) {

                Integer var1 = (Integer)var0.next();

                System.out.println(var1);

                System.out.println((String)map.get(var1));

            }

        }

        public static void forEachEntrySet() {

            Iterator var0 = map.entrySet().iterator();

            while(var0.hasNext()) {

                Entry var1 = (Entry)var0.next();

                System.out.println(var1.getKey());

                System.out.println((String)var1.getValue());

            }

        }

        public static void forEachKeySet() {

            Iterator var0 = map.keySet().iterator();

            while(var0.hasNext()) {

                Integer var1 = (Integer)var0.next();

                System.out.println(var1);

                System.out.println((String)map.get(var1));

            }

        }

        public static void lambda() {

            map.forEach((var0, var1) -> {

                System.out.println(var0);

                System.out.println(var1);

            });

        }

        public static void streamApi() {

            map.entrySet().stream().forEach((var0) -> {

                System.out.println(var0.getKey());

                System.out.println((String)var0.getValue());

            });

        }

        public static void parallelStreamApi() {

            map.entrySet().parallelStream().forEach((var0) -> {

                System.out.println(var0.getKey());

                System.out.println((String)var0.getValue());

            });

        }

    }

    从结果可以看出,除了 Lambda 和 Streams API 之外,通过迭代器循环和 for 循环的遍历的 EntrySet 最终生成的代码是一样的,他们都是在循环中创建了一个遍历对象 Entry ,如下所示:

    而通过迭代器和 for 循环遍历的 KeySet 代码也是一样的,如下所示:

    可以看出 KeySet 在循环中创建了一个 Integer 的局部变量,并且只是从map 对象中直接获取的。

    所以通过字节码来看,使用 EntrySet 和 KeySet 代码差别不是很大,并不像网上说的那样 KeySet 的性能远不如 EntrySet,因此从性能的角度来说 EntrySet 和 KeySet 几乎是相近的,但从代码的优雅性和可读性来说,还是推荐使用  EntrySet。

    安全性测试

    从上面的性能测试结果和原理分析,我想大家应该选用那种遍历方式,已经心中有数的,而接下来我们就从「安全」的角度入手,来分析那种遍历方式更安全。

    我们把以上遍历划分为四类进行测试:迭代器方式、For 循环方式、Lambda 方式和 Stream 方式,测试代码如下。

    1.迭代器方式

    以上程序的执行结果:

    show:0

    del:1

    show:2

    测试结果:迭代器中循环删除数据安全

    2.For 循环方式

    以上程序的执行结果:

    测试结果:For 循环中删除数据非安全

    3.Lambda 方式

    以上程序的执行结果:

    测试结果:Lambda 循环中删除数据非安全

    Lambda 删除的正确方式

    以上程序的执行结果:

    show:0

    show:2

    从上面的代码可以看出,可以先使用 Lambda 的 removeIf 删除多余的数据,再进行循环是一种正确操作集合的方式。

    4.Stream 方式

    以上程序的执行结果:

    测试结果:Stream 循环中删除数据非安全

    Stream 循环的正确方式

    以上程序的执行结果:

    show:0

    show:2

    从上面的代码可以看出,可以使用 Stream 中的 filter 过滤掉无用的数据,再进行遍历也是一种安全的操作集合的方式。

    小结

    我们不能在遍历中使用集合 map.remove() 来删除数据,这是非安全的操作方式,但我们可以使用迭代器的 iterator.remove() 的方法来删除数据,这是安全的删除集合的方式。同样的我们也可以使用 Lambda 中的 removeIf 来提前删除数据,或者是使用 Stream 中的 filter 过滤掉要删除的数据进行循环,这样都是安全的,当然我们也可以在 for 循环前删除数据在遍历也是线程安全的。

    总结

    本文我们讲了 HashMap 4 大类(迭代器、for、lambda、stream)遍历方式,以及具体的 7 种遍历方法,除了 Stream 的并行循环,其他几种遍历方法的性能差别不大,但从简洁性和优雅性上来看,Lambda 和 Stream 无疑是最适合的遍历方式。除此之外我们还从「安全性」方面测试了 4 大类遍历结果,从安全性来讲,我们应该使用迭代器提供的 iterator.remove() 方法来进行删除,这种方式是安全的在遍历中删除集合的方式,或者使用 Stream 中的 filter 过滤掉要删除的数据再进行循环,也是安全的操作方式

    总体来说,本文提供了 7 种方式肯定也不是最全的,我是想给读者在使用 HashMap 时多一种选择,然而选择那一种形式的写法,要综合:性能、安全性、使用环境的 JDK 版本以及优雅性和可读性等方面来综合考虑。最后,欢迎各位在评论区补充并留言,写出你们的想法。

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