简介

Map用户保存具有映射关系的数据,因此Map集合里保存着两组数,一组值用户保存Map里的key,另一组值用户保存Map里的value,key和value都可以是任何引用类型的数据。Map的key不允许重复,即同一个Map对象的任何两个key通过equals方法比较总是返回false。

接口中定义的方法:

Map中还包括一个内部类Entry,该类封装了一个key-value对。Entry包含如下三个方法:

 

实现类

这里介绍Map接口下的三个重要的集合实现类:
  • HashMap类:HashMap是实现了Map接口的key-value集合,实现了所有map的操作,允许key和value为null,它相当于Hashtable,与之存在的区别是hashMap不是线程安全的,HashMap允许null值。
  • TreeMap类:TreeMap是基于红黑树的实现,也是记录了key-value的映射关系,该映射根据key的自然排序进行排序或者根据构造方法中传入的比较器进行排序,也就是说TreeMap是有序的key-value集合
  • Hashtable类:它是类似与HashMap的key-value的哈希表,不允许key-value为NULL值,另外一点值得注意的是Hashtable是线程安全的

 

对比

虽然HashMap、Hashtable、TreeMap这三个都是Map接口的实现,其内部实现及性能等还是存在区别。

基本

  • HashMap:初始化容量为16,扩容每次为2*oldCap,key和value可以为NULL值
  • Hashtable:初始化容量为11,扩容每次为2*oldCap+1,key和value不可以为NULL值
  • TreeMap:初始化容量为0,内部是红黑树结构,不存在hash冲突的情况,不存在扩容的操作,key和value不可以为NULL值

Key相等判断标准

  • HashMap:两个key通过equals()方法比较返回true,并且两个key的hashCode值也相等
  • Hashtable:两个key通过equals()方法比较返回true,并且两个key的hashCode值也相等
  • TreeMap:两个key通过compareTo()方法返回0

内部原理

  • HashMap:HashMap是散列表实现,内部是数组+链表或者红黑树的结构
  • Hashtable:Hashtable也是散列表实现,内部是数组+链表的结构
  • TreeMap:TreeMap内部是红黑树的结构

线程安全

  • HashMap:不是线程安全的,其实通过Map m = Collections.synchronizeMap(hashMap)的方式也可以使得HashMap变成线程安全的,但是这样做对程序的性能可能是噩梦,在后面会介绍ConcurrentHashMap,建议在多线程的情况下可以使用ConcurrentHashMap替换HashMap.
  • Hashtable:是线程安全的,内部方法使用关键字synchronized修饰
  • TreeMap:不是线程安全的

这里的Hashtable属于同步容器,还有更多的并发容器可以使用,请参考:Java学习笔记—多线程(同步容器和并发容器)

性能分析

按照如下代码对HashMap、Hashtable、TreeMap的性能进行测试

public class HashMapProgress {
//定义用于测试的HashMap
private static HashMap<Integer,Integer> hashMap = new HashMap<>();
//定义用于测试的Hashtable
private static Hashtable<Integer,Integer> hashtable = new Hashtable<>();
//定义用于测试的TreeMap
private static TreeMap<Integer,Integer> treeMap = new TreeMap<>(); /**
* 添加元素的方法
* @param map 对应的map
* @param count 添加个数
*/
public static void addEntry(Map<Integer,Integer> map, int count){
Long startTime = System.currentTimeMillis();
if (count <= 0){
return;
}
for (int i = 0; i < count; i++) {
map.put(i,i);
}
Long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("添加(" + count + ")个元素使用时间:" + (endTime - startTime) + "s");
} /**
* 获取元素的方法
* @param map
* @param count
*/
public static void getEntry(Map<Integer,Integer> map, int count){
Long startTime = System.currentTimeMillis();
if (count <= 0){
return;
}
for (int i = 0; i < count; i++) {
map.get(i);
}
Long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("获取(" + count + ")个元素使用时间:" + (endTime - startTime) + "s");
} public static void main(String[] args){
System.out.println("-------HashMap测试开始-----");
addEntry(hashMap,1000000);
getEntry(hashMap,1000000);
System.out.println("-------HashMap测试结束-----"); System.out.println("-------Hashtable测试开始-----");
addEntry(hashtable,1000000);
getEntry(hashtable,1000000);
System.out.println("-------Hashtable测试结束-----"); System.out.println("-------TreeMap测试开始-----");
addEntry(treeMap,1000000);
getEntry(treeMap,1000000);
System.out.println("-------TreeMap测试结束-----");
}
}

分别测试了100000,1000000,10000000个数据的情况,测试结果如下所示:

数据量 HashMap Hashtable TreeMap
100000 插入用时:18s 查询用时:9s 插入用时:14s 查询用时:5s 插入用时:33s 查询用时:17s
1000000 插入用时:98s 查询用时:20s 插入用时:625s 查询用时:31s 插入用时:242s 查询用时: 145s
10000000 插入用时:9773s 查询用时:811s 插入用时:15055s 查询用时:3369s 插入用时:22354s 查询用时: 3889s

通过上表可以看出随着数据量的增加,时间变化差异还是很大的,而在单线程的情况下还是尽量使用HashMap,相对于Hashtable、TreeMap性能更好,而针对特定的情况需视情况而论。

 
 
参考:

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