HashMap vs. ConcurrentHashMap vs. SynchronizedMap – Como um HashMap pode ser sincronizado em Java

Publicados: 2015-01-29

Crunchify ConcurrentHashMap vs. Exemplo de mapa sincronizado HashMap é uma estrutura de dados muito poderosa em Java. Nós o usamos todos os dias e quase em todas as aplicações. Existem alguns exemplos que escrevi antes em Como implementar o cache Threadsafe, Como converter Hashmap em Arraylist?

Usamos Hashmap em ambos os exemplos acima, mas esses são casos de uso bastante simples de Hashmap. HashMap is a non-synchronized .

Você tem alguma das perguntas abaixo?

  • Qual é a diferença entre ConcurrentHashMap e Collections.synchronizedMap(Map)?
  • Qual é a diferença entre ConcurrentHashMap e Collections.synchronizedMap(Map) em termos de desempenho?
  • ConcurrentHashMap vs Collections.synchronizedMap()
  • Perguntas populares da entrevista sobre HashMap e ConcurrentHashMap

Neste tutorial, abordaremos todas as consultas acima e why and how podemos sincronizar o Hashmap?

Por quê?

O objeto Map é um container associativo que armazena elementos, formado por uma combinação de uma key de identificação exclusiva e um value mapeado. Se você tem um aplicativo altamente simultâneo no qual pode querer modificar ou ler o valor da chave em diferentes threads, é ideal usar o Hashmap Concorrente. O melhor exemplo é o Producer Consumer, que lida com leitura/gravação simultânea.

Então, o que significa o mapa thread-safe? Se multiple threads acessarem um mapa de hash simultaneamente e pelo menos um dos encadeamentos modificar o mapa estruturalmente, ele must be synchronized externally para evitar uma visualização inconsistente do conteúdo.

Quão?

Existem duas maneiras de sincronizar o HashMap

  1. Método das Coleções Java SynchrodMap()
  2. Usar ConcurrentHashMap

HashMap Vs. synchronizedMap Vs. ConcurrentHashMap
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//Hashtable
Map < String , String > normalMap = new Hashtable < String , String > ( ) ;
 
//synchronizedMap
synchronizedHashMap = Collections . synchronizedMap ( new HashMap < String , String > ( ) ) ;
 
//ConcurrentHashMap
concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap < String , String > ( ) ;

ConcurrentHashMap

  • Você deve usar ConcurrentHashMap quando precisar de simultaneidade muito alta em seu projeto.
  • É thread-safe sem sincronizar whole map .
  • As leituras podem acontecer muito rapidamente enquanto a gravação é feita com um bloqueio.
  • Não há bloqueio no nível do objeto.
  • O bloqueio está em uma granularidade muito mais fina em um nível de bucket de hashmap.
  • ConcurrentHashMap não lança um ConcurrentModificationException se um thread tentar modificá-lo enquanto outro estiver iterando sobre ele.
  • ConcurrentHashMap usa vários bloqueios.

SynchronizedHashMap

  • Sincronização em nível de objeto.
  • Toda operação de leitura/gravação precisa adquirir bloqueio.
  • Bloquear toda a coleção é uma sobrecarga de desempenho.
  • Isso essencialmente dá acesso a apenas um thread para todo o mapa e bloqueia todos os outros threads.
  • Pode causar contenção.
  • SynchronizedHashMap retorna Iterator , que falha rapidamente na modificação simultânea.

Agora vamos dar uma olhada no código

  1. Criar classe CrunchifyConcurrentHashMapVsSynchronizedHashMap.java
  2. Criar objeto para cada HashTable, SynchronizedMap e CrunchifyConcurrentHashMap
  3. Adicione e recupere 500 mil entradas do Mapa
  4. Meça o tempo de início e término e o tempo de exibição em milissegundos
  5. Usaremos ExecutorService para executar 5 threads em paralelo

Aqui está um código Java:

CrunchifyConcurrentHashMapVsSynchronizedMap.java
Java
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package crunchify . com . tutorials ;
 
import java . util . Collections ;
import java . util . HashMap ;
import java . util . Hashtable ;
import java . util . Map ;
import java . util . concurrent . ConcurrentHashMap ;
import java . util . concurrent . ExecutorService ;
import java . util . concurrent . Executors ;
import java . util . concurrent . TimeUnit ;
 
/**
* @author Crunchify.com
*
*/
 
public class CrunchifyConcurrentHashMapVsSynchronizedMap {
 
public final static int THREAD_POOL_SIZE = 5 ;
 
public static Map < String , Integer > crunchifyHashTableObject = null ;
public static Map < String , Integer > crunchifySynchronizedMapObject = null ;
public static Map < String , Integer > crunchifyConcurrentHashMapObject = null ;
 
public static void main ( String [ ] args ) throws InterruptedException {
 
// Test with Hashtable Object
crunchifyHashTableObject = new Hashtable < String , Integer > ( ) ;
crunchifyPerformTest ( crunchifyHashTableObject ) ;
 
// Test with synchronizedMap Object
crunchifySynchronizedMapObject = Collections . synchronizedMap ( new HashMap < String , Integer > ( ) ) ;
crunchifyPerformTest ( crunchifySynchronizedMapObject ) ;
 
// Test with ConcurrentHashMap Object
crunchifyConcurrentHashMapObject = new ConcurrentHashMap < String , Integer > ( ) ;
crunchifyPerformTest ( crunchifyConcurrentHashMapObject ) ;
 
}
 
public static void crunchifyPerformTest ( final Map < String , Integer > crunchifyThreads ) throws InterruptedException {
 
System . out . println ( "Test started for: " + crunchifyThreads . getClass ( ) ) ;
long averageTime = 0 ;
for ( int i = 0 ; i < 5 ; i ++ ) {
 
long startTime = System . nanoTime ( ) ;
ExecutorService crunchifyExServer = Executors . newFixedThreadPool ( THREAD_POOL_SIZE ) ;
 
for ( int j = 0 ; j < THREAD_POOL_SIZE ; j ++ ) {
crunchifyExServer . execute ( new Runnable ( ) {
@SuppressWarnings ( "unused" )
@Override
public void run ( ) {
 
for ( int i = 0 ; i < 500000 ; i ++ ) {
Integer crunchifyRandomNumber = ( int ) Math . ceil ( Math . random ( ) * 550000 ) ;
 
// Retrieve value. We are not using it anywhere
Integer crunchifyValue = crunchifyThreads . get ( String . valueOf ( crunchifyRandomNumber ) ) ;
 
// Put value
crunchifyThreads . put ( String . valueOf ( crunchifyRandomNumber ) , crunchifyRandomNumber ) ;
}
}
} ) ;
}
 
// Initiates an orderly shutdown in which previously submitted tasks are executed, but no new tasks will be accepted. Invocation
// has no additional effect if already shut down.
// This method does not wait for previously submitted tasks to complete execution. Use awaitTermination to do that.
crunchifyExServer . shutdown ( ) ;
 
// Blocks until all tasks have completed execution after a shutdown request, or the timeout occurs, or the current thread is
// interrupted, whichever happens first.
crunchifyExServer . awaitTermination ( Long . MAX_VALUE , TimeUnit . DAYS ) ;
 
long entTime = System . nanoTime ( ) ;
long totalTime = ( entTime - startTime ) / 1000000L ;
averageTime += totalTime ;
System . out . println ( "500K entried added/retrieved in " + totalTime + " ms" ) ;
}
System . out . println ( "For " + crunchifyThreads . getClass ( ) + " the average time is " + averageTime / 5 + " ms\n" ) ;
}
}

  • shutdown() significa que o serviço executor não recebe mais tarefas.
  • awaitTermination() é invocado após uma solicitação de desligamento.

E, portanto, você precisa primeiro desligar o serviceExecutor e, em seguida, bloquear e aguardar a conclusão dos encadeamentos.

Resultado do Console do Eclipse:

Result
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Test started for: class java.util.Hashtable
500K entried added/retrieved in 1832 ms
500K entried added/retrieved in 1723 ms
500K entried added/retrieved in 1782 ms
500K entried added/retrieved in 1607 ms
500K entried added/retrieved in 1851 ms
For class java.util.Hashtable the average time is 1759 ms
 
Test started for: class java.util.Collections$SynchronizedMap
500K entried added/retrieved in 1923 ms
500K entried added/retrieved in 2032 ms
500K entried added/retrieved in 1621 ms
500K entried added/retrieved in 1833 ms
500K entried added/retrieved in 2048 ms
For class java.util.Collections$SynchronizedMap the average time is 1891 ms
 
Test started for: class java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
500K entried added/retrieved in 1068 ms
500K entried added/retrieved in 1029 ms
500K entried added/retrieved in 1165 ms
500K entried added/retrieved in 840 ms
500K entried added/retrieved in 1017 ms
For class java.util.concurrent.ConcurrentHashMap the average time is 1023 ms