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HashMap,ArrayMap,SparseArray源码分析及性能对比

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jjlanbupt
2016.06.03 20:19* 字数 2165

ArrayMap及SparseArray是android的系统API,是专门为移动设备而定制的。用于在一定情况下取代HashMap而达到节省内存的目的。

一.源码分析(由于篇幅限制,源码分析部分会放在单独的文章中)
二.实现原理及数据结构对比
三.性能测试对比
四.总结

一.源码分析
稍后会在下一篇文章中补充(都写在一篇,篇幅太长了)

二.实现原理及数据结构对比
1. hashMap

Paste_Image.png

从hashMap的结构中可以看出,首先对key值求hash,根据hash结果确定在table数组中的位置,当出现哈希冲突时采用开放链地址法进行处理。Map.Entity的数据结构如下:

static class HashMapEntry<K, V> implements Entry<K, V> {    
final K key;    
V value; 
final int hash;   
 HashMapEntry<K, V> next;
}   

具体的hashmap源码细节会在其他文章中进行分析,这里可以看出来的是,从空间的角度分析,HashMap中会有一个利用率不超过负载因子(默认为0.75)的table数组,其次,对于HashMap的每一条数据都会用一个HashMapEntry进行记录,除了记录key,value外,还会记录下hash值,及下一个entity的指针。
时间效率方面,利用hash算法,插入和查找等操作都很快,且一般情况下,每一个数组值后面不会存在很长的链表(因为出现hash冲突毕竟占比较小的比例),所以不考虑空间利用率的话,HashMap的效率非常高。

2.ArrayMap

Paste_Image.png

ArrayMap利用两个数组,mHashes用来保存每一个key的hash值,mArrray大小为mHashes的2倍,依次保存key和value。源码的细节方面会在下一篇文章中说明。现在我们先抛开细节部分,只看关键语句:

mHashes[index] = hash;
mArray[index<<1] = key;
mArray[(index<<1)+1] = value;

相信看到这大家都明白了原理了。但是它怎么查询呢?答案是二分查找。当插入时,根据key的hashcode()方法得到hash值,计算出在mArrays的index位置,然后利用二分查找找到对应的位置进行插入,当出现哈希冲突时,会在index的相邻位置插入。
总结一下,空间角度考虑,ArrayMap每存储一条信息,需要保存一个hash值,一个key值,一个value值。对比下HashMap 粗略的看,只是减少了一个指向下一个entity的指针。还有就是节省了一部分可见空间上的内存节省也不是特别明显。是不是这样呢?后面会验证。
时间效率上看,插入和查找的时候因为都用的二分法,查找的时候应该是没有hash查找快,插入的时候呢,如果顺序插入的话效率肯定高,但如果是随机插入,肯定会涉及到大量的数组搬移,数据量大,肯定不行,再想一下,如果是不凑巧,每次插入的hash值都比上一次的小,那就得次次搬移,效率一下就扛不住了的感脚。

3.SparseArray

Paste_Image.png

sparseArray相对来说就简单的多了,但是不要以为它可以取代前两种,sparseArray只能在key为int的时候才能使用,注意是int而不是Integer,这也是sparseArray效率提升的一个点,去掉了装箱的操作!
因为key为int也就不需要什么hash值了,只要int值相等,那就是同一个对象,简单粗暴。插入和查找也是基于二分法,所以原理和Arraymap基本一致,这里就不多说了。
总结一下:空间上对比,与HashMap,去掉了Hash值的存储空间,没有next的指针占用,还有其他一些小的内存占用,看着节省了不少。
时间上对比:插入和查找的情形和Arraymap基本一致,可能存在大量的数组搬移。但是它避免了装箱的环节,不要小看装箱过程,还是很费时的。所以从源码上来看,效率谁快,就看数据量大小了。

好啦,说半天都是分析,下面来点实际的,用数据说话!

三.性能测试对比
我们从插入和查询两方面来比对试试看。

1.插入性能时间对比
测试代码:

long start = System.currentTimeMillis();
Map<Integer, String> hash = new HashMap<Integer, String>();
for (int i = 0; i < MAX; i++) { 
   hash.put(i, i+"");
}
long ts = System.currentTimeMillis() - start;

就贴这一段吧,其他两段代码无非就是把HashMap换掉,通过改变Max值就行对比。

Paste_Image.png

分析:从结果上来看,数据量小的时候,差异并不大(当然了,数据量小,时间基准小,内容太多,就不贴数据表了,确实差异不大),当数据量大于5000左右,SparseArray,最快,HashMap最慢,乍一看,好像SparseArray是最快的,但是要注意,这是顺序插入的。也就是SparseArray和Arraymap最理想的情况。

来个逆序插入的试试

long start = System.currentTimeMillis();
HashMap<Integer, String> hash = new HashMap<Integer, String>();
for (int i = 0; i < MAX; i++) {    
hash.put(MAX-1-i, i+"");
}
long ts = System.currentTimeMillis() - start;
Paste_Image.png

分析:从结果上来看,果然,HashMap远超Arraymap和SparseArray,也前面分析一致。
当然了,数据量小的时候,例如1000以下,这点时间差异也是可以忽略的。

下面来看看空间对比:先说一下测试方法,因为测试内存,所以尤其要注意的一点,就是测试的过程不要发生GC,如果发生了GC,那数据就不准了,想了想,用了个比较简单的方法:

Runtime.getRuntime().totalMemory()//获取应用已经申请到的总的内存
Runtime.getRuntime().freeMemory()//获取应用内存的free部分

两个方法的差值就是应用已经使用的内存部分。

Paste_Image.png

值得注意的是当MAX值很大的时候,可能在代码执行过程发生GC,此时可以同时用Android Monitor的Memory窗口监视内存,没有发生gc的过程结果才有效。假设数据量比较大的时候,每测完一次手动GC一次,这样基本上每次都能测试成功;因为数据量也不是特别大,只有很少一部分情况测试过程会发生GC,所以也没有去进一步探究其他方式,比如设置虚拟机参数来延长GC时间,有空了可以搞一下。上数据:

Paste_Image.png

可见,SparseArray在内存占用方面的确要优于HashMap和ArrayMap不少,通过数据观察,大致节省30%左右,而ArrayMap的表现正如前面说的,优化作用有限,几乎和HashMap相同。

2.查找性能对比

long start = System.currentTimeMillis();    
SparseArray<String> hash = new SparseArray<String>();
for (int i = 0; i < MAX; i++) {   
 hash.get(i);
}
long ts = System.currentTimeMillis() - start;
Paste_Image.png

发现SparseArray比HashMap要快,和前面假设的不符,二分查找难道比Hash快?
再一想,因为用这样的代码测试有点不公平,因为SparseArray没有装箱,HashMap有个装箱的过程,似乎不太公平。那么想个办法再来测试下,

ArrayList<IntEntity> intEntityList=new ArrayList<IntEntity>();
private void boxing(){  
  for(int i=0;i<MAX;i++){      
  IntEntity entity=new IntEntity();  
      entity.i1=i;        
    entity.i2=Integer.valueOf(i);       
 intEntityList.add(entity);  
  }
}
class IntEntity{    
 int i1;   
 Integer i2;
}

给HashMap和ArrayMap的时候给它提前装箱,这样似乎公平些。

long start = System.currentTimeMillis();
HashMap<Integer, String> hash = new HashMap<Integer, String>();
for (int i = 0; i < MAX; i++) { 
 //  hash.get(i); 
  hash.get(intEntityList.get(i).i2);
}
long ts = System.currentTimeMillis() - start;
Paste_Image.png

果然结果不一样了,HashMap才是查询最快的,这才符合逻辑嘛,但是我们正常用的时候是不管装不装箱的,所以综合起来还是使用SparseArray效率最高。

扯了这么多,终于到了该总结的时候了。
四、总结
1.在数据量小的时候一般认为1000以下,当你的key为int的时候,使用SparseArray确实是一个很不错的选择,内存大概能节省30%,相比用HashMap,因为它key值不需要装箱,所以时间性能平均来看也优于HashMap,建议使用!
2.ArrayMap相对于SparseArray,特点就是key值类型不受限,任何情况下都可以取代HashMap,但是通过研究和测试发现,ArrayMap的内存节省并不明显,也就在10%左右,但是时间性能确是最差的,当然了,1000以内的数据量也无所谓了,加上它只有在API>=19才可以使用,个人建议没必要使用!还不如用HashMap放心。估计这也是为什么我们再new一个HashMap的时候google也没有提示让我们使用的原因吧。

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