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HashMap与ConcurrentHashMap的测试报告
阅读量:5159 次
发布时间:2019-06-13

本文共 4535 字,大约阅读时间需要 15 分钟。

 

日期:2008-9-10

 

测试平台:

CPU:Intel Pentium(R) 4 CPU 3.06G     

内存:4G                             

操作系统:window server 2003 

 

一、HashMapConcurrentHashMap简单put操作的时间对比

 

1HashMap测试

A、程序代码:

package test0908;

import java.util.Map;

import java.util.HashMap;

 

public class HashmapTest {

    public static void main(String []args){  

       Map<Integer,Integer> hashmap = new HashMap<Integer,Integer>();

       int tt=13;

 

而循环100万

Hashmap.put(i,”aaa”),

用时time = 2563ms

       long begin1 = System.currentTimeMillis();

 

       for(int i=0; i<1000000; i++){

           tt = Math.abs(tt*(tt-i)-119);

           hashmap.put(tt, tt);

           //System.out.println(hashmap.get(tt));

       }  

       System.out.println("time="+(System.currentTimeMillis() - begin1)+"ms.");         

    }

}

 

B、测试结果截图(循环100万次):

 

当put操作循环10万次时,得到time = 344ms,

循环50万次时,得到time = 1657ms,

循环100万次时,得到time =4094ms。

 

 

2ConcurrentHashMap测试

A、程序代码:

package test0908;

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

 

public class conHashmapTest{

    public static void main(String []args){  

       ConcurrentHashMap<Integer,Integer> chashmap = newConcurrentHashMap<Integer,Integer>();

       int tt=13;

       long begin1 = System.currentTimeMillis();

       for(int i=0; i<1000000; i++){

           tt = Math.abs(tt*(tt-i)-119);

           chashmap.put(tt, tt);

           //System.out.println(hashmap.get(tt));

       }  

       System.out.println("time="+(System.currentTimeMillis() - begin1)+"ms.");         

    }

}

 

B、测试结果截图(循环100万次):

 

当put操作循环10万次时,得到time =281ms,

循环50万次时,得到time = 1376ms,

循环100万次时,得到time =3625ms,

 

 

二、HashMapConcurrentHashMap  put操作的最多个数对比(即内存溢出)

 

1、 HashMap测试

测试结果截图:

运行程序,内存初值为:846M,内存峰值为:931M,put计数=1,030,604

 

 

2、 ConcurrentHashMap  测试

测试结果截图:

运行程序,内存初值为:847M,内存峰值为:931M,put计数=1,030,238

 

三、HashMapConcurrentHashMap  多线程操作的测试

 

1、  HashMap测试结果截图:(10个put线程,8个get线程)

 

平均每秒的get次数/总get次数

 

平均每秒的put次数/总Put次数

 

 

 

2、  ConcurrentHashMap  测试结果截图 :(10个put线程,8个get线程)

 

 

3、  以上均设置睡眠1ms时, 平均每个线程达到510多;

每秒平均put的次数随线程的个数增加而增加,

 

4、注:当put线程数量为100get线程数量为90时,HashMap就开始出现性能下降的情形,CPU使用率达到45%左右,且putget的个数要明显少于ConcurrentHashMap的个数;

而使用ConcurrentHashMap时,则线程很稳定,CPU使用率不超过12%时。

测试结果截图:

 

与concurrenthashmap相比,Put,get线程达到100个条件下,hashmap要少5500左右

AHashMap测试图:

 

 

 

B、 ConcurrentHashMap测试图:

 

 

5、经反复测试发现,只要创建的putget的线程总数达到180个以上时,HashMap的性能就开始下降。而当创建的putget的线程总数达到256个以上时,ConcurrentHsahMap的性能也开始下降。

性能下降:CPU的使用率开始增加,平均每秒put和get的个数开始下降,即出现若线程再增加,而put和get反而减少。

 

 

发一篇原贴文章真不容易啊,尤其是还这么多图片的。嘻嘻!搞了我半个多钟头。这个测试报告是写给项目经理看的,但是很多同志说看不懂这个报告里面有什么../? 所以发上来希望各位高手狠狠的给点意见,小弟在此谢了!

最后贴上第三个测试中concurrenthashmap的源程序:

 

package test0908;

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

 

public class CHashmapTest {

public static void main(String []args){

try{

count c = new count();

ConcurrentHashMap<Integer,Integer> chm = new ConcurrentHashMap<Integer,Integer>();

for(int i=0; i<50; i++){

new putCHashmapThread(chm,c).start(); //put操作

}

 

for(int i =0 ; i<45; i++){

new getCHashmapThread(chm,c).start();    //get操作

}

 

ProbeThread pt = new ProbeThread(c);    //监听线程

pt.start();

}catch(Exception e){

System.out.println(e.getMessage());

}

}

}

 

class putCHashmapThread extends Thread{     //put操作线程

private ConcurrentHashMap<Integer,Integer> chm = null;

private count c = null;

 

public putCHashmapThread(ConcurrentHashMap<Integer,Integer> chm,count c){

this.chm = chm;

this.c = c;

}

 

public void run(){

int tt = 13;

int i = 1;

try{

while(true){

tt = Math.abs(tt*(tt-i)-119);

chm.put(tt, tt);

c.addcount1();    //put操作计数

i++;

Thread.sleep(1);

//System.out.println(i);

}

}catch(Exception e){

System.out.println(e.getMessage());

}

}

}

 

class getCHashmapThread extends Thread{      //get操作线程

private ConcurrentHashMap<Integer,Integer> chm = null;

private count c = null;

 

public getCHashmapThread(ConcurrentHashMap<Integer,Integer> chm,count c){

this.chm = chm;

this.c = c;

}

 

public void run(){

int tt = 13;

int i = 1;

try{

while(true){

tt = Math.abs(tt*(tt-i)-119);

chm.get(tt);

c.addcount2();  //get操作计数

i++;

Thread.sleep(1);

//System.out.println(i);

}

}catch(Exception e){

System.out.println(e.getMessage());

}

}

}

 

class count{   //计数器

private static int count1 = 1, count2 = 1;

 

public int getcount1() {

return count1;

}

 

public int getcount2(){

return count2;

}

 

public void addcount1(){

count1++;

}

 

public void addcount2(){

count2++;

}

 

}

 

class ProbeThread extends Thread {     //监听线程

 

private boolean run = true;

count cc;

 

public ProbeThread(count cc) {

this.cc = cc;

}

 

@SuppressWarnings("static-access")

public void run() {

int c1=0, c2=0;

int cc1 = 0, cc2 = 0;

while(this.run) {

c2 = cc.getcount1();

cc2 =cc.getcount2();

System.out.println("put:"+"["+(c2-c1)/2+"/"+c2+"]"+"  get:"+"["+(cc2-cc1)/2+"/"+cc2+"]");

c1 = c2;

cc1 = cc2;

 

try {

Thread.sleep(1000*2-1);

} catch(Exception ex) {

System.out.println("Error[ProbeThread.run]:"+ex.getMessage());

}

}

}

}

转载于:https://www.cnblogs.com/isoftware/p/3780735.html

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