Java中如何高速Map存取

今天就跟大家聊聊有關Java中如何高速Map存取，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

 高速Map存取

使用EnumMap來存取Key是Enum的，會有較快的速度，如下是一個網關返回對象Result的的狀態屬性，是一個枚舉類

    public static  enum Status {
      SUCCESS(1,"成功"),FAIL(2,"處理失敗"),DEGRADE(98,"成功降級"),UNKOWN(99,"未知異常");

      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;
      }
    }

考慮到定義微服務網關返回對象，應該盡量使用java自帶類型，以避免各種序列化，反序列化問題，網關不返回此枚舉值，而是返回msg字段，因此可以構造一個EnumMap，Key為Status枚舉類型，Value為Status.msg 屬性

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

構造EnumMap的時候，內部實際上通過一個數組保存了所有的枚舉值，索引是枚舉的ordinal得到 當要根據Enum來操作EnumMap，只需要先調用ordinal，得到其索引，然后直接操作數組即可。操作一維數組有這最快的速度

有些場景下Key是int類型，這時候可以參考第二章的IntMap

有很多Key-Value使用場景，都可以轉化為根據索引對數組的存取，我們學過的C語言，操作的是變量名，但實際上還是根據指針獲取到內存中的值，Beetl模板語言，對變量的訪問，也不像其他腳本語言那樣，通過變量名訪問Map獲取其值，而是在編譯期間就為這個變量分配好了索引值，所有變量都保存在一個一維數組里，這樣的存取，相比于Map存取，有十倍以上性能提高。

如下一段腳本語言

    var a = 1;
    var b = 2+a;

有些語言引擎會翻譯成類似如下java代碼

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

這里context是一個Map。從Map里通過Key存取盡管很快，但是Beetl還是在解析腳本語言的時候給變量設置了數組所在索引，因此如上腳本在Beetl中翻譯如下

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

這里為變量a，b 分別設置了在變量表中的索引是0和1；

曾優化過一個電商的基礎組件，電商系統每天調用這個組件的次數高達10+萬億次，這個組件是用來統計方法調用的時長，收集一段時間后，定期發送到 分析系統，用于查找和分析方法的性能，其中有一部分代碼是記錄以調用時長分類，記錄條用次數，下面的代碼

    Watch watch = Watch.instance("orderByWx"); //初始化，從微信來的訂單
    //調用其他業務邏輯.....
    Profile.add(watch.endWatch());//記錄一次

Watch類定義如下

    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;
      }

      /**
       * 返回方法調用消耗的毫秒
       * [@return](https://my.oschina.net/u/556800)
       */
        private long millisConsume(){
          return  TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime()-start);
        }

    }

Watch的key屬性記錄調用類型，如訂單調用，商品查詢信息等，可以為任意值，start屬性記錄了調用時候的時間點，millis會在調用endWatch后記錄調用消耗的毫秒數。

Profile類用來記錄監控信息，并通過其他后臺線程發送到性能分析中心，例子做了一定簡化，只呈現保存部分

    public class Profile {
      //調用時長和調用次數
      static Map<Integer, AtomicInteger> countMap = new ConcurrentHashMap<>();
      /**
       * 對調用時間計數
       * [@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會初始化一個ConcurrentHashMap用于計數，Key為Integer類型，表示調用時長，Value為AtomicInteger，用來計數，每次調用，都會自增一個

Profile性能有一點優化空間，如果從業務角度考慮，大部分需要監控的方法或者代碼塊，執行時間并不長，假設不超過32毫秒（這是一個假設值，根據系統運維統計分析后得出），因此，可以考慮用一個32長度的數組來存放32毫秒以內的所有計數，超過32毫秒的再沿用以前的方法

    static Map<Integer, AtomicInteger> countMap = new ConcurrentHashMap<>();
    static final int MAX  = 32;
    //保存消耗時間為32毫秒的調用次數
    static AtomicInteger[] counts = new AtomicInteger[MAX];
    static{
        for(int i=0;i<MAX;i++){
            counts[i] = new  AtomicInteger();
        }
    }

    /**
    * 對調用時間計數
    * [@param](https://my.oschina.net/u/2303379) watch
    */
    public static void addWatch(Watch watch){
        int consumeTime = (int)watch.millis;
        if(consumeTime<MAX){
            counts[consumeTime].incrementAndGet();
            return ;
        }
        AtomicInteger  count  = countMap.get(consumeTime);
        //原有的Profile.addWatch邏輯,在此忽略

    }

新完善的代碼使用counts數組記錄32毫秒以內調用計數，因此當addWatch被調用的時候，先判斷millis是否小于32毫秒，如果是，直接用數組獲取計數器，然后自增。否則，沿用以前的邏輯

優化后，通過JMH測試（com.ibeetl.code.ch05.WatchTest），性能略有提升，如下輸出:

    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

性能優化提高了40%，盡管看著不如本書其他例子性能提升那么明顯，但考慮這是一個基礎工具，性能提升會對所有系統都有幫助，實際上，作者優化為跟此性能監控工具后，對業務系統的有提升5%的性能提升，在擁有數十萬臺服務器的大型電商系統，這個系統提升還是有意義的。

看完上述內容，你們對Java中如何高速Map存取有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。