ConcurrentHashMap Speicher-overhead

Weiß jemand, was ist der Arbeitsspeicher-overhead einer ConcurrentHashMap (im Vergleich zu einem "klassischen" HashMap) ?

  • Am Bau ?
  • Beim einfügen eines Elements ?
  • Es macht keinen Sinn große Anzahl von ConcurrentHashMap geben Sie nur eine begrenzte Anzahl von Kernen. Der Aufwand für eine kleine Anzahl von CHM ist wahrscheinlich weniger als 1 Cent Wert-Speicher.
  • Ich weiß nicht wirklich den Punkt. "Es ist sinnlos, zu erstellen Sie eine große Menge von ConcurrentHashMap", so what ? Sie haben immer noch einen overhead. Neben, auch wenn es natürlich seltsam, haben viele TMS zur gleichen Zeit, man kann sich leicht vorstellen, dass kurzlebige Objekte erstellen, die eine gleichzeitige hash-map in Ihre Konstruktion (sagen wir mal ein join-operator in einen DB-orientierten software ?).
  • Einen Grund, die Sie verwenden könnte, concurrent collections ist, da hast du mehr Kerne als Sammlungen. Wenn Sie viele Sammlungen als Kerne, ist es sehr unwahrscheinlich, dass Sie haben gleichzeitigen Zugriff.
InformationsquelleAutor Maxime | 2012-06-19
  1. 9

    Wenn Sie führen Sie den folgenden mit -XX:-UseTLAB -XX:NewSize=900m -mx1g auf einem 64-bit-JVM.

    public static void main(String... args) throws NoSuchMethodException, IllegalAccessException {
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        long used1 = usedMemory();
        populate(new HashMap());
        long used2 = usedMemory();
        populate(new ConcurrentHashMap());
        long used3 = usedMemory();
        System.out.println("The ratio of used memory is " + (double) (used3 - used2) / (used2 - used1));
        System.out.println("For an extra " + ((used3 - used2) - (used2 - used1)) / 1000000 + " bytes per entry was used.");
    }
}

private static void populate(Map map) {
    for (Integer i = 0; i < 1000000; i++)
        map.put(i, i);
}

private static long usedMemory() {
    return Runtime.getRuntime().totalMemory() - Runtime.getRuntime().freeMemory();
}

    bekommen Sie mit Java 6 und 7 für eine million Einträge.

    The ratio of used memory is 1.1291128466982379
For an extra 8 bytes per entry was used.
The ratio of used memory is 1.1292086928728067
For an extra 8 bytes per entry was used.
The ratio of used memory is 1.1292086928728067
For an extra 8 bytes per entry was used.
The ratio of used memory is 1.1292086928728067
For an extra 8 bytes per entry was used.

    Acht MB Speicher kostet rund 5 Cent.

    • Wie zuverlässig ist diese Messung der Speicherauslastung?
    • Können Sie erklären, den Punkt der Verwendung von thread-lokalen Zuordnungen? Danke!
    • Es kann anders sein auf Java 5 oder andere JVMs als HotSpot oder OpenJDK, aber ich wäre überrascht, wenn es deutlich anders. Der Unterschied könnte kleiner sein, die auf 32-bit-JVMs.
    • Ich bin explizit ABSCHALTEN, weil, während Sie die Effizienz verbessern, indem die multi-threaded Objekt Reservierung Sie machen freeMemory() weniger präzise.
    • Code mit leeren Karten zeigt, dass die anfängliche Größe der ConcurrentHashMap ist 96 bytes höher als HashMap (224 vs 128 bytes). Recht abgelegen von den über 1.700 bytes Abbildung erwähnt in der anderen Antwort.
    • In anderen Worten, wenn ich einen Anwendungsfall, wo ich das erstellen von 100.000 s CHM sind in der Regel fast leer (kann aber manchmal sein, auf die der Zugriff aus mehreren threads), ich bin viel besser mit traditionellen Synchronisierung auf einem traditionellen HM. 224 vs 128 bytes ist durchaus einen erheblichen Preis zu zahlen für die Bequemlichkeit in diesem Fall.
    • Stimmt, aber wenn Sie haben, dass viele Datenstrukturen, die Sie tun, viel besser mit einer Klasse statt einer Karte.

    InformationsquelleAutor Peter Lawrey
  2. 4

    ConcurrentHashMap nicht wesentlich mehr Speicher als HashMap sowohl bei der Konstruktion und bei der insertion.

    Bei Der Initialisierung

    ConcurrentHashMap verwendet fast die gleiche Menge an Speicher wie eine HashMap, kann etwas mehr für die paar extra-Buchhaltung Variablen und Schlösser.

    Während der Initialisierung ConcurrentHashMap erstellt 16 Segmente zum speichern von Schlüssel-Werte, jedes Segment entspricht einer HashMap.

    Ersten Kapazität/Größe jedes Segments ist 1/16 der gesamten anfänglichen Kapazität. Damit ist im wesentlichen ConcurrentHashMap erstellt 16 kleine HashMaps entspricht einer HashMap. Jedes Segment hat eigenen lock-und paar-Buchhaltung-Variablen (Zähler, Schwellwerte etc.), ist dies extra Speicher-overhead.

    Können Sie die Anzahl der Segmente, die erstellt von ConcurrentHashMap durch die Verabschiedung entsprechender Wert zu concurrencyLevel parameter der ConcurrentHashMap. Kleiner diesen Wert, dann wird weniger Speicherplatz wird verwendet werden, aber mehr Konflikte, wenn eine hohe Anzahl von threads, die Aktualisierung der Karte. Höher dieser Wert, dann mehrere Segmente erstellt werden, aber die performance von parallelen updates werden schneller. Hinweis: Deutlich höhere Wert für concurrencyLevel parameter, wirkt sich sowohl auf Raum und Zeit.

    Dieser kleine overhead im Speicher ist, was ein Entwickler bereit ist, zu akzeptieren im Austausch für die Parallelität.

    An Insertion

    Wenn Segmente gefüllt sind, wird die Größe dieses Segments erhöht werden. Die Politik zur Steigerung die Größe ist die gleiche wie die HashMap. loadfactor parameter entscheidet, Wann erhöhen Sie die Größe des Segments. Beachten Sie, dass nur das Segment, welches gefüllt wird, wird erhöht werden. Wieder einmal, Speicher-overhead ist fast genauso wie HashMap.

    Insgesamt ConcurrentHashMap nicht wesentlich mehr Speicher als HashMap, aber es ist wirklich schwer zu Messen und jedes zusätzliche byte verwendet ConcurrentHashMap.

    InformationsquelleAutor sperumal
  3. 2

    Ich nicht wirklich verstehen, die Prämisse in Frage, entweder müssen Sie die Parallelität oder nicht.

    Jedoch nach dieser link, den Speicherbedarf eines leeren ConcurrentHashMap 1700 bytes. Es empfiehlt sich, dass Sie die ConcurrentHashMap wenn Sie mehrere threads, die lese - /schreib-Zugriff, aber ein Hashtable wenn Sie viele threads, die lese-Zugriff aber mit schreiben.

    • Der link ist viel zu alt um relevant zu sein. Ja, dieser Artikel wurde veröffentlicht (04/28/2012) vor Java 7 und die Umsetzung hat sich wohl geändert. Außerdem, deine Antwort ist unvollständig, da bitte ich um Einfügung zu (ist vorhanden).
    • Umsetzung wahrscheinlich hat sich nicht viel verändert, aber in jedem Fall beschreibt er die Methode, die Sie verwendet, um die Daten zu finden. Ein wenig Forschung zeigt, dass niemand sonst hat, noch es getan.
    InformationsquelleAutor Michael
Schreibe einen Kommentar